SRE とは？初心者でもわかりやすく解説するサイト信頼性の考え方

SRE とは

皆さんは SRE (Site Reliability Engineering) という言葉を聞いたことがありますか。

開発現場で頻繁に使われるようになった概念ですが、まだ馴染みのない方もいるかもしれません。

これはインターネット上のサービスを安定して提供するための手法や考え方を指します。

システムが停止してしまうと、多くの利用者に迷惑がかかります。

そこでシステムの稼働を妨げる要因を減らす方法を探し、安定稼働を実現しようとするのがSREの狙いです。

SREには、運用の効率を高めながら、信頼性を維持するための仕組みが詰まっています。

開発の流れに深く結びつきながら、いかに停止を最小限に抑えるかを考えるので、サービスを提供する側にとって大切な概念ですね。

SREはGoogleが提唱した形で広まりましたが、いまではさまざまな企業やプロジェクトが採用しています。

開発担当と運用担当を分けるのではなく、相互にフィードバックしながら「どの程度の信頼性が必要か」を定量的に考えて実装していきます。

この考え方によって、無駄なコストや過剰なサービス停止を防ぐというわけです。

導入を検討する場面も増えているので、初心者の皆さんがプログラミングを学ぶうえでも、SREの基礎を押さえておくと便利ではないでしょうか。

SRE が注目される理由

SREは単なる運用改善ではなく、サービスの成長にも大きく関わります。

利用者は安定性の高いサービスを求めますよね。

安定的に使えるかどうかは、ユーザーが続けて利用したくなるかどうかにも影響を与えます。

また、サービス規模が拡大するとリソース管理や障害対応が複雑になります。

皆さんがアクセスした際にエラーが出たり、読み込みが遅くなったりすると、サービスの信頼性が大きく損なわれてしまいます。

そこでSREの方法論を取り入れると、可観測性を高めたり、あらかじめ目標を定めておいたりするので、問題が起きたときに対処しやすくなるのです。

SREは単に「運用をがんばる」という精神論ではありません。

システムが果たすべき役割を定量化し、実際の稼働状況を計測しながら、開発と運用を一体化して考えます。

こうすることで、無駄な開発工数を減らしながら、必要な部分を的確に強化できます。

ビジネス面でもメリットがあるので、SREは多くの企業が注目しているわけです。

SRE の基本的な概念

SREを理解するうえで外せないキーワードに SLA (Service Level Agreement) 、SLO (Service Level Objective)、 SLI (Service Level Indicator) があります。

少し難しいイメージがあるかもしれませんが、ポイントは「サービスの稼働目標をどのように数値化し、それを守るためにどう取り組むか」です。

SLA, SLO, SLI の違い

SLA

企業がユーザーに対して約束するサービス稼働の基準です。 たとえば「サービスの稼働率は99.9%以上を保証します」というような内容がそれにあたります。

SLO

SLAを守るために、運用チームがさらに具体的に設定する内部目標のことです。 99.9%を達成するには、もう少し厳しめの指標を設定して管理します。

SLI

SLOを測定するための指標です。 リクエスト成功率やレスポンスタイムなど、数字で把握しやすい形に落とし込みます。

このように層構造になっていて、SLA → SLO → SLIの順番で、実際の計測や改善策を立てます。

サービス障害が発生するとき、どの項目がどんな状態になっているかを把握しやすい仕組みです。

エラーバジェットと運用

エラーバジェット というのは、一定期間内に「どの程度の失敗や障害が許されるか」を決めておく考え方です。

たとえばSLOを99.9%に設定しているなら、逆に0.1%までは障害や失敗が許容される範囲になります。

サービスを完璧に動かそうとすると開発速度が落ちてしまいますが、このエラーバジェットを設定することで、ある程度の改善や実験を許容する余裕が生まれます。

このバジェットを使いきってしまうと、新機能のリリースを一時的に止めたり、障害対応に専念するなどの優先度切り替えを行うのです。

モニタリングとアラート

SREではサービスの健康状態を常に把握するために、モニタリングを徹底します。

CPUやメモリの使用率、APIのエラー率などを定期的にチェックして、指定の値を超えるとアラートを飛ばすようにします。

この仕組みがあると、小さな問題が大きくなる前に対処できるのです。

たとえば以下のようなPythonコードを使って、CPU使用率がある閾値を超えた場合にメッセージを表示することが考えられます。

コピー
import psutil
import time

def monitor_cpu(interval=5, threshold=80):
    while True:
        cpu_percent = psutil.cpu_percent()
        if cpu_percent > threshold:
            print("CPU usage is too high:", cpu_percent)
        time.sleep(interval)

monitor_cpu()

これはあくまで簡単な例ですが、SREの仕事では、こうした監視を大規模に行います。

複数のサーバーやサービスを見守り、予兆をとらえることで障害を最小限に抑えるわけですね。

実務での SRE

SREが実際にどのように取り組まれているか、具体的なシーンを見てみましょう。

SREチームの役割

SREチームは、サービスの開発チームと連携しながら、信頼性を向上させる仕組みを実装します。

インフラの設計やオートスケールの設定、モニタリングツールの整備などを行います。

デプロイのパイプラインを整えることも多く、その結果、リリースサイクルを早めながら安定性も高めます。

さらに、新機能を追加するときには「SLOを守れるのか」を検証し、問題が起きるリスクが高いなら対策を検討します。

こうしたステップを踏むと、急なトラブルが起きたときも原因を把握しやすくなります。

インシデント管理

システム障害は完全には防ぎきれないものです。

万が一インシデントが発生したら、SREチームは速やかに原因を特定し、サービスの復旧に努めます。

そして再発を防止するために、ログやモニタリングデータを振り返り、どんな対応が必要だったかをまとめます。

この一連の流れが整っていると、サービスは少しずつ安定していきます。

キャパシティプランニング

ユーザー数が増えたり、新しい機能がリリースされたりすると、サーバーの負荷が上がります。

SREチームはモニタリングデータからトレンドを把握し、いつどれくらいリソースを増やすべきかを予測します。

これが キャパシティプランニング です。

必要以上にリソースを積み上げるとコストがかさみますし、少なすぎると障害の原因になります。

バランスを見ながら最適化するのもSREの役割です。

DevOps との違い

SREとDevOpsは、似たような場面で語られることが多いですよね。

どちらも開発と運用を近づけて、継続的な改善を行おうという点では共通しています。

ただ、アプローチや役割に少し違いがあります。

文化的な視点

DevOpsは、開発と運用の垣根を取り払い、互いの文化を融合させて効率を上げようとする取り組みです。

一方でSREは、信頼性を数値化し、必要な手段を実装することに重点を置きます。

DevOpsが全体の組織づくりやチーム文化の話として語られる一方、SREは実務的な指標や運用の方法論を提示しているイメージですね。

考え方の違い

DevOpsは一般的に「開発と運用をスムーズにつなぐためのプラクティス」であり、SREは「サービスの可用性を維持するエンジニアリング手法」です。

もちろん両者は対立する考え方ではなく、むしろ相互に補完し合います。

組織によってはDevOpsとSREのどちらも導入するところが多いです。

SRE をはじめるには

ここまで読んで、SREに興味を持った方も多いかもしれません。

コードやインフラの知識はもちろんですが、サービス全体を広い視点で見る力が求められます。

小さなところから自動化する

SREでは、手動作業が多いとミスが増えたり、担当者が属人的になったりするデメリットが生じます。

そこで、自動化できるものは積極的に自動化していきます。

たとえば、ログの収集や分析、定期的なヘルスチェックなどをスクリプト化するのも一案です。

少しずつ自動化を進めていけば、運用を効率的に行えるようになります。

継続的な改善を続ける

SREは「一度導入すれば終わり」ではありません。

サービスの規模や利用状況は日々変わります。

そのため、SLOやエラーバジェットを定期的に見直し、さらに良い方法がないかを検討し続けます。

これがSREの面白いところでもあり、大変なところでもありますね。

まとめ

SRE (Site Reliability Engineering) は、サービスをより安定して提供するための方法論です。

ただ運用するだけでなく、開発と一体となって信頼性を数値化し、継続的に改善していきます。

SLA、SLO、SLI、そしてエラーバジェットといった概念を使い分けると、障害の発生をゼロにするのではなく「許容範囲を見極めながら最適化する」アプローチが可能になります。

これがサービスの成長やユーザー満足度にもつながるのです。

開発と運用が切り離されていた従来の体制では見えにくかった部分を、数値的な指標や自動化を取り入れて可視化するのがSREの魅力でしょう。

これからプログラミングを学ぶ皆さんも、SREの考え方を少し意識するだけで、よりスケールの大きな仕事に対応できるかもしれません。

皆さんの学習やキャリアに、SREの視点が役立つよう願っています。