冗長化とは？ わかりやすく10分で解説

冗長化とは

冗長化とは、ITシステムや設備において、主要な構成要素に障害が発生してもサービスを継続できるよう、同等の機能を持つ予備リソースをあらかじめ用意しておく設計・運用の考え方を指します。サーバーやネットワーク機器、ストレージ、データ、通信経路など、重要な要素を二重・多重にしておくことで、単一故障点（Single Point of Failure）を減らすことが目的です。

特にネットワークやコンピュータシステムにおいては、障害がそのまま業務停止やサービス中断につながるため、冗長化は基盤設計の前提条件として重要視されています。

冗長化は、システムや設備にトラブルが発生した際に、業務の停止や損失を最小限に抑えるために利用されます。例えば、次のような方法が典型的です。

• 同一機能を持つ機器を二重化し、片方が故障してももう片方でサービスを継続する
• ネットワーク経路を複数用意し、どちらか一方が切断されても通信が継続できるようにする
• 重要なデータを複数のストレージや拠点にコピーして保存し、障害時に別経路から参照できるようにする

冗長化の目的と必要性

冗長化の主な目的は、業務の継続性（Business Continuity）を確保し、システム全体の信頼性・可用性を高めることです。一部のシステムや設備が障害を起こしても、予備のシステムや設備が即座に役割を引き継ぐことで「停止しにくい仕組み」を作ることが求められます。

冗長化は、サーバーやネットワークが過負荷になったときにも有効です。複数のネットワークルートを持つことや、負荷分散技術を使用することで、一部に高負荷が集中した場合でも全体のパフォーマンス低下や障害発生を防ぎやすくなります。

一方で、冗長化にはコストと運用の観点からの課題もあります。冗長な設備やシステムを維持するためのハードウェア費用、ライセンス費用に加え、それらを常に最新かつ正常な状態に保つための運用・保守の負担も無視できません。「どこまで冗長化すべきか」を費用対効果の観点で検討することが重要です。

IT領域での冗長化の重要性

IT領域では、冗長化が極めて重要な役割を果たします。システムの冗長化が適切に行われている場合、多くのトラブルが発生しても、システムのダウンタイムを最小限に抑えることが可能です。これにより、ビジネスにおける機会損失や信用失墜のリスクを軽減できます。

また、クラウドサービスやSaaSの普及により、企業の基幹業務がネットワーク越しのサービスに依存するケースも増えています。このような環境では、回線やDNS、認証基盤など、ネットワーク関連要素の冗長化も必須です。

サイバーセキュリティの観点では、冗長化そのものが攻撃を防ぐわけではありませんが、攻撃や障害が発生した場合でもサービスを継続・復旧しやすくする「レジリエンス向上」の手段として有効です。複数拠点へのデータ複製や、バックアップサイトの確保は、インシデント発生後の復旧時間を短縮するうえで重要な役割を担います。

したがって、現代のビジネス環境では、IT領域における冗長化の重要性を理解し、自社の重要サービスやシステムに応じた適切な戦略と実装を行うことが求められます。

冗長化の基本的なプロセス

冗長化の基本的なプロセスは、次のような流れで整理できます。

1. 重要なシステム・設備を洗い出す（障害時に業務が止まって困る部分の特定）
2. それらに対して、同等の機能を持つ予備の設備・システムを用意する
3. プライマリ（主系）とセカンダリ（待機系、あるいは並列系）の役割を定義する
4. データ同期や状態監視の方法を設計し、切り替え手順（自動／手動）を決める
5. 障害発生時の切り替えテストを定期的に行い、設計通りに動作するか検証する

典型的には、二つのシステムのうち一つが「プライマリシステム」として通常運用を担い、もう一つの「バックアップシステム」が待機状態でプライマリからのデータ同期を受ける構成がよく採用されます。

プライマリシステムに障害が発生した際には、バックアップシステムが自動的または手動でプライマリの役割を引き継ぎます。これにより、システム全体が完全にダウンすることなく業務を続行することが可能になります。ただし、切り替えの速さやデータの整合性レベルは設計次第であり、要件に応じたバランス設計が重要です。

冗長化の主要な種類

ITの世界では、システム構成や要件に応じてさまざまな形式の冗長化が実装されています。ここでは、代表的な3つの方式について解説します。

アクティブ・スタンバイ型

アクティブ・スタンバイ型の冗長化は、稼働中の主システム（アクティブ系）と待機中の補助システム（スタンバイ系）を持つ方式です。主システムがトラブルに見舞われたときに、迅速かつスムーズに補助システムへ切り替えることができるため、業務の中断時間を短く抑えられます。

一方で、スタンバイ系は平常時ほとんどトラフィックを処理しないため、待機中のリソースが有効活用されていないように見えるというデメリットがあります。また、主系と待機系の間でOSやミドルウェア、アプリケーション、データの同期を適切に保つ必要があり、その設計と運用には一定のコストと手間がかかります。

アクティブ・アクティブ型

アクティブ・アクティブ型の冗長化は、複数のシステムを常時稼働させ、トラフィックや処理負荷を分散しながら冗長性も確保する方式です。複数ノードで同時に処理を行うため、一部のノードが障害を起こしても、残りのノードで処理を継続できます。

この方式のメリットは、システム全体の処理能力を向上させつつ、障害時にもスムーズに処理を引き継げることです。ロードバランサーなどと組み合わせることで、スケールアウトと高可用性を両立しやすくなります。

一方で、複数ノードを同時運用するため、構築・運用のコストは高くなりがちです。また、データの同期性や整合性を保つために、アプリケーション側も含めた高度な設計が求められます。

マスター・スレーブ型

マスター・スレーブ型の冗長化は、複数のシステムの中から一つを主（マスター、あるいはプライマリ）、他を従（スレーブ、あるいはセカンダリ）とする方式です。主システムが処理や更新を担い、その結果を従システムに複製しておくことで、障害時に従側へ役割を切り替えることができます。

この方式のメリットは、システム全体の中断を防ぎつつ、データの整合性を保ちやすい点にあります。特にデータベースのレプリケーションなどでよく利用される方式です。

一方で、マスター側が全体的に故障した場合には、切り替えが適切に行われないとシステム全体が停止するリスクがあります。また、用語として「マスター／スレーブ」は歴史的・文化的な背景から、近年では「プライマリ／セカンダリ」「リーダー／フォロワー」「コントローラ／ワーカー」などに置き換える動きが進んでいます。

特徴を理解して冗長化方式を選ぶ

以上からわかるように、冗長化は業務継続性の確保と負荷対策・性能向上の両面で重要な役割を果たします。しかし、それぞれの冗長化方式にはメリットだけでなく、主にコストや運用の難易度、データの同期性といったデメリットも存在します。

そのため、冗長化を導入する際には、システムの重要度や求められる復旧時間、予算、技術力、人員体制などを総合的に考慮し、最適な冗長化方式を選択することが重要です。自社のシステムやビジネスのニーズに最も合致した方式を選ぶことで、過剰投資や過小投資を避けながら、実効性の高い冗長化を実現できます。

冗長化の関連する技術

システムの冗長化を成功させるためには、単に予備のシステムを設けるだけでなく、それを効果的に運用するためのさまざまな技術が必要となります。ここでは、特に重要な技術であるミラーリング、バックアップ、ロードバランシング、フェイルオーバーとフェイルバックについて解説します。

ミラーリングについて

ミラーリングは、システム故障対策の一環として多くの現場で利用されている冗長化技術です。ミラーリングとは、データ更新の際に複数の保存先にほぼ同時に書き込むことで、一つの保存先にトラブルが発生した場合でも、別の保存先から同じ内容のデータを取得して業務を継続できるようにする仕組みを指します。

対象となるデータが大量であれば、その全てをミラーリングするのは現実的でない場合もあります。そのため、ビジネスにとって特に重要なデータを優先して保護するなど、対象範囲の切り分けと優先順位付けが求められます。

また、ミラーリングは冗長化技術の一つであり、単体でも一定の効果を発揮しますが、バックアップやクラスタリング、ロードバランシングなど、他の冗長化技術と組み合わせて層を重ねることで、より高い可用性と復旧力を実現することが一般的です。

バックアップについて

バックアップもまた、データ保護と事業継続において欠かせない仕組みです。ミラーリングと同様にデータを複数の場所に保存しますが、バックアップは定期的なスケジュールに従ってコピーを取得する「世代管理」である点が異なります。

バックアップは、ハードウェア故障やシステム障害だけでなく、人為的な誤操作やランサムウェアなどによるデータ破壊にも備える手段です。万が一の場合でも、バックアップからデータを復旧することで業務継続が可能となります。

なお、バックアップの取得頻度や保存期間、保存場所（オンプレミス・クラウド・遠隔地）、暗号化の有無などは、業務内容やデータの重要性により変わります。これらは成熟したBCP（事業継続計画）を作る上でも重要な検討事項です。

ロードバランシングについて

ロードバランシングは、複数のサーバーやネットワークにトラフィックを分散し、システムの負荷を均等化するための技術です。これにより、一部のサーバーやネットワークだけに負荷が集中して性能低下や障害が発生するのを防ぎ、結果的にシステム全体のダウンタイムを減らすことができます。

ロードバランシングはハードウェアアプライアンスとソフトウェアの両方で実現可能です。ハードウェアは通常、高性能で安定性が高い一方で高価になりがちです。ソフトウェアによるロードバランシングは比較的低コストで、クラウド環境とも組み合わせやすく、構成の柔軟性が高いという特徴があります。

ただし、いずれの手段によるロードバランシングであっても、設定が適切でなければかえって一部ノードへの偏りや遅延を生み、システム全体のパフォーマンスを損なう可能性があります。そのため、設計・実装・運用の各フェーズで十分な検証と監視が重要です。

【参考】負荷分散装置（ロードバランサー）とは？ わかりやすく10分で解説

フェイルオーバーとフェイルバックについて

フェイルオーバーとは、システムや機器の障害発生時に、自動的に別のシステムや機器へ処理を切り替える仕組みを指します。あらかじめヘルスチェックや監視を行い、異常を検知したタイミングで待機系に切り替えることで、ユーザーへのサービス提供への影響を最小限に抑えます。

一方、その切り替えたシステムから元のシステムへと戻す動作をフェイルバックと呼びます。元のシステムの修復や保守が完了した後、本来の構成に戻すことで、リソースの有効活用や運用ポリシーを維持します。フェイルバックは自動で行う場合もあれば、安全性を考慮して運用者が手動で実施する場合もあります。

これらフェイルオーバーとフェイルバックは、冗長化システムの運用において、障害時の影響を最小化するための重要な機能です。切り替えが設計通りに行われるかどうかは、事前の試験と定期的な訓練に大きく左右されます。
【参考】フェールオーバーとは？ 役割・仕組み・機能をわかりやすく解説

冗長化の実装と運用

情報システムの設計において、冗長化は業務の継続性と信頼性を確保するための必須要素です。本章では、冗長化の設計と構築、運用と保守、トラブルシューティング、および品質評価と改善について解説します。

冗長化の設計と構築

冗長化の設計は、障害発生時でも重要な業務が停止しないシステムを構築するための重要なステップです。予備の設備や系統が存在することで、主要な設備が故障しても業務を継続できます。

設計の際は、まずシステムの重要度や許容できる停止時間を踏まえ、どの部分を冗長化すべきか（サーバー、ネットワーク、電源、ストレージなど）を明確にします。そのうえで、二重化・多重化・並列化・負荷分散といった手法を組み合わせ、目標とする可用性を達成できる構成を検討します。

構築フェーズでは、設計通りの冗長化が実現できているかを確認することが重要です。フェイルオーバー試験や障害シナリオを想定したテストを行い、予備系が正常に動作するかを検証します。テスト結果を踏まえ、設定値や監視項目の見直しを行うことで、実運用に耐えうる構成に仕上げていきます。

冗長化の運用と保守

冗長化したシステムの運用では、データの一貫性と構成の整合性を保つことが重要です。プライマリとセカンダリ、複数ノード間で構成やバージョンがずれてしまうと、障害時の切り替えがうまくいかない原因になります。

そのため、OSやミドルウェア、アプリケーション、設定ファイルの管理方法を標準化し、変更管理プロセスの中で冗長構成全体に反映できているかを確認する必要があります。定期的な動作チェックやパッチ適用、ハードウェアの部品交換などを通じて、予備系も含めた正常稼働を維持します。

また、冗長化したシステムの運用には、適切なモニタリングとログ管理も欠かせません。監視ツールを用いて各ノードの状態やリソース使用率、エラーログを常時確認できるようにしておくことで、障害の予兆を早期に把握し、計画的な対応につなげることができます。

トラブルシューティングと冗長化

冗長化は、トラブル発生時にもサービスを継続するための仕組みですが、それだけでトラブルが「無かったこと」になるわけではありません。障害発生後には、原因を特定し再発防止策を検討するトラブルシューティングが必要です。

トラブルシューティングでは、システムログや監視データ、ネットワークトレースなどを確認し、どのレイヤーで何が起きたのかを切り分けます。冗長化されているからこそ、どのノードが障害を起こしたのか、切り替えは設計通りに機能したのかといった観点も合わせて検証することが重要です。

システムが冗長化されていても、設定ミスや運用手順の不備によって障害が連鎖し、想定以上の影響が出てしまうこともあります。そのため、障害発生時には予備系への切り替えと並行して、主系の復旧と原因分析を行い、手順書・設計書へのフィードバックを行うことが望まれます。

冗長化の品質評価と改善

冗長化の効果を確認するためには、品質評価が必要です。これは、冗長化が適切に行われているか、また、業務における冗長化の有効性を定量・定性の両面で評価するためのプロセスです。

品質評価には、システム全体の稼働率（可用性）、障害発生時の復旧時間、データの一貫性、切り替え試験の成功率、インシデント件数などの指標が用いられます。これらの指標を定期的に確認することで、現在の冗長化のレベルがSLA（Service Level Agreement）や社内基準を満たしているかを判断できます。

評価結果に基づき、冗長化の構成を見直したり、新たな冗長化策を追加したりすることで、システムの信頼性と可用性をさらに向上させることが可能です。「一度作って終わり」ではなく、運用データに基づいて継続的に改善していく姿勢が重要です。

冗長化の具体的な活用例

冗長化は、さまざまな産業や業界で活用されています。消費者の手元に届く製品やサービスを安定して供給するために、製造業や流通業でも利用されていますし、働き方改革やテレワークの普及に伴い、IT業界でも導入が一層進んでいます。以下では、代表的な例としてクラウドコンピューティング、データセンター、ネットワークインフラストラクチャ、データベース管理について具体的な活用例を解説します。

クラウドコンピューティングと冗長化

クラウドコンピューティングの分野では、データロスやサービス停止を防ぐために冗長化は欠かせません。複数のデータセンター（リージョンやアベイラビリティゾーン）にデータを分散保存することで、一つのデータセンターが停止しても別拠点からデータを取得し、サービスを継続できます。

また、仮想化技術を活用した冗長化も一般的です。一台の物理サーバー上で複数の仮想サーバーを稼働させ、さらに別の物理サーバーにも同等構成を用意することで、一つの仮想サーバーや物理サーバーが停止した場合でも他のサーバーへワークロードを移動し、業務を継続することができます。

さらに、ロードバランサーを使用して複数のサーバーにトラフィックを分散し、全体の負荷を均等にすることも、クラウド環境における典型的な冗長化手法です。

データセンターでの冗長化

データセンターでは、ハードウェアの故障、電源の停電、ネットワークの障害、空調設備の不具合など、さまざまな問題が発生する可能性があります。これらの問題からサービスを保護するために、データセンターでは多層的な冗長化が行われています。

ストレージの冗長化は、データ損失を防ぐために欠かせません。RAID（Redundant Array of Independent Disks）という技術を用いることで、複数のディスクにデータを分散保存し、一つのディスクが故障しても他のディスクからデータを復元することができます。

また、電源や冷却システム、ネットワーク接続などの設備も冗長化されます。二重化された電源ルート、予備発電機、複数キャリア回線、冗長スイッチやルーターなどにより、個々の設備や経路が故障した場合でも、データセンター全体としては正常に稼働し続けることができます。

ネットワークインフラストラクチャでの冗長化

ネットワークインフラストラクチャにおける冗長化は、通信断を避け、データが確実に送受信されることを保証するうえで重要です。ここでは、ルーターやスイッチ、ファイアウォールといったネットワーク機器や、回線・通信経路が冗長化の対象となります。

ネットワーク機器の冗長化では、同じ役割を持つ機器を二重化・多重化し、一方が故障した場合でももう一方が業務を継続できるようにします。VRRPやHSRPなどのプロトコルを利用し、ゲートウェイアドレスを仮想化する手法も一般的です。

通信路の冗長化には、データ通信会社を複数使う多キャリア方式や、同じキャリアでも物理的なルートが異なる回線を組み合わせるルートダイバーシティ方式などがあります。これにより、物理的なケーブル切断や特定キャリアの障害が発生しても、別経路を通じて業務を継続することが可能です。

データベース管理での冗長化

データベース管理の分野でも冗長化は不可欠です。データベースに蓄積される情報は企業活動の中核をなすことが多く、その損失は事業継続に重大な影響を及ぼす可能性があります。

データベースの冗長化には、主にレプリケーションとミラーリングの二つの手法があります。レプリケーションは、データベースの内容を複製し、複数のデータベースサーバーに分散させる方法です。別サーバーを読み取り専用にすることで、負荷分散と冗長化を兼ねることもできます。

一方、ディスクレベルのミラーリングは、データの書き込み操作を複数のディスクに同時に行う方法です。ディスク障害が発生しても、別のディスクから同じ内容のデータを取得できるため、ストレージレイヤーでの冗長化を実現します。

どちらの手法も、一つのデータベースサーバーやディスクが停止した場合でも、他のサーバーやディスクからデータを取り出し、業務を続行することを目的としています。システム要件やアプリケーションの特性に応じて、どのレイヤーで冗長化を行うかを設計段階で検討することが重要です。

冗長化の展望

冗長化の技術は、情報社会の発展と共に絶えず進化し続けています。クラウドやモバイル、IoT、5Gなどの技術が広がる中で、冗長化に求められる役割や実現方法も変化してきました。ここでは、今後の冗長化の方向性について考えてみます。

IT製品やサービスの品質向上、業務の効率化、リスクの軽減などを目指す中で、冗長化の果たす役割は今後も大きくなっていくと考えられます。これからの冗長化は、単に業務継続性を確保するだけでなく、システム全体のパフォーマンスを最適化し、運用負荷を軽減するための仕組みとしても重視されるようになるでしょう。

進化する冗長化の技術

クラウド技術の発展により、物理的な制約からある程度解放され、従来よりも柔軟かつスケーラブルな形で冗長性を確保できるようになりました。インフラをコードとして管理するIaC（Infrastructure as Code）や、コンテナオーケストレーション（Kubernetesなど）の普及により、冗長化構成の展開・変更も自動化しやすくなっています。

また、AIや機械学習の進化により、システムの状態やトラフィックの傾向を学習し、障害の兆候を早期に検知して事前にリソースを増減させる、といった「予測的な冗長化」も現実味を帯びてきています。

次世代の冗長化では、これらの進化した技術と組み合わさることで、より自律的で効率的な冗長構成が期待されます。

インテリジェントな冗長化の可能性

AIや機械学習が進化することで、冗長化はよりインテリジェントになる可能性があります。これは、AIがシステムの状態を常時学習・予測し、障害が顕在化する前にリソースの切り替えや追加を行うことで、業務停止を未然に防ぐアプローチです。

さらに、AIは個々のシステムやデバイスの状態だけでなく、利用状況や時間帯、キャンペーンなどの業務イベントも踏まえて、「必要なときだけ冗長度を高める」といった適応的冗長化を実現することも考えられます。これにより、リソースの無駄を抑えつつ、必要なときには十分な冗長性を確保することが可能になります。

こうした流れの中で、冗長化は単なる「保険」から、「パフォーマンスと運用効率を高めるための積極的なツール」へと進化していくかもしれません。

エッジコンピューティングと冗長化

次世代のネットワーク技術であるエッジコンピューティングも、冗長化の未来を大きく左右する要素の一つです。エッジコンピューティングでは、データをクラウドに集約するのではなく、利用者や機器の近くでリアルタイム処理を行うことが求められます。

この環境では、各エッジノード自体の冗長化だけでなく、エッジとクラウド、複数のエッジ間でどのように冗長構成を組むかが重要なテーマとなります。データの安全性を保ちつつ、リアルタイム性を確保するためには、ネットワーク遅延や帯域制約も考慮に入れた新たな冗長化アーキテクチャが求められます。

また、エッジコンピューティングとAIを組み合わせた冗長化では、現場の状況をリアルタイムに反映した柔軟なリソース配分が可能になり、業務の効率化やリスク軽減に大きく寄与することが期待されます。

冗長化が向かう未来

新しい技術の進化と共に、冗長化は今後も変化を続けていくでしょう。AIやエッジコンピューティング、クラウドネイティブなアーキテクチャの広がりは、これからの冗長化のあり方に大きな影響を与えるはずです。

未来の冗長化は、単なる業務継続性の保証だけでなく、業務効率化やシステムパフォーマンスの最大化、運用負荷の軽減など、より高度な役割を担うことが期待されています。

同時に、それぞれの技術の進化に伴って、冗長化の設計思想や実装方法もアップデートが必要になります。自社のビジネスやサービスにとって「どのレベルの可用性が必要なのか」を明確にし、それに見合った冗長化を継続的に見直していくことが重要です。冗長化の未来は、情報社会の要請と共に、今後も持続的な進化を遂げていくでしょう。