障害時に起きること
障害時に起きること
Section titled “障害時に起きること”BIシステムで障害が発生した際のシナリオを詳しく解説します。
シナリオ1: データベース接続プールの枯渇
Section titled “シナリオ1: データベース接続プールの枯渇”障害のシナリオ
Section titled “障害のシナリオ”時刻: 2024-01-01 10:00:00状況: 複数のETLプロセスが同時実行中
10:00:00.000 - ETLプロセス1開始（接続取得: 1/10）10:00:00.100 - ETLプロセス2開始（接続取得: 2/10）10:00:00.200 - ETLプロセス3開始（接続取得: 3/10）...10:00:01.000 - ETLプロセス10開始（接続取得: 10/10）10:00:01.100 - ETLプロセス11開始（接続取得待機）10:00:01.200 - ETLプロセス12開始（接続取得待機）...10:00:30.000 - 接続が解放されず、すべてのプロセスが待機状態10:00:30.100 - タイムアウトエラーが大量発生10:00:30.200 - システム全体が応答不能実際のコード:
# ❌ 問題のあるコードdef etl_process(): for source in data_sources: conn = create_connection() # 接続が閉じられない data = extract_data(conn, source) transformed_data = transform_data(data) load_data(conn, transformed_data) # 問題: 接続が閉じられず、接続プールが枯渇する障害の影響:
- 接続プールの枯渇: 接続が解放されず、接続プールが枯渇する
- プロセスの待機: 新しいプロセスが接続を取得できず、待機状態になる
- タイムアウトエラー: 接続の取得待ちがタイムアウトし、エラーが発生する
- システム全体の停止: 接続プールが枯渇し、システム全体が応答不能になる
解決策:
# ✅ 解決策: contextmanagerで接続を管理from contextlib import contextmanager
@contextmanagerdef get_connection(): """データベース接続を取得し、確実に解放する""" conn = connection_pool.get_connection() try: yield conn finally: connection_pool.return_connection(conn)
def etl_process(): """ETLプロセスのメイン処理""" for source in data_sources: with get_connection() as conn: data = extract_data(conn, source) transformed_data = transform_data(data) load_data(conn, transformed_data) # 接続が確実に解放されるシナリオ2: メモリ不足によるクラッシュ
Section titled “シナリオ2: メモリ不足によるクラッシュ”障害のシナリオ
Section titled “障害のシナリオ”時刻: 2024-01-01 10:00:00状況: 大量のデータ処理中
10:00:00.000 - ETLプロセス開始10:00:01.000 - データ抽出開始（10GBのデータ）10:00:30.000 - メモリ使用量: 8GB（メモリ不足の兆候）10:01:00.000 - ガベージコレクションが頻発10:01:30.000 - メモリ使用量: 10GB（メモリ不足）10:02:00.000 - OutOfMemoryError発生10:02:00.100 - プロセスがクラッシュ10:02:00.200 - 処理が中途半端な状態で終了実際のコード:
# ❌ 問題のあるコードdef etl_process(): # 10GBのデータを一度にメモリに読み込む data = extract_all_data() # メモリ不足 transformed_data = transform_data(data) load_data(transformed_data)障害の影響:
- メモリ不足: 大量のデータをメモリに読み込むと、メモリ不足が発生する
- ガベージコレクションの頻発: メモリ不足により、ガベージコレクションが頻発する
- パフォーマンスの低下: ガベージコレクションにより、パフォーマンスが低下する
- プロセスのクラッシュ: メモリ不足により、プロセスがクラッシュする
解決策:
# ✅ 解決策: バッチ処理でデータを分割def etl_process(): """ETLプロセスのメイン処理（バッチ処理）""" batch_size = 10000 offset = 0
while True: # バッチでデータを取得 batch = extract_data_batch(offset, batch_size) if len(batch) == 0: break
# バッチを変換 transformed_batch = transform_data(batch)
# バッチを読み込み load_data_batch(transformed_batch)
offset += batch_size
# メモリを解放 del batch del transformed_batchシナリオ3: データの整合性の破綻
Section titled “シナリオ3: データの整合性の破綻”障害のシナリオ
Section titled “障害のシナリオ”時刻: 2024-01-01 10:00:00状況: 複数のデータソースからデータを取得中
10:00:00.000 - データソース1からデータ取得開始10:00:01.000 - データソース2からデータ取得開始10:00:02.000 - データソース1からデータ取得完了（UTC）10:00:03.000 - データソース2からデータ取得完了（JST）10:00:04.000 - データを結合（タイムゾーンが異なる）10:00:05.000 - データを読み込み10:00:06.000 - データウェアハウスに不正なデータが保存される10:00:07.000 - ダッシュボードで不正なデータが表示される実際のコード:
# ❌ 問題のあるコードdef etl_process(): # 複数のデータソースからデータを取得 data1 = extract_from_source1() # UTC data2 = extract_from_source2() # JST # 問題: タイムゾーンが異なるため、データの整合性が保たれない combined_data = data1 + data2 load_data(combined_data)障害の影響:
- データの整合性の破綻: タイムゾーンが異なるため、データの整合性が保たれない
- 分析結果の誤り: 不正なデータにより、分析結果が誤る
- 意思決定の誤り: 誤った分析結果に基づいて、誤った意思決定が行われる
解決策:
# ✅ 解決策: タイムゾーンを統一from datetime import datetimeimport pytz
def etl_process(): """ETLプロセスのメイン処理（タイムゾーン統一）""" # UTCに統一 utc = pytz.UTC
# データソース1からデータ取得（UTC） data1 = extract_from_source1() for record in data1: if record.get('created_at'): record['created_at'] = utc.localize(record['created_at'])
# データソース2からデータ取得（JST → UTC） data2 = extract_from_source2() jst = pytz.timezone('Asia/Tokyo') for record in data2: if record.get('created_at'): # JSTからUTCに変換 jst_time = jst.localize(record['created_at']) record['created_at'] = jst_time.astimezone(utc)
# データを結合（タイムゾーンが統一されている） combined_data = data1 + data2 load_data(combined_data)シナリオ4: データ品質の問題
Section titled “シナリオ4: データ品質の問題”障害のシナリオ
Section titled “障害のシナリオ”時刻: 2024-01-01 10:00:00状況: データ品質チェックなしでデータを読み込み中
10:00:00.000 - ETLプロセス開始10:00:01.000 - データ抽出開始10:00:30.000 - データ変換完了（不正なデータを含む）10:01:00.000 - データ読み込み完了10:01:01.000 - データウェアハウスに不正なデータが保存される10:02:00.000 - ダッシュボードで不正なデータが表示される10:03:00.000 - 意思決定者が誤ったデータに基づいて判断実際のコード:
# ❌ 問題のあるコードdef etl_process(): data = extract_data() transformed_data = transform_data(data) load_data(transformed_data) # 問題: データの品質をチェックしない # 問題: 不正なデータが読み込まれる可能性がある障害の影響:
- 不正なデータの読み込み: データの品質をチェックしないため、不正なデータが読み込まれる
- データ不整合: 不正なデータにより、データの整合性が保たれない
- 分析結果の誤り: 不正なデータにより、分析結果が誤る
- 意思決定の誤り: 誤った分析結果に基づいて、誤った意思決定が行われる
解決策:
# ✅ 解決策: データ品質チェックを実装def etl_process(): """ETLプロセスのメイン処理（データ品質チェック）""" # データを抽出 data = extract_data()
# データ品質チェック quality_result = data_quality_check(data)
if quality_result['errors']: logger.error(f"Data quality check failed: {len(quality_result['errors'])} errors") raise DataQualityError(f"Data quality check failed: {len(quality_result['errors'])} errors")
if quality_result['warnings']: logger.warning(f"Data quality check found {len(quality_result['warnings'])} warnings")
# データを変換 transformed_data = transform_data(data)
# データを読み込み load_data(transformed_data)
def data_quality_check(data): """データ品質チェック""" errors = [] warnings = []
for record in data: # 必須フィールドのチェック if not record.get('id'): errors.append({ 'record': record, 'field': 'id', 'error': 'Missing required field', }) continue
# データ型のチェック if not isinstance(record.get('value'), (int, float)): errors.append({ 'record': record, 'field': 'value', 'error': 'Invalid data type', }) continue
# 値の範囲チェック if record.get('value') < 0: warnings.append({ 'record': record, 'field': 'value', 'warning': 'Negative value', })
return { 'errors': errors, 'warnings': warnings, }BIシステムで障害が発生した際は、データベース接続プールの枯渇、メモリ不足、データの整合性の破綻、データ品質の問題が主な原因です。
重要なポイント:
- 接続管理: contextmanagerで確実に接続を解放する
- メモリ管理: バッチ処理でメモリ使用量を制限する
- データ整合性: タイムゾーンを統一し、データの整合性を保証する
- データ品質チェック: データの品質をチェックし、不正なデータを検出する
これらの対策を実装することで、障害に強いBIシステムを構築できます。