キャッシュの概要

RAM やインメモリエンジンでは高いリクエストレートや IOPS (1 秒あたりの入力/出力オペレーション数) がサポートされているため、キャッシュによってデータ取得性能が向上し、大きな規模でコストを削減できます。従来のデータベースとディスクベースのハードウェアを使用して同一の規模をサポートするには、リソースの追加が必要になります。このようにリソースを追加するとコストが上昇する一方、インメモリキャッシュによる低レイテンシーのパフォーマンスは実現できません。

キャッシュは、オペレーティングシステム、コンテンツ配信ネットワーク (CDN) や DNS などのネットワーキングレイヤー、ウェブアプリケーション、データベースといったテクノロジーのさまざまなレイヤーに応用できます。キャッシュを使用すると、Q&A ポータル、ゲーム、メディア共有、ソーシャルネットワーキングなど、読み込みが多い数多くのアプリケーションワークロードのレイテンシーを大幅に削減し、IOPS を向上させることができます。キャッシュされた情報には、データベースクエリの結果、計算量の多い計算、API リクエスト/応答や、HTML、JavaScript、画像ファイルなどのウェブアーティファクトが含まれます。レコメンデーションエンジンやハイパフォーマンスコンピューティングシミュレーションなど、データセットを操作して大量の演算を行うワークロードでも、キャッシュとして機能するインメモリデータレイヤーの利点を活用できます。これらのアプリケーションでは、数百のノードにまたがる可能性のあるマシンのクラスター全体で、非常に大きなデータセットにリアルタイムでアクセスする必要があります。基盤となるハードウェアの速度により、ディスクベースのストアでこのデータを操作することは、このようなアプリケーションにとって重大なボトルネックになります。

分散コンピューティング環境では、専用のキャッシュレイヤーにより、キャッシュから独立して、システムとアプリケーションを独自のライフサイクルで実行できるようになります。キャッシュに影響を与えるリスクはありません。キャッシュは、独自のライフサイクルとアーキテクチャトポロジを持つ異種システムからアクセスできる中央層として機能します。これは、アプリケーションノードを動的にスケールインおよびスケールアウトできるシステムに特に関係があります。キャッシュがそれを利用するアプリケーションまたはシステムと同じノードに存在する場合、スケーリングはキャッシュの整合性に影響を与える可能性があります。さらに、ローカルキャッシュを使用すると、データを消費するローカルアプリケーションにのみメリットがあります。分散キャッシュ環境では、データは複数のキャッシュサーバーにまたがり、そのデータのすべてのコンシューマーの利益のために一元的に保存できます。

キャッシュレイヤーの実装では、キャッシュされたデータの有効性を把握することが重要です。正常なキャッシュは、高いヒットレートにつながります。つまり、取得される時にデータが存在しているということです。キャッシュミスは、取得されたデータがキャッシュに存在しない場合に発生します。TTL (有効期限) などのコントロールを適用して、必要に応じてデータの有効期限が切れるように設定できます。別の考慮事項は、キャッシュ環境に高可用性が必要かどうかという点です。これを実現するために、Redis などのインメモリエンジンを使用できます。場合によっては、プライマリロケーションからデータをキャッシュするのではなく、インメモリレイヤーをスタンドアロンのデータストレージレイヤーとして使用できます。このシナリオでは、これが適しているかどうかを判断するために、インメモリエンジン内に存在するデータに対して、適切な RTO (停止してから復旧までにかかる時間を表す目標復旧時間) および RPO (復旧でキャプチャされた最後のポイントまたはトランザクションを表す目標復旧時点) を定義することが重要です。さまざまなインメモリエンジンの設計戦略と機能を適用して、大部分の RTO および RPO の要件を満たすことができます。