スループット最適化とは、データ、リクエスト、タスクがシステム内で正常に処理される速度を高める取り組みです。処理速度を低下させる要因を特定し、インフラストラクチャを調整するとともに、ネットワーク、アプリケーション、AIパイプライン全体のワークフローを最適化することに重点を置きます。
スループット最適化とは
スループットとは、1秒あたりのリクエスト数、1分あたりのトランザクション数、1時間あたりのデータ処理量など、一定期間内にシステムが完了する処理量を表します。スループット最適化では、リソースの可用性を高め、遅延を減らし、アプリケーションとインフラストラクチャ全体のワークフローを効率化することで、この処理率を向上させます。
スループット、帯域幅、レイテンシ、キャパシティの関係
これらの用語は併記されることが多いものの、パフォーマンスへの影響はそれぞれ異なります。
- 帯域幅は、一度に転送できるデータ量の上限を決定します。
- レイテンシとは、リクエストがレスポンスを待つ時間です。
- キャパシティは、システムが理論上処理できる最大のワークロード量を示します。
- スループットは、システムが実際に完了する処理量です。ボトルネックやリソース競合により、キャパシティを下回ることがよくあります。
帯域幅が広く、コンピューティング性能が高くても、ワークフロー内の1つのステップが他のすべての処理を遅らせると、スループットが低下する可能性があります。
スループット最適化が重要となる領域
スループットは、デジタル運用のほぼすべてのレイヤーに影響します。
- ネットワーク： 輻輳、再送、十分に活用されていないリンク、一貫性のないルーティングにより、帯域幅に余裕がある場合でも実効スループットが低下します。
- アプリケーション：処理の遅いコードパス、ブロッキング処理、非効率な接続処理により、アプリケーションが同時に処理できるリクエスト数が減少します。
- データおよびソフトウェアシステム：処理キュー、シリアル化のボトルネック、マイクロサービス間の負荷の偏りにより、データ転送が遅くなります。
- AIワークロード：GPUのアイドル時間を回避するには、リクエストを安定して供給する必要があります。スループットによって、推論速度とトレーニング効率が決まります。
- ワークフローシステム：製造ラインでは最も遅い工程を改善すると全体が高速化するのと同様に、デジタルシステムも、最大のボトルネックとなっている段階を解消することで高速化します。
最新の分散システムでは、スループットはネットワーク、サービス、データパスの複合的な動作に左右されるため、最適化にはエンドツーエンドの視点が必要です。
スループットの最適化が重要な理由
スループットは、パフォーマンスとビジネス成果の両方に影響します。スループットが低下すると、システムの処理速度が遅くなり、予測可能性が低下し、運用コストが増加します。スループットを改善することで、アプリケーションの高速化、運用コストの削減、リアルタイムAI推論などの高負荷なワークロードへの対応に役立ちます。
- アプリケーションとユーザー体験の向上：スループットが低いと、ページの読み込みの遅延、API呼び出しの停滞、応答時間のばらつきなどが生じます。スループットを最適化することで、アプリケーションはより多くの同時トラフィックを円滑に処理できるようになり、ユーザーに影響する遅延を軽減できます。
- 運用コストの削減：パフォーマンスの問題に対処するためにサーバー、ノード、GPUを追加しても、実際の制約はボトルネックやトラフィックの偏りだったと判明することが少なくありません。スループットを最適化することで、スケールアウトする前に既存のインフラストラクチャをより有効に活用できます。
- 最新のAIワークロードへの対応：GPUに推論リクエストが安定して送られると、AIシステムは最適に動作します。スループットが低下すると、キューの滞留、GPUのアイドル時間、レイテンシの増加が発生します。スループットを改善することで、需要のピーク時にもAIパイプラインが予測可能な形で応答できるようになります。
- 信頼性の高いSLA：高いスループットにより、再試行、障害の連鎖、タイムアウトの連鎖が減少します。ワークロードが増加しても予測可能な動作を維持できるため、システムの運用と保守が容易になります。
スループット最適化の仕組み
スループット最適化では、制約の特定、ワークフロー効率の向上、ネットワークやアプリケーションを介したリクエストの円滑な処理に重点を置きます。このプロセスは、いくつかの基本原則に基づいて進められます。
- ボトルネックの特定と解消：まず、混雑しているネットワークリンク、高負荷のサービス、ストレージ層など、処理が遅くなっている箇所を特定します。レイテンシ、キュー深度、使用率などの指標は、こうした制約の特定に役立ちます。ボトルネックを解消することで、ハードウェアを追加せずにシステム全体のスループットを向上できます。
- エンドツーエンドのワークフローを効率化する：サービスによる不要な処理や非効率な通信が原因で、システムの処理速度が低下することがよくあります。重複する処理を減らし、リクエストパスを簡素化し、直列処理を最小限に抑えることで、各リクエストがパイプライン内で費やす時間を短縮できます。
- リソース割り当てと負荷分散の最適化： 正常に稼働している利用可能なリソースにリクエストをルーティングすることで、トラフィックの滞留を防ぎます。ノード、クラスター、リージョン間で負荷を分散することで、ホットスポットを防ぎ、トラフィック急増時のスループットを安定させます。
- エラー、再試行、不要な処理を削減：不正な形式のリクエスト、再試行、断続的な障害はキャパシティを消費します。APIの動作を適用し、リクエストを早期に検証して、サービスの信頼性を向上させることで、安定したスループットの維持に役立ちます。
- 自動化と継続的なチューニングを活用する：トラフィックパターンは時間の経過とともに変化します。自動化とリアルタイム分析により、ルーティング、スケーリング、構成を動的に調整できるため、手動で介入することなくスループットを安定させることができます。
- ネットワークとアプリケーションのスループット向上戦略： 輻輳、再送、過剰なデータ転送を最小限に抑えることで、スループットが向上します。コネクションの再利用、キャッシュ、非同期処理、選択的圧縮などの手法により、オーバーヘッドを削減して同時実行性を高めることができます。また、監視ツールは、チームがボトルネックを早期に特定するのに役立ちます。
- 製造工程型ワークフローとの共通点： 生産システムと同様に、最も遅い工程を改善すると、多くの場合、ワークフロー全体も改善します。リクエストフローを後続処理のキャパシティに合わせる、バッチサイズを調整する、リアルタイムの動作に基づいて処理順序を変更するといった対応により、マイクロサービスやパイプライン全体のスループットがより安定します。
最適化の指針となる指標
主な指標は次のとおりです。
- スループット率（一定時間内に処理されるリクエスト数または単位数）
- レイテンシ分布（特にp95/p99）
- キュー長と同時実行数
- エラー率と再試行率
- CPU/GPU/メモリ/ストレージ/ネットワークの使用率
- エンドツーエンドの応答時間
これらの指標を継続的に監視することで、ワークロードが変化してもスループットの安定維持に役立ちます。
F5はスループットをどのように最適化しますか？
F5は、最も効率的な経路にトラフィックを誘導し、高負荷時にアプリケーションが処理する作業量を減らすことで、スループットを向上させます。特に、需要が急増した場合や、複数の環境にまたがってサービスを運用する場合でも、リクエストを滞りなく処理し続けることに重点を置いています。
この点で、F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)は中心的な役割を果たします。サーバーの健全性、レイテンシー、利用可能なキャパシティをリアルタイムで評価し、最も応答性の高い宛先にリクエストをルーティングします。これにより、個々のサービスの過負荷を防ぎ、高負荷時でもアプリケーションの安定したパフォーマンス維持を支援します。アプリケーションが複数のリージョンやクラウドにまたがる場合も、同じトラフィックインテリジェンスがそれらの環境全体に適用されます。
スループットは、アプリケーションが接続を効率的に処理し、APIトラフィックを管理できるかどうかにも左右されます。F5 BIG-IPのサービスは、暗号化処理のオフロード、接続の再利用、リクエスト処理の効率化を行うことで、アプリケーションがオーバーヘッドに費やす時間を減らし、実際の処理により多くの時間を充てられるようにします。こうした変更は、特に同時接続数が多い時間帯に、スループットへ直接影響することが少なくありません。これらの機能を組み合わせることで、組織はシステム内のリクエストを効率的に処理し、不要な作業を削減するとともに、ワークロードの拡大に応じて一貫したパフォーマンスを維持できます。
F5 Application Delivery and Security Platformが、AIワークロードとパイプラインに高いスループットと最適化をもたらす導入をどのように支援するかについては、f5.com/aiをご覧ください。
