バージョンアップ情報
Apache ZooKeeper情報
Apache ZooKeeperとは
Apache ZooKeeperは、分散アプリケーションの構成情報の管理、同期処理、名前付け、グループサービスなどを提供するオープンソースの分散コーディネーションサービスです。
Hadoopエコシステムをはじめとした多くの分散システムの基盤として広く使われています。
複雑な分散システムでは、各ノード間の設定情報の一貫性を保ったり、リーダーを選出したり、ノードの参加・離脱を管理したりといった調整作業が不可欠です。
Apache ZooKeeperはこれらの複雑な処理をシンプルかつ高信頼に実現するための基盤を提供します。
主な特徴
- 分散調整機能: 分散アプリケーションにおける同期、構成情報の共有、名前付けサービスを提供します。
- 高可用性と信頼性: レプリケーションによりデータを複数ノードに分散保存することで、障害時でも安定したサービス提供を保証します。
- シンプルなAPI: シンプルで使いやすいAPIにより、容易に分散処理を実装できます。
- 階層型名前空間: ファイルシステムのような階層的な構造でデータを管理します。
メリット・デメリット
メリット・必要性
- 処理の容易化: 分散処理における複雑な同期や情報共有をシンプルに実現できます。
- 高い信頼性と可用性: 複数ノードによる冗長化により、障害に強く安定したシステム構築が可能です。
- 分散ロック機能: 複数のプロセスが共有リソースに安全にアクセスするための仕組みを提供します。
- 既存システムとの統合: HadoopやKafkaなど、多くの主要な分散システムとの統合実績があります。
- 軽量: 比較的小さなフットプリントで動作し、少ないリソースで動作します。
デメリット・注意点・課題
- スケーラビリティの制限: 大規模なデータを保存・管理する用途には向いていません。データサイズやノード数が増えると性能低下が起こる可能性があります。
- ネットワーク遅延への敏感さ: Apache ZooKeeperはネットワーク遅延に敏感であり、ネットワークの不安定性があると処理遅延やタイムアウトが起こりやすくなります。
- 運用管理の難しさ: クラスタの設定や運用管理には一定のノウハウが必要となります。
- データサイズの制限: 大量のデータの保存には適していません（ノードあたり最大1MB程度が推奨）。
- パフォーマンス: 大量のクライアントからの頻繁な読み書きや監視要求がある場合、Apache ZooKeeperがボトルネックになる可能性があります。特に書き込み処理はリーダーに集中するため、スケールアウトには限界があります。
類似プロダクト
ZooKeeperと同様の分散コーディネーション機能を提供する類似プロダクトには以下のようなものがあります。
- etcd: CoreOSが開発した分散キーバリューストア。Kubernetesなどで広く使用されています。
- Consul: HashiCorpによるサービスディスカバリー、ヘルスチェック、KVストアを提供するツール。
- Eureka: Netflixが開発したサービスディスカバリ用プロダクトで、Spring Cloudでよく使われています。
これらのプロダクトは、それぞれ特徴や得意分野が異なります。例えば、etcdはKubernetesエコシステムとの親和性が高く、Consulはサービスディスカバリやヘルスチェック機能が充実しています。採用する際には、システムの要件や既存の技術スタックとの相性を考慮して選択することが重要です。
動作環境
ZooKeeperはJavaベースで開発されており、以下の環境で動作します。
- Javaランタイム環境: Java 8以降
- 対応OS: Linux、Windows、macOSなどJavaが動作する各種プラットフォーム
プロダクション環境では、最低3台以上のサーバーでアンサンブル（クラスター）を構成することが強く推奨されます。
Apache ZooKeeperのライセンス
Apache ZooKeeperはApacheライセンス2.0で提供されています。
参考情報
オープンソース年間サポートサービス
OpenStandiaではOSSを安心してご利用いただけるように、オープンソース年間サポートサービスをご提供しております。
サポートしているOSSは下記ページをご参照ください。
関連OSS
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サポート対象Apache Solr
アパッチソーラー。さまざまな検索機能と世界的導入実績を持つ全文検索エンジンです。
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サポート対象Apache Kafka
アパッチ カフカ。分散ストリーミングプラットフォームです。
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サポート対象Apache Hadoop
アパッチ ハドゥープ。Java言語で実装された大規模データの蓄積、分析を分散して処理するフレームワークです。