# 非機能要件の実現方式

## 性能・パフォーマンス要件の実現方式

### レスポンスタイム目標値

| 処理種別 | 目標レスポンスタイム | 実現方式 |
|----------|---------------------|----------|
| 画面表示 | 3秒以内（95%ile） | キャッシュ活用、CDN配信、遅延ロード |
| API応答 | 1秒以内（95%ile） | データベースインデックス最適化、クエリチューニング |
| バッチ処理 | 1時間以内（夜間バッチ） | 並列処理、分割実行、差分処理 |

### スループット目標値

| 項目 | 目標値 | 実現方式 |
|------|--------|----------|
| 同時接続ユーザー数 | 1,000ユーザー | 水平スケーリング、ロードバランシング |
| API リクエスト処理数 | 10,000 req/min | キャッシュレイヤー、非同期処理 |

### パフォーマンス向上施策

#### キャッシング戦略

```mermaid
graph TD
  A["クライアント"] --> B["CDN Cache<br/>静的コンテンツ"]
  A --> C["Application Cache<br/>API Gateway"]
  C --> D["Redis Cache<br/>セッション・頻繁アクセスデータ"]
  D --> E["Database<br/>PostgreSQL"]
```

実装方針:
- CDN（CloudFront）: 静的リソース（CSS、JS、画像）のキャッシュ
- Redis: セッション情報、マスタデータ、API レスポンスのキャッシュ
- キャッシュ有効期限: データ特性に応じて5分〜24時間
- キャッシュ無効化: データ更新時の即時パージ機構

#### データベース最適化

インデックス設計:
- 検索頻度の高いカラムに対するインデックス作成
- 複合インデックスの適切な設計
- パフォーマンス劣化を避けるためのインデックス数の制限

クエリ最適化:
- N+1問題の回避（Eager Loading の活用）
- 不要なカラムの SELECT 抑制
- JOIN の最適化と必要に応じた非正規化

コネクションプーリング:
- 最大接続数: 100
- 最小接続数: 10
- アイドルタイムアウト: 10分

#### 非同期処理

適用対象:
- メール送信
- 外部APIコール
- レポート生成
- 大量データ処理

実装方式:
- メッセージキュー: AWS SQS
- ワーカープロセス: Node.js クラスタリング
- リトライ機構: 指数バックオフ（最大5回）

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## 可用性・信頼性要件の実現方式

### 稼働率目標

| システム区分 | 稼働率目標 | 許容ダウンタイム（月） |
|--------------|------------|------------------------|
| 本番環境 | 99.9% | 43.2分 |
| ステージング環境 | 99.0% | 7.2時間 |

### 冗長化構成

```mermaid
graph TB
  subgraph "可用性ゾーン A"
    A1["Web Server 1"]
    A2["App Server 1"]
    A3["DB Primary"]
  end
  subgraph "可用性ゾーン B"
    B1["Web Server 2"]
    B2["App Server 2"]
    B3["DB Standby"]
  end
  LB["Load Balancer"] --> A1
  LB --> B1
  A1 --> A2
  B1 --> B2
  A2 --> A3
  B2 --> A3
  A3 -.レプリケーション.-> B3
```

実装方針:
- ロードバランサー: ALB（Application Load Balancer）による自動振り分け
- Webサーバー: 最低2台構成、Auto Scaling による自動スケール
- アプリケーションサーバー: 最低2台構成、ステートレス設計
- データベース: マスター・スタンバイ構成、自動フェイルオーバー

### 障害検知と自動復旧

ヘルスチェック:
- エンドポイント: /health
- チェック間隔: 30秒
- 異常判定閾値: 連続3回失敗

自動復旧:
- 異常インスタンスの自動切り離し
- 新規インスタンスの自動起動
- 復旧完了通知（Slack、メール）

### バックアップ・リカバリ

データベースバックアップ:
- フルバックアップ: 毎日 AM 3:00（保持期間: 30日）
- 増分バックアップ: 6時間ごと（保持期間: 7日）
- トランザクションログ: 継続的アーカイブ（保持期間: 30日）
- バックアップ保存先: 別リージョン（DR対策）

リカバリ目標:
- RPO（Recovery Point Objective）: 6時間以内
- RTO（Recovery Time Objective）: 4時間以内

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## 拡張性・スケーラビリティ要件の実現方式

### スケーリング方針

```mermaid
graph LR
  A["負荷増加検知"] --> B{"CPU使用率<br/>> 70%?"}
  B -->|Yes| C["Auto Scaling<br/>インスタンス追加"]
  B -->|No| D["監視継続"]
  C --> E["ロードバランサー<br/>自動振り分け"]
  E --> F["負荷分散"]
```

水平スケーリング:
- トリガー: CPU使用率 70% 超過、または平均レスポンスタイム 2秒超過
- スケールアウト: 最大10インスタンスまで自動追加
- スケールイン: 負荷低下後、段階的に縮小（最小2インスタンス維持）

垂直スケーリング:
- データベースのスペックアップ（計画的実施）
- ダウンタイム最小化のため、レプリカ昇格方式を採用

### データ増加への対応

パーティショニング戦略:
- 大容量テーブル（ログ、履歴データ）の月次パーティション化
- 古いパーティションのアーカイブストレージへ移行

データアーカイブ:
- 1年以上経過したデータは圧縮してS3へ移行
- アーカイブデータへのアクセスは別APIで提供

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## 保守性・運用性要件の実現方式

### ログ管理

ログ種別と出力先:

| ログ種別 | 出力内容 | 出力先 | 保持期間 |
|----------|----------|--------|----------|
| アプリケーションログ | 処理開始/終了、エラー情報 | CloudWatch Logs | 90日 |
| アクセスログ | HTTP リクエスト/レスポンス | S3 | 1年 |
| エラーログ | 例外スタックトレース、システムエラー | CloudWatch Logs | 90日 |
| 監査ログ | ユーザー操作履歴、データ変更履歴 | RDS（専用テーブル） | 3年 |

### モニタリング

監視項目:
- システムメトリクス: CPU、メモリ、ディスク使用率
- アプリケーションメトリクス: レスポンスタイム、エラー率、スループット
- ビジネスメトリクス: ユーザー数、トランザクション数

アラート設定:
```mermaid
graph TD
  A["メトリクス収集<br/>Datadog Agent"] --> B{"閾値判定"}
  B -->|Critical| C["即時通知<br/>PagerDuty + 電話"]
  B -->|Warning| D["通知<br/>Slack + メール"]
  B -->|Normal| E["ダッシュボード<br/>記録のみ"]
```

### デプロイ・リリース

デプロイ戦略:
- ブルーグリーンデプロイメント採用
- カナリアリリースによる段階的展開
- 問題発生時の即時ロールバック機構

リリースフロー:
1. ステージング環境での動作確認
2. 本番環境の一部（10%）へデプロイ
3. エラー監視（30分）
4. 問題なければ全体へ展開
5. リリース完了報告

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## セキュリティ要件の実現方式概要

詳細は「セキュリティ仕様・方式」を参照。

主要な実現方式:
- 認証: OAuth 2.0 + JWT
- 認可: ロールベースアクセス制御（RBAC）
- 通信暗号化: TLS 1.3
- データ暗号化: AES-256（保存時）
- 脆弱性対策: 定期的なセキュリティスキャン、依存ライブラリの更新

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