🍀概要
システムアーキテクト試験 令和6年 午後2 問2について、AIを活用して、詳細分析した結果を示します。
本分析は、AIが問題文からその背景にある本質的な課題を深く掘り下げ、システムアーキテクトが目指すべき理想像の一端を理解することに役立つよう、多角的な視点から考察したものです。これにより、単なる模範解答の提示に留まらず、論述問題を通して試される思考プロセスや問題解決のアプローチを深く理解するための示唆を提供します。
🧾問題・設問（SA-R06-1-PM2-Q2）
出典：情報処理推進機構 システムアーキテクト試験 令和6年 午後2 問2(🔗取り扱いガイドライン)
📘問題
■タイトル
バッチ処理の設計について
■内容
業務処理において，一定のリソースの下で大量データを効率的に処理するためにバッチ処理を選択することがある。バッチ処理では，大量データを処理すると処理時間が長い，オンライン処理との並行実施が必要，など様々な課題が生じる。システムアーキテクトには，業務上の特性や制約に基づいて課題を解決することが求められる。
課題を解決するために，例えば次のように，バッチ処理の設計を工夫する。
・売上データの取込件数が多いので後続の締め処理に間に合わなくなる，という課題に対して，インメモリデータ処理やオフラインバッチ処理などの処理方式を選択してスループットを上げる。
・現在のリソースではピークの日に全ての取引を処理しきれない可能性がある，という課題に対して，1日の処理件数の上限を設け，業務上優先度が高い取引から処理し，上限を超過した取引を翌日の処理に持ち越すようにする。
・画面で入力しているデータをバッチ処理が同時に更新しようとするとデータの競合が生じる可能性がある，という課題に対して，画面で入力したデータを一時保存し，バッチ処理終了後に非同期でデータベースに反映する。
また，エラーが発生しても処理を継続させる仕組みを組み込んでおくことも重要である。例えば，給与振込データ作成時に後続処理に影響を与えないために，エラーデータを読み飛ばして後で再処理できるようにする。再処理時には，二重更新させないために，処理済データを読み飛ばして未処理データだけ処理するようにする。
あなたの経験と考えに基づいて，設問ア～ウに従って論述せよ。
📗設問
■設問ア
あなたが携わったバッチ処理の設計について，対象とする業務と情報システムの概要及び業務上の特性や制約について，800字以内で述べよ。
■設問イ
設問アで述べたバッチ処理について，どのような課題があったか。その課題を解決するために，どのような設計にしたか。工夫した点を中心に，800字以上1,600字以内で具体的に述べよ。
■設問ウ
設問アで述べたバッチ処理で，エラーが発生しても処理を継続させるようにするために，どのような仕組みを組み込んだか。そのように設計した理由とともに，600字以上1,200字以内で具体的に述べよ。
📔出題趣旨・採点講評(IPA)
■出題趣旨
企業などでは一定のリソースの下で大量データを効率的にバッチ処理することがある。バッチ処理では，大量データを処理すると処理時間が長い，オンライン処理との並行実施が必要，などの様々な課題が生じる。システムアーキテクトには，業務の特性や制約に基づいて課題を解決することが求められる。課題を解決するためにはバッチ処理の設計を工夫することが必要である。また，エラーがあった場合に再処理できる仕組みを組み込んでおくことも求められる。
本問は，バッチ処理の設計について，具体的に論述することを求めている。論述を通じて，システムアーキテクトに必要な業務内容を把握する能力，及び要求事項に対して効果的な技術を適用する能力などを評価する。
■採点講評
＜全問共通＞全問に共通して，自らの経験に基づき設問に素直に答えている論述が多かった。一方で，問題文に記載してあるプロセスや観点などを抜き出して一般論と組み合わせただけの表面的な論述や，実施した事項を論述するだけにとどまり，実施した理由や検討の経緯が読み取れない論述も少なからず見受けられた。自らが実際にシステムアーキテクトとして検討し取り組んだことを，設問に沿って具体的に論述してほしい。
＜問2＞問2では，業務上の特性や制約に基づいて，バッチ処理の設計を工夫して課題を解決した経験についての論述を期待した。多くの受験者が実務で経験したことがうかがえる内容を論述できていた。一方で，“並行して実行処理しているバッチを重ならないようにした”といった運用で対処した論述や，“サーバを増設して複数台で並行処理した”といったハードウェアで課題を解決した論述など，設計の工夫とは言えないものも見受けられた。また，“優先度が高いものを取り込んだ”といった内容だけが述べられていて，業務と優先度の関係が具体的に述べられていないので，妥当性が判断できない論述も散見された。システムアーキテクトは，課題を適切に抽出し，業務上の特性や制約を踏まえた対応策を工夫することを心掛けてほしい。
🪄詳細分析(AI)
📝3行まとめ
- 【背景】大量データを効率的に処理する手段としてバッチ処理が採用されるが、処理時間やリソース制約、他処理との干渉など多くの課題が伴います。
- 【SA視点】業務特性やシステム制約を踏まえ、処理方式・リソース配分・並行性制御を設計に織り込む柔軟なアーキテクチャが求められます。
- 【行動・着眼点】処理優先度の設計、非同期化による競合回避、エラー耐性の強化などにより、業務継続性と性能を両立させることが重要です。
🧭バッチ処理の設計についての考察
1. 問題の背景と現状分析
- 現状の課題・問題点:
- 従来のバッチ処理は、夜間バッチなど特定の時間帯に集中するモノリシックな構造が多く、大量データの処理時間の長期化、オンライン処理とのデータ競合、リソースの逼迫といった課題を抱えている。また、エラー発生時の処理中断が後続業務へ大きな影響を与えるリスクも存在する。
- 変化の必要性の背景:
- ITの経営への浸透: ビジネスのリアルタイム性が増す中で、バッチ処理にも迅速性と柔軟性が求められている。単なるデータ処理だけでなく、処理結果を迅速にビジネス活動へフィードバックする必要性が高まっている。
- コーポレートガバナンス・コードの要請: 業務の継続性を担保するため、バッチ処理におけるエラー耐性と回復力の強化、処理の透明性と監査証跡の確保が重要となっている。
- リスクの増大と複雑化: 処理データ量の増大は、処理の遅延や失敗のリスクを直接的に高める。また、オンライン処理との連携が複雑化することで、データ不整合などの新たなリスクが生じている。
2. 理想像の抽出と具体化
- あるべき理想的な状態:
- リアルタイム性を備えた、回復力のあるデータ処理基盤: あるべき理想像は、従来の「決められた時間に一括処理する」バッチの概念から脱却し、データ発生に応じて継続的に処理を行う、回復力（レジリエンス）の高いデータ処理基盤を構築することである。処理を小さな単位に分割し、並列実行や非同期処理を駆使することで、システム全体のスループットと可用性を最大化する。
- 克服すべき障壁:
- アーキテクチャ上の障壁: 特定のサーバに依存するモノリシックなバッチサーバや、共有データベースを前提とした設計は、スケーラビリティと可用性のボトルネックとなる。技術的負債を解消し、クラウドネイティブな分散アーキテクチャへの移行が求められる。
- データ整合性の確保: 処理を分散・非同期化する際に、データの一貫性をいかに担保するかが重要な課題となる。結果整合性などの新たな整合性モデルの導入検討が必要である。
- 利害関係者の視点:
- 経営層: 変化に迅速に対応できる、俊敏でコスト効率の高いIT基盤を期待する。
- アプリケーション開発者: オンライン処理とバッチ処理を意識することなく、ビジネスロジックの実装に集中できる開発環境を望む。
- インフラ・運用担当者: 障害発生時に自動的に回復し、処理状況が可視化された、運用負荷の低いシステムを求める。
3. 要約
- [200文字]要約:
バッチ処理の理想像は、夜間集中型のモノリシックな構造から脱却し、回復力とリアルタイム性を備えたデータ処理基盤を実現することである。処理を分割・並列化し、クラウド資源を弾力的に活用することで、処理遅延や障害に強い、継続的なデータ処理を目指す。アーキテクチャの分散化が鍵となる。 - [400文字]要約:
バッチ処理のあるべき理想像は、従来の夜間一括処理モデルを脱し、回復力と即時性を備えたデータ処理基盤を構築することである。モノリシックな構造は処理遅延やデータ競合の原因となるため、処理をマイクロバッチやイベント駆動型の小さな単位に分割し、並列・非同期で実行するアーキテクチャが求められる。クラウドの弾力性を活用してリソースを最適化し、障害発生時も自動回復する仕組みを導入することで、ビジネスの要求に迅速かつ安定的に応える。 - [800文字]による詳細な考察:
- あるべき理想像とは、バッチ処理を「特定の時間に実行される重いタスク」から「継続的にデータを処理し続けるストリーム処理に近い存在」へと変革することである。これは、クラウドネイティブ技術を最大限に活用した、スケーラブルで弾力性、回復力に優れたデータ処理基盤の実現を意味する。具体的には、大量のデータを小さな単位（マイクロバッチ）に分割し、複数のコンテナやサーバレス関数を用いて並列分散処理を行う。これにより、特定処理の遅延が全体に波及することを防ぎ、リソースを動的に増減させてコスト効率と性能を両立させる。
- 理想像実現へのアプローチとして、イベント駆動型アーキテクチャとメッセージキューの採用が有効である。データが発生したことをイベントとして捉え、メッセージキューを介して非同期に後続の処理（バッチジョブ）を起動する。これにより、オンライン処理とバッチ処理を疎結合に連携させ、データ競合を回避できる。また、各処理ステップを冪等（べきとう）に設計し、エラー発生時にはリトライ（再試行）を容易にすることで、回復力を高める。処理の進捗やエラーは構造化ログとして出力し、一元的な監視基盤でリアルタイムに可視化する。
- 期待される効果は、処理時間の大幅な短縮と、システム全体の可用性向上である。締め処理の早期化による迅速な経営判断、オンラインサービスの性能維持、障害発生時の自動復旧による運用コストの削減などが期待できる。ビジネスの要求に応じて、柔軟かつ迅速にデータ処理能力を拡張することも可能になる。
- 考慮すべきリスクは、システムの複雑化である。分散システムは、各コンポーネントの連携やデータ整合性の担保、障害発生時の原因特定がモノリシックシステムに比べて困難になる傾向がある。このリスクに対応するため、分散トレーシングによる処理の追跡や、カオスエンジニアリングによる意図的な障害注入テストを通じて、システムの堅牢性を事前に検証することが重要となる。