AI協調プログラミングによるスケーラブルなシステム設計手法
AIツール（ChatGPT、Claude、GitHub Copilot）との対話を通じて、 システムの負荷増加に対して適切に対応できる能力を持つシステムを設計できます。 「将来ユーザーが100倍になっても大丈夫なシステムにしたい」という"vibe"をAIに伝えることで、 初期段階からスケーラブルな設計を効率的に実現できます。
スケーラビリティとは、システムの負荷増加に対して適切に対応できる能力です。 2つの主要なアプローチがあります：
あなた: 「将来ユーザーが100倍になっても耐えられるWebアプリを設計したい」
AI: スケーラブルなアーキテクチャ設計を提案
あなた: 「負荷に応じて自動でサーバーが増減するようにしたい」
AI: 自動スケーリングシステムを構築
あなた: 「ボトルネックを特定して性能を最適化したい」
AI: 包括的な最適化戦略を実装
| 手法 | 適用場面 | コスト | 複雑度 | 効果 |
|---|---|---|---|---|
| 垂直スケーリング | 初期段階、単純なアプリ | 高 | 低 | 中 |
| 水平スケーリング | 大規模サービス | 中 | 高 | 高 |
| ロードバランシング | トラフィック分散 | 低 | 中 | 高 |
| キャッシング | 読み込み負荷が高い | 低 | 中 | 高 |
| CDN | 静的コンテンツ配信 | 中 | 低 | 高 |
| データベース最適化 | データ量が多い | 中 | 高 | 高 |
「Kubernetesで自動スケーリングを設定してください。CPU、メモリ、リクエスト数に基づいてPodを増減させ、コスト効率も考慮してください。」
「Nginx/HAProxyでロードバランサーを設定してください。ヘルスチェック、セッション維持、フェイルオーバーを含めてください。」
「PostgreSQLのシャーディング戦略を実装してください。ユーザーIDベースの分散、クロスシャードクエリ対応を含めてください。」
| 指標 | 説明 | 目標値 | 測定方法 |
|---|---|---|---|
| レスポンス時間 | リクエストから応答までの時間 | 200ms以下（95パーセンタイル） | APM、ログ分析 |
| スループット | 秒あたりの処理リクエスト数 | 1000 RPS以上 | メトリクス監視 |
| 可用性 | システムが利用可能な時間の割合 | 99.9%以上 | アップタイム監視 |
| エラー率 | 失敗したリクエストの割合 | 0.1%以下 | エラーログ、監視 |
| コンカレント接続数 | 同時接続ユーザー数 | 10,000以上 | 接続プール監視 |
例: 「ECサイトを月間100万ユーザーまでスケールさせたいです。現在は1万ユーザー。段階1: ロードバランサーとキャッシュ導入、段階2: データベース読み書き分離、段階3: マイクロサービス化とシャーディング。技術スタック: Node.js、PostgreSQL、Redis、AWS。各段階でのコストと性能目標も教えてください。」
例: 「スケーラブルにして」