支社にも本社同等のネットワークを
WAN最適化とアプリケーション高速化──データセンター統合成功の決め手
支社のローカルサーバをデータセンターに統合することは、コスト削減やより安全な環境の実現、保守の簡易化につながる。だが、それによってユーザー環境が悪くなるようでは本末転倒だ。
ある大企業でIT統括役員が、支社のローカルファイルサーバをデータセンターに統合することを決めた。統合は理にかなっている。コスト削減やより安全な環境の実現、保守の簡易化につながるからだ。しかし、プロジェクトの早い段階で問題が持ち上がった。最初にファイルサーバ統合の対象となった支社が、「ファイルのダウンロードに時間がかかり、生産性に悪影響を与えている」と苦情を言ってきたのだ。この統合プロジェクトは、アプリケーション高速化という支社向けの新しい技術を導入することで救われた。アプリケーション高速化アプライアンスにより、ダウンロード時間は許容できるレベルに短縮され、プロジェクトは再び軌道に乗っている。
支社はビジネスにとって重要だ。支社は本社と同じ品質のサービスを必要としており、格下として扱うなどもってのほかだ。支社で通信ができなくなると、すぐに企業全体に影響が及ぶ。ただし、支社に優れたサービスを提供するには、相応のコストが掛かる。分散ネットワークの管理を難しくしている要因は、サーバ統合だけではない。Webブラウザベースのアプリケーション(Webアプリケーション)への移行により、各トランザクションのサイズが大きくなっている。しかも、HTTPは効率が悪い面があるため、Webアプリケーションは、従来のクライアント/サーバアプリケーションよりも遅くなりがちだ。
サーバ統合が抱える課題
サーバベースアプリケーションの発展は生産性向上に多大な貢献を果たしており、分散された拠点の社員に重要な機能をもたらしている。ファイルサーバにより、ユーザーは重要なビジネスデータを素早く取り出せる。MicrosoftのExchange Serverのような電子メールサーバは、高速で効率的な電子メールサービスを提供する。こうしたサーバを支社で運用することで、良好な応答時間、ひいては高い生産性が当たり前のように享受されるようになった。
しかし、支社におけるサーバやアプリケーションの利用拡大にはマイナス面もある。まず、保守や問題解決のコストがかさむ。ITスタッフが問題をリモートで診断する場合、時間が余計にかかり、高価なツールが必要になる。リモート環境は支社の社員とITスタッフの両方にフラストレーションを与える。また、リモートサーバは、利用率が低いとそれだけリソースを浪費していることになるが、これはありがちなことだ。さらにサーバがリモートにあると、バックアップとリカバリにも時間がかかり、高価なWANの帯域(リソース)を消費することになる。さらに、サーバのセキュリティも課題となり、データ保護に関する規制要件の多くが順守しにくくなる。
こうしたことから、リモートサーバのデータセンターへの統合が盛んに行われてきた。データセンターにはITスタッフが常駐しており、問題が起きればすぐに対応できる。サーバがデータセンターにあれば、バックアップやリストアも迅速に行える。ベストプラクティスを適用して、サーバ上のデータを安全に保つのも容易になる。すべてのサーバをデータセンターに置けば、ITスタッフはVMwareなどのサーバ仮想化技術を利用して数台のサーバを1台にまとめることもできる。
サーバ統合と呼ぶかデータセンター統合と呼ぶかはさておき、このアプローチは多くの問題を解決する。しかし、サーバをデータセンターに移すのは、完ぺきな解決策ではない。支社の社員はしばしば、生産性やモラルに悪影響を与える「応答時間の悪化」を経験する。また、統合は予算にも影響を与える。データセンターにサーバを置いて支社にすべてのデータを転送するには、多くのWANリソースが必要だからだ。
問題は、いかにして良いインフラ設計をより良いものにするかだ。答えは、サーバ統合のすべてのメリットを享受しながら問題点を解決できる新技術を導入することにある。現在利用可能なこうしたソリューションは、2つの名前で呼ばれている。「WAN最適化」と「アプリケーション高速化」だ。どちらもほとんど同じ技術ソリューションを指している。ベンダーは、WAN帯域の節約とそれによるコスト削減を強調したい場合は、WAN最適化に焦点を当てる。一方、応答時間と生産性の向上を強調したい場合は、アプリケーション高速化に焦点を当てる。
アプリケーション高速化とWAN最適化
WAN高速化ソリューションはアクセラレータと呼ばれており、さまざまな技術を利用して、支社の応答時間の遅延と必要帯域の増大という2つの問題を解決する。これらの技術は2つのカテゴリーに大別できる。1つは「汎用」技術だ。汎用技術は、使われるプロトコルにかかわらず、支社に送信されるすべてのデータに適用される。この技術の利点は、CAD/CAM、ファイル、Webのトラフィックを同じようにサポートすることだ。主な汎用技術には、TCP/IPプロトコル最適化、帯域管理・シェーピング、QoS(Quality of Service)、圧縮などがある。これらの最適化技術の一部は以前から利用されており、現在最も改良が進んでいるのは圧縮の分野だ。
従来の圧縮技術は一般に、送信データ量を2分の1から3分の1に圧縮していたが、辞書圧縮(デデュープ:重複除外)という新しい技術は、必要帯域を10分の1から50分の1に減少させる。こうした新しい圧縮アルゴリズムを適用すれば、サーバ統合のために大量の帯域が必要になっても、WAN回線の全体的な利用量はかえって統合前より減るだろう。また、応答時間も改善される。送信しなければならないデータ量全体が減少するほか、小さく圧縮されたパケットが大きなパケットに自動的に統合されるため、送信されるパケット数も減るからだ。
辞書圧縮の仕組み
辞書圧縮では、アクセラレータは、自身を通過するデータからパターンを学習し、メモリとHDDの両方に置かれた大容量キャッシュにそれらを保存する。パターンの長さは一般に100けただ。アクセラレータはデータセンターと支社に置かれ、どちらもデータから同じパターンを学習する。データが初めてアクセラレータを通過するときは、アクセラレータは従来の圧縮技術しか適用できない。アクセラレータの本当のメリットは、アクセラレータが学習済みのパターンを2回目に検出したときに得られる。パターンが再び現れると(最初のインスタンスとまったく無関係なデータを含め、任意のデータの中で)、アクセラレータはそのパターン全体を参照番号に置き換える。参照番号はアクセラレータが保存したパターンを指す。もう一方のアクセラレータも同じパターンを学習しているため、2回目の検出以後はそのメッセージを簡単に再構築できる。
例えば、PowerPointファイルが添付された電子メールが最初に支社に送られるときは、データはある程度しか縮小されない。だが、ファイルに幾つか変更を加えたものがデータセンターに返送されるときは、アクセラレータはパターンデータベースを利用して、変更されていない部分をすべて削除し、それらを指す参照番号だけを変更部分とともに送信できる。これにより、5Mバイトだったファイルを数Kバイトにまで縮小できる。
アクセラレータで、応答時間を改善して統合に伴う問題を解決するために利用されるもう1つのカテゴリーの技術は、「特定プロトコル用」と分類される。HTTPやMicrosoftのCIFS(Common Internet File System:Windowsのファイル共有プロトコル)など、多くのプロトコルはあまり通信効率が良くない。この効率の悪さは、LAN環境では目立たない。LANは高速で通信距離が短いからだ。しかし、より低速であるWANでは、プロトコルの効率の悪さが応答時間にじかに影響する。アクセラレータはプロトコルを認識し、その短所を克服する技術を適用する。例えば、汎用技術とCIFS用の高速化技術を組み合わせてMicrosoftのファイルサーバに適用することで、LAN上にある場合に近い感覚でこのサーバを利用できる。
アクセラレータは目覚ましい効果を発揮するが、特定のタイプのトラフィックには役に立たない。例えば、研修ビデオなどの動画には、アクセラレータはあまり効かない。動画はもともと大幅に圧縮されているからだ。音声トラフィックも厄介だ。アクセラレータにできることはほとんどないからだ。音声トラフィックを高速化しようとすると、かえって減速させてしまうことになる。アクセラレータが音声トラフィックを認識したら、高い優先順位を付けてそのまま通過させるのが最善策だ。
アクセラレータのアーキテクチャ上の問題
アクセラレータは応答時間の改善に威力を発揮し、必要帯域を大幅に減少させる。だが、導入を成功させるには、幾つかの問題をクリアしなければならない。最初の問題は、どのアプリケーションがWANを使用するのかをよく把握することだ。
ポート番号でトラフィックを識別すれば十分だったのは昔の話だ。例えば、Webアプリケーションが80番ポートを使うことを知っていても、ほとんど役に立たない。このポート番号を使うWebアプリケーションには、ミッションクリティカルなものとともに娯楽用のものも含まれる。すべてのWebアプリケーションを高速化すると、音楽共有アプリケーションまでも高速化してしまうかもしれない。ネットワーク管理者は高速化を適用する前に、ネットワークを利用するアプリケーションについて、使用ポート番号以外の情報も報告するアプリケーション監視ツールを導入する必要がある。アクセラレータはこの情報を基に、重要でないアプリケーションを除いてビジネスアプリケーションだけを高速化できる。こうしたアプリケーション監視ツールの導入は、ネットワーク管理者にとってネットワークを利用するすべてのアプリケーションを把握するのが難しいことからも重要だ。
次の問題は、暗号化トラフィックへの対応だ。アプリケーションのWebインタフェースへの移行が進むとともに、SSL(Secure Sockets Layer)によるトラフィックの暗号化が容易に実現できるようになってきている。暗号化の利用には多くの理由があるが、辞書圧縮など高速化技術や最適化技術の多くは、暗号化トラフィックに適用できない。重要なビジネストラフィックや、トラフィック全体のかなりの部分が暗号化されている場合、トラフィックを復号、高速化した上で再暗号化できるアクセラレータが必要になる。この一連の処理を実行できるアクセラレータはあるが、どれもが同じように効果的に実行できるわけではない。
支社の接続を維持する
いくらアプリケーションの応答時間が短くても、停電や災害で支社とデータセンターの接続が失われてしまえば意味がない。バックアップ接続の確保は常に難しく、コストも高くつく。支社のある地域で2社のサービスプロバイダーが利用できるとしても、支社のビルに至る彼らの回線インフラはルートが同じであることが多く、同じ掘削工事による事故や同じ災害に遭う恐れがある。
そこで新しい選択肢として、携帯通信事業者が提供する無線接続がある。モバイルワーカーの多くがブロードバンド通信に利用している無線接続は、支社での通信にも利用できる。この選択肢に対応したブランチルータも販売されている。この選択肢の最大のメリットは、携帯通信のラストマイルインフラが、有線設備とはまったく別物であることだ。通信速度は一般的な有線接続に及ばないが、無線接続は、オフィスが稼働を継続するための重要な帯域を提供できる。
また、アクセラレータのセキュリティを確保する必要もある。辞書圧縮技術の新しい機能やファイルキャッシングを利用することによるリスクがあるからだ。辞書圧縮ファイルには、アクセラレータを通過したすべてのパターンのコピーが含まれる。ファイルキャッシングでは、ファイルのコピーがアクセラレータ内に保存される。誰かがアクセラレータをハッキングしたり、あるいは盗み出すと、機密データが流出する恐れがあり、保存されたパターンからトラフィックが再現されることもあり得る。ただし、後者の問題が発生する可能性は低い。パターンは短く、アクセラレータ内には、パターン同士を関連付けるものは何もないため、ファイルを再構築するのは非常に難しいからだ。アクセラレータのセキュリティを確保するには、キャッシュと圧縮ファイルの両方を暗号化するとよい。この機能は、多くのベンダーのアクセラレータが提供しているが、中には提供していない製品もある。
アーキテクチャ上のもう1つの問題としては透過性がある。この問題には2つの側面があり、1つは、トラフィックが2つのアクセラレータ間で送信される際に、どのようにパッケージされるかにかかわっている。最も一般的な方法は、2つのアクセラレータ間にトンネルを作成し、高速化されたすべてのトラフィックのパケットに新しいTCP/IPヘッダを付加することだ。この場合、2つのアクセラレータの間にある監視デバイスやセキュリティデバイスは、トラフィックがクライアントからのものか、サーバからのものかを判別できなくなる。このように透過性が損なわれるのは、こうしたデバイスにとって問題だ。これを解決するには、トラフィックがすべての監視デバイスやセキュリティデバイスによるチェックを経てから、アクセラレータを通過するようにする。アクセラレータベンダーの一部は、アクセラレータ間にトンネルを作成しない方式を取っているため、この問題が発生しない。
さらに、透過性に関してより大きな問題になるのは、アクセラレータに起因するものだ。アクセラレータはトラフィックに重大な変更を加える。トラフィックを圧縮し、複数のパケットを1つの大きなパケットにまとめるからだ。このため、ディープパケットインスペクションを行う監視デバイスやセキュリティデバイスがパケットを検査しても、それらはクライアントやサーバが送信したパケットとは程遠いものになっている。だが、パケットの圧縮は高速化や最適化のプロセスに本質的に内在する処理だ。従ってこの問題を解決するには、前述したようにトラフィックがすべての監視デバイスやセキュリティデバイスによるチェックを経てから、アクセラレータを通過するようにするしかない。
本稿筆者のロビン・レイランド氏は、Layland Consultingの社長。業界アナリスト兼コンサルタントとして、ビジネスと技術の両方の角度からネットワーキング全般をカバーしている。『Network World』や『Network Magazine』などの業界誌に100以上の記事を寄稿。現職に就く前は、American ExpressとTravelers Insuranceで合計15年にわたって、ネットワークアーキテクト、技術サポート、管理、プログラミング、パフォーマンス分析、キャパシティー計画など、幅広い仕事に携わった。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには?
-
2
取手市がVDIと決別した理由 更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
-
3
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
4
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は? Dellが推奨する鉄則
-
5
本当に安いPCで十分か? “すぐ重くなる”を防ぐノートPC選びの絶対条件
-
6
Claudeの不可視透かしに批判殺到 著作権消失や誤判定に潜む企業リスク
-
7
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
8
221人調査で分かった「情シス最大のストレス」は?
-
9
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ?
-
10
レガシー基幹システムをSAPに統合 山善が突き止めた「標準化と個別最適」の境界線
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
年収2000万「クラウドセキュリティのプロ」になれる資格とは
-
2
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは?
-
3
Windows Updateの通信集中で回線が逼迫、ネットワーク刷新事例に学ぶ解決策
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う? いまさら聞けないストレージの基礎
-
6
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
7
標的型攻撃メールを見破るには? サンプル文面を例に傾向を解説
-
8
商用利用の安全性を確保し大量のコンテンツを高速で生成する、AI活用の秘訣
-
9
マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは?
-
10
Dark AIが台頭する時代の新発想、「より高度なAIで対抗する」具体的方法とは?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー