SaaS開発ガイド【テナント編】
SaaS開発の落とし穴 〜データパーティショニング編〜
はじめに
SaaS（Software as a Service）の開発において、アーキテクチャ設計の初期段階で最も重要な意思決定の一つが「データパーティショニング（テナントデータの分割戦略）」です。
「テナントのデータをどのように保存し、分離するか」という問いに対し、単に技術的な好みだけで決めてしまうと、サービスが成長した段階で深刻なパフォーマンス問題やコスト超過、運用崩壊を招くことになります。
今回は、マルチテナントSaaSにおけるデータパーティショニング戦略、特に「プールモデル」と「サイロモデル」それぞれに潜む、代表的な落とし穴について解説します。
データパーティショニングの基本戦略
本題に入る前に、SaaSにおけるデータ配置の2つの主要なアプローチを整理します。
- プールモデル（共有モデル）： すべてのテナントデータを共有のリソース（同じデータベース、同じテーブルなど）に保存し、テナントIDで区別する方式。
- サイロモデル（分離モデル）： テナントごとに独立したリソース（専用データベース、専用インスタンスなど）を用意する方式。
これらは一長一短あり、「どちらか一方が正解」というものではありません。しかし、それぞれの特性を理解せずに採用すると、以下のような「落とし穴」にはまることになります。
① プールモデル（共有モデル）における落とし穴
「効率性が高い」としてデフォルトで採用されやすいプールモデルですが、リソースを共有するがゆえの重大なリスクがあります。
ノイジーネイバー（Noisy Neighbor）問題
プールモデル最大の課題は、ある特定のテナントの振る舞いが、他のテナントに悪影響を及ぼす「ノイジーネイバー（騒がしい隣人）」問題です。
例えば、ある大規模なテナントが大量のデータ処理や複雑なクエリを実行してリソース（CPU、メモリ、I/O）を占有してしまうと、同じデータベースに同居している他のテナントのレスポンスが極端に遅くなってしまいます。
分離実装の難易度とセキュリティリスク
「すべてのデータが同じ場所にある」ため、アプリケーションレベルでの論理的な分離が必須となります。
- 実装の複雑さ： すべてのクエリに対して、必ず WHERE tenant_id = ? のようなフィルタリングを徹底する必要があります。開発者が一箇所でもこの記述を漏らせば、他テナントのデータが見えてしまう重大な情報漏洩事故につながります。
- 認証・認可の徹底： RLS（Row Level Security）のようなデータベース機能を活用するか、アプリケーションコードで厳格なガードレールを設ける必要があり、サイロモデルに比べて実装難易度は高くなります。
ライトサイジング（適正規模）の難しさ
テナントごとのワークロードは予測が難しく、変動しやすいものです。プールモデルでは複数のテナントが混在するため、データベース全体の負荷予測がさらに困難になります。
パフォーマンス低下を恐れて過剰なリソースを確保（オーバープロビジョニング）してしまい、結果的にコスト効率が悪化するケースも少なくありません。
② サイロモデル（分離モデル）における落とし穴
セキュリティ要件の厳しいエンタープライズ顧客向けに採用されることが多いサイロモデルですが、運用とコストの面で課題が生じやすくなります。
運用と管理の複雑化
テナント数が少ないうちは問題になりませんが、ビジネスが成長しテナント数が数百、数千と増えた時、サイロモデルは牙を剥きます。
- デプロイと更新の重荷： スキーマ変更やパッチ適用を、数千個のデータベースに対して行う必要があります。1つの変更が失敗した場合のリカバリや、全テナントへの適用時間の増大など、DevOpsチームに大きな負担が掛かります。
- 監視の分散： 監視対象のリソースが膨大になるため、システム全体の健全性を把握するための可観測性（Observability）の確保が難しくなります。
コストの非効率性とリソース制限
サイロモデルでは、テナントごとにリソースを確保するため、以下の問題が発生します。
- アイドル状態のコスト： あまり利用されていないテナントであっても、専用のデータベースインスタンスを用意していれば、その分の料金が発生します。リソース稼働率が低いままコストだけが積み上がる「過剰プロビジョニング」の状態になりやすいのが特徴です。
- クラウドのリソース上限： AWSやAzureなどのクラウドプロバイダには、1アカウントあたりに作成できるリソース数（例：RDSインスタンス数やDynamoDBテーブル数）に上限があります。テナント数が急増した際、このハードリミットに直面し、アーキテクチャの変更を余儀なくされる可能性があります。
まとめ：ビジネス要件と技術のバランス
データパーティショニングにおいて、「万能なモデル」は存在しません。
- プールモデルはコスト効率と運用効率に優れますが、分離レベルの確保とパフォーマンス干渉への対策が必要です。
- サイロモデルは強力な分離とパフォーマンス予測が可能ですが、運用コストとインフラコストが高騰します。
成功している多くのSaaSでは、これらを二者択一で考えるのではなく、要件に応じて組み合わせるアプローチを取っています。
例えば、基本的なティアのテナントには効率的な「プールモデル」を適用し、コンプライアンス要件が厳しく高単価なプレミアムテナントには「サイロモデル」を提供する、といった「ティアリング戦略」です。
開発初期においては、まずは効率性の高いプールモデルを基本としつつ、将来的に特定のテナントをサイロへ切り出せるような柔軟性を持った設計にしておくことが推奨されます。
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