<p><!--META { "title": "Azure Cosmos DBのマルチモデル設計と最適化戦略", "primary_category": "クラウド>Azure", "secondary_categories": ["データベース","NoSQL"], "tags": ["Azure Cosmos DB", "Multi-model", "NoSQL", "RBAC", "Mermaid", "Azure CLI"], "summary": "Azure Cosmos DBのマルチモデル設計について、アーキテクチャから運用、セキュリティ、コスト最適化までをクラウドアーキテクトの視点で解説します。", "mermaid": true, "verify_level": "L0", "tweet_hint": {"text":"Azure Cosmos DBのマルチモデル設計について、アーキテクチャから運用、セキュリティ、コスト最適化までを解説。クラウドアーキテクト必見の内容です。 #Azure #CosmosDB #NoSQL"}, "link_hints": ["https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/cosmos-db/multi-model", "https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/cosmos-db/"] } --> 本記事は<strong>Geminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）</strong>です。</p> <h1 class="wp-block-heading">Azure Cosmos DBのマルチモデル設計と最適化戦略</h1> <p>Azure Cosmos DBは、グローバル分散と複数APIをサポートする、完全に管理されたNoSQLデータベースサービスです。その最大の特徴は、単一のバックエンドストレージ上で複数のデータモデルAPI（SQL (Core) API, MongoDB API, Cassandra API, Gremlin API, Table API）をサポートする「マルチモデル」設計にあります。これにより、開発者はアプリケーションの要件に応じて最適なAPIを選択し、柔軟なデータアクセスを実現できます。クラウドアーキテクトとして、このマルチモデル設計を最大限に活用し、高い可用性、スケーラビリティ、パフォーマンス、そしてコスト効率を実現するための戦略を解説します。</p> <h2 class="wp-block-heading">アーキテクチャ</h2> <p>Azure Cosmos DBのマルチモデルアーキテクチャは、論理的には異なるAPIとして振る舞いながらも、物理的には共通のデータストレージと分散インデックス基盤を共有する点が特徴です。これにより、開発者は使い慣れたAPIやSDKを用いてデータを操作しつつ、Cosmos DBが提供するグローバル分散、自動スケーリング、SLA保証といったメリットを享受できます。例えば、リレーショナルデータベースからの移行にはSQL API（NoSQL）、既存のMongoDBアプリケーションにはMongoDB API、グラフデータ分析にはGremlin APIといった形で、要件に応じてAPIを使い分けることが可能です。</p> <div class="wp-block-merpress-mermaidjs diagram-source-mermaid"><pre class="mermaid"> flowchart LR APP["クライアントアプリケーション"] -->|NoSQLデータアクセス| SQL_API("Azure Cosmos DB SQL API") APP -->|MongoDB互換アクセス| MONGO_API("Azure Cosmos DB MongoDB API") APP -->|グラフデータ操作| GREMLIN_API("Azure Cosmos DB Gremlin API") SQL_API -->|共通ストレージ| COSMOS_CORE["Cosmos DB コアエンジン"] MONGO_API -->|共通ストレージ| COSMOS_CORE GREMLIN_API -->|共通ストレージ| COSMOS_CORE COSMOS_CORE --> DATA_STORE["(物理データストレージ)"] </pre></div> <p>この図が示すように、異なるAPIはCosmos DBのコアエンジンを通じて同じ物理ストレージにアクセスします。これにより、データの一貫性と可用性を保証しつつ、各APIに最適化されたクエリとデータ操作を提供します。</p> <h2 class="wp-block-heading">設定手順</h2> <p>ここでは、Azure CLIを使用してAzure Cosmos DBアカウントを作成し、SQL APIとMongoDB APIのデータベースおよびコンテナ/コレクションをプロビジョニングする基本的な手順を示します。</p> <div class="codehilite"> <pre data-enlighter-language="generic"># 1. リソースグループの作成 (もし存在しない場合) az group create --name myCosmosDBResourceGroup --location eastus # 2. Azure Cosmos DBアカウントの作成 # SQL APIとMongoDB APIを有効化する場合 (注意: 複数のAPIを同時に有効化できないAPIもあります) # ここでは、SQL APIアカウントを作成し、後でMongoDBアカウントを別で作成する例とします。 # 実際には、アカウント作成時にdefault_consistency_level, locationsなどを適切に設定します。 az cosmosdb create \ --name mymultimodelcosmosdb \ --resource-group myCosmosDBResourceGroup \ --kind GlobalDocumentDB \ --default-consistency-level Session \ --locations "East US"=0 "West US"=1 \ --enable-multiple-write-locations true # 3. SQL APIデータベースとコンテナの作成 # データベース名: product_db, コンテナ名: items, パーティションキー: /categoryId az cosmosdb sql database create \ --account-name mymultimodelcosmosdb \ --resource-group myCosmosDBResourceGroup \ --name product_db az cosmosdb sql container create \ --account-name mymultimodelcosmosdb \ --resource-group myCosmosDBResourceGroup \ --database-name product_db \ --name items \ --partition-key-path /categoryId \ --throughput 400 # 4. MongoDB APIアカウントの作成 (注意: 既存のGlobalDocumentDBアカウントにMongoDB APIを追加することはできません。別アカウントとして作成します。) az cosmosdb create \ --name mymultimodelcosmosdb-mongo \ --resource-group myCosmosDBResourceGroup \ --kind MongoDB \ --default-consistency-level Session \ --locations "East US"=0 \ --enable-multiple-write-locations false # 5. MongoDB APIデータベースとコレクションの作成 # データベース名: user_db, コレクション名: users, パーティションキー: /_id az cosmosdb mongodb database create \ --account-name mymultimodelcosmosdb-mongo \ --resource-group myCosmosDBResourceGroup \ --name user_db az cosmosdb mongodb collection create \ --account-name mymultimodelcosmosdb-mongo \ --resource-group myCosmosDBResourceGroup \ --database-name user_db \ --name users \ --partition-key-path /_id \ --throughput 400 </pre> </div> <h2 class="wp-block-heading">運用監視</h2> <p>Azure Cosmos DBの運用監視は、Azure Monitorを中心に行います。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>可観測性</strong>: Azure Monitorのメトリック機能を使用して、RU/s消費量、ストレージ使用量、遅延、スループット制限エラーなどのパフォーマンス指標をリアルタイムで監視します。カスタムダッシュボードを作成し、異常値を検知できるようにアラートルールを設定します。</p></li> <li><p><strong>ログ</strong>: Azure Diagnostic Settingsを通じて、Control Planeログ（アカウントの作成/更新/削除など）とData Planeログ（データ操作）をAzure Log Analyticsワークスペースに送信します。Kusto Query Language (KQL) を使用して、アクセスパターン、エラー、高RU/s消費のクエリなどを詳細に分析します。</p></li> <li><p><strong>SLA</strong>: Cosmos DBは単一リージョンで99.999%、複数リージョンで99.999%の可用性SLAを提供します。自動フェールオーバーとマルチリージョンレプリケーションを適切に設定することで、このSLAを最大限に活用できます。</p></li> <li><p><strong>バックアップとDR (災害復旧)</strong>: Cosmos DBはデフォルトで連続バックアップと定期バックアップを提供します。特に連続バックアップは、過去30日間のどの時点にもデータを復元できるため、偶発的な削除や破損からのリカバリに非常に有効です。DR戦略としては、アクティブ/アクティブのマルチリージョン構成や、バックアップからのリストアテストを定期的に実施することが重要です。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">セキュリティ</h2> <p>セキュリティはクラウドアーキテクチャの根幹をなします。Cosmos DBにおける主要なセキュリティ対策は以下の通りです。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>アイデンティティと権限境界 (Azure Entra ID)</strong>:</p> <ul> <li><p><strong>管理プレーン</strong>: Azure Entra IDとAzure RBAC (Role-Based Access Control) を利用し、Cosmos DBアカウントやデータベースの作成、更新、削除などの管理操作を制御します。例えば、「Cosmos DB Account Contributor」ロールはアカウント管理を、「Cosmos DB Operator」はアカウントやデータベース、コンテナの操作を許可します。</p></li> <li><p><strong>データプレーン</strong>: Cosmos DBはプライマリ/セカンダリキーによるアクセス制御に加えて、Azure Entra IDによるデータプレーンRBACもサポートします。カスタムロールを作成し、特定のデータ操作（例：リードオンリーアクセス）をAzure Entra IDユーザーやマネージドIDに割り当てることが可能です。これにより、アプリケーションが直接キーを持つことなく、セキュアにCosmos DBにアクセスできます。</p></li> <li><p><strong>マネージドID</strong>: Azure VMやApp ServiceなどのAzureリソースには、マネージドIDを割り当て、Entra ID経由でCosmos DBに安全に認証させることができます。これにより、認証情報の管理が不要になります。</p></li> </ul></li> <li><p><strong>ネットワークセキュリティ</strong>: VNet統合とプライベートエンドポイントを使用して、Cosmos DBへのアクセスをプライベートネットワーク内に限定します。これにより、インターネット経由のアクセス経路を遮断し、データ漏洩のリスクを低減します。パブリックアクセスが必要な場合は、IPファイアウォールを構成し、許可されたIPアドレス範囲のみからの接続を許可します。</p></li> <li><p><strong>条件付きアクセス (CA)</strong>: Azure Entra IDの条件付きアクセスポリシーをCosmos DBの管理プレーンに適用することで、特定のデバイスやネットワークからのアクセスに多要素認証（MFA）を強制するなど、より高度なアクセス制御を実現できます。</p></li> <li><p><strong>Azure Defender for Cosmos DB</strong>: 継続的な脅威保護を提供します。不審なアクティビティ、潜在的な脆弱性、悪意のあるアクセスパターンなどを自動的に検知し、アラートを発します。これにより、セキュリティ侵害を早期に発見し、対応することが可能になります。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">コスト</h2> <p>Azure Cosmos DBのコストは、主にプロビジョンドスループット（RU/s）、消費ストレージ、およびデータ転送量によって決まります。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>プロビジョンドスループット (RU/s)</strong>:</p> <ul> <li><p><strong>標準プロビジョニング</strong>: 必要なRU/sを事前に指定します。予測可能なワークロードに適しています。</p></li> <li><p><strong>Autoscale (自動スケーリング)</strong>: 最小RU/sと最大RU/sを設定すると、Cosmos DBがワークロードに応じてRU/sを自動調整します。これにより、スパイクに対応しつつ、アイドル時のコストを削減できます。推奨されるオプションです。</p></li> <li><p><strong>サーバーレス</strong>: 使用したRU/sとストレージに対してのみ課金されます。開発/テスト環境や、予測不能でスパイク的な、あるいは低頻度のワークロードに最適です。</p></li> </ul></li> <li><p><strong>リザーブドキャパシティ (Reserved Capacity)</strong>: 1年または3年の契約でRU/sを事前購入することで、オンデマンド料金と比較して最大65%の割引が適用されます。安定したベースラインスループットが必要なプロダクションワークロードで検討すべきです。</p></li> <li><p><strong>TTL (Time To Live)</strong>: 不要になったデータを自動的に削除する機能で、ストレージコストの削減に貢献します。</p></li> <li><p><strong>インデックスポリシーの最適化</strong>: 不要なインデックスを削除することで、ストレージ使用量を削減し、書き込み操作時のRU/s消費量を抑えることができます。</p></li> <li><p><strong>ライセンス</strong>: Cosmos DB自体に別途ライセンス費用は発生しませんが、使用するAPIによっては、開発者ライセンスやツールの費用が関連する場合があります（例: MongoDB Compass Enterpriseなど）。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">落とし穴</h2> <p>Cosmos DBのマルチモデル設計は強力ですが、いくつかの落とし穴に注意が必要です。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>パーティションキーの設計ミス</strong>: 最も重要な落とし穴です。パーティションキーの選択を誤ると、ホットパーティションが発生し、RU/sが効率的に分散されず、パフォーマンスボトルネックや高コストにつながります。均等にアクセスが分散されるようなカーディナリティの高いキーを選ぶことが重要です。</p></li> <li><p><strong>API選択の誤り</strong>: マルチモデルだからといって、あらゆるデータモデルを単一のコンテナに格納しようとすると、各APIの特性を活かせず、かえって設計が複雑になることがあります。異なるデータアクセスパターンには、最適なAPIとコンテナを個別に検討すべきです。</p></li> <li><p><strong>RU/sの見積もり不足/過剰</strong>: ワークロードのパターンを正確に理解せず、RU/sを見積もると、スロットリングによるパフォーマンス低下や、過剰なRU/sプロビジョニングによるコスト増を招きます。初期段階での負荷テストと監視に基づいた調整が不可欠です。Autoscaleの活用も有効です。</p></li> <li><p><strong>グローバル分散の複雑性</strong>: 高可用性や低レイテンシを実現するためにマルチリージョン構成は強力ですが、データ同期の一貫性モデルの理解（結果整合性、セッション整合性など）や、競合解決ポリシーの設計が複雑になることがあります。アプリケーション要件とSLAに基づいて適切な設定を選択することが重要です。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">まとめ</h2> <p>Azure Cosmos DBのマルチモデル設計は、多様なデータモデルとアクセスパターンを単一のプラットフォームでサポートする革新的な機能です。クラウドアーキテクトとしては、この柔軟性を最大限に活かしつつ、パーティションキーの適切な設計、APIの賢明な選択、厳密な運用監視、堅牢なセキュリティ、そして緻密なコスト最適化を通じて、高可用性、高性能、スケーラブルかつ経済的なデータプラットフォームを構築することが求められます。本記事で解説した戦略を適用することで、ビジネス要件に合致した最適なCosmos DBソリューションを実現できるでしょう。</p>

flowchart LR
    APP["クライアントアプリケーション"] -->|NoSQLデータアクセス| SQL_API("Azure Cosmos DB SQL API")
    APP -->|MongoDB互換アクセス| MONGO_API("Azure Cosmos DB MongoDB API")
    APP -->|グラフデータ操作| GREMLIN_API("Azure Cosmos DB Gremlin API")
    SQL_API -->|共通ストレージ| COSMOS_CORE["Cosmos DB コアエンジン"]
    MONGO_API -->|共通ストレージ| COSMOS_CORE
    GREMLIN_API -->|共通ストレージ| COSMOS_CORE
    COSMOS_CORE --> DATA_STORE["(物理データストレージ)"]

# 1. リソースグループの作成 (もし存在しない場合)

az group create --name myCosmosDBResourceGroup --location eastus

# 2. Azure Cosmos DBアカウントの作成


# SQL APIとMongoDB APIを有効化する場合 (注意: 複数のAPIを同時に有効化できないAPIもあります)


# ここでは、SQL APIアカウントを作成し、後でMongoDBアカウントを別で作成する例とします。


# 実際には、アカウント作成時にdefault_consistency_level, locationsなどを適切に設定します。

az cosmosdb create \
  --name mymultimodelcosmosdb \
  --resource-group myCosmosDBResourceGroup \
  --kind GlobalDocumentDB \
  --default-consistency-level Session \
  --locations "East US"=0 "West US"=1 \
  --enable-multiple-write-locations true

# 3. SQL APIデータベースとコンテナの作成


# データベース名: product_db, コンテナ名: items, パーティションキー: /categoryId

az cosmosdb sql database create \
  --account-name mymultimodelcosmosdb \
  --resource-group myCosmosDBResourceGroup \
  --name product_db

az cosmosdb sql container create \
  --account-name mymultimodelcosmosdb \
  --resource-group myCosmosDBResourceGroup \
  --database-name product_db \
  --name items \
  --partition-key-path /categoryId \
  --throughput 400

# 4. MongoDB APIアカウントの作成 (注意: 既存のGlobalDocumentDBアカウントにMongoDB APIを追加することはできません。別アカウントとして作成します。)

az cosmosdb create \
  --name mymultimodelcosmosdb-mongo \
  --resource-group myCosmosDBResourceGroup \
  --kind MongoDB \
  --default-consistency-level Session \
  --locations "East US"=0 \
  --enable-multiple-write-locations false

# 5. MongoDB APIデータベースとコレクションの作成


# データベース名: user_db, コレクション名: users, パーティションキー: /_id

az cosmosdb mongodb database create \
  --account-name mymultimodelcosmosdb-mongo \
  --resource-group myCosmosDBResourceGroup \
  --name user_db

az cosmosdb mongodb collection create \
  --account-name mymultimodelcosmosdb-mongo \
  --resource-group myCosmosDBResourceGroup \
  --database-name user_db \
  --name users \
  --partition-key-path /_id \
  --throughput 400