基本情報 平成28年度 秋期 問57：マネジメント系に関する問題

答えは a「応答時間やCPU使用率などの複数項目を定常的に監視する」 です。

キャパシティ管理は「システム容量が足りるかを継続的にチェック」する仕事。

単一指標だけ見ると見落とすので、応答時間・CPU・メモリ・ディスク・帯域など複数の指標を普段から継続的に監視するのが正解。

👉 覚え方：キャパ管理＝複数項目を常時監視。

ほかの選択肢：b オフライン時間帯限定＝負荷ピークを見逃す／c インシデント記録＝それは別プロセス／d 最大値だけ＝平均・傾向の把握漏れ。

なぜこれが正解か

正解は a。ITILのキャパシティ管理プロセスでは、サービスのパフォーマンスとリソース利用状況を継続的・複数指標で監視し、傾向分析からキャパシティ計画を策定する。応答時間・CPU使用率・メモリ使用率・ディスクI/O・ネットワーク帯域・トランザクション数等の複数指標を定常的に取得することで、ボトルネック特定・容量予測・拡張計画が可能となる。

各選択肢の解説

• a 応答時間・CPU等複数項目を定常監視：正解。キャパシティ管理の基本。
• b オフライン時間帯のみ測定：負荷の高いオンライン時間帯の実測値が真の評価対象。オフラインでは現実が見えない。
• c インシデント記録：インシデント管理の役割で、キャパシティ管理の主目的ではない（参考情報にはなる）。
• d 最大値だけ着目：平均値・トレンド・パターン分析も必要。最大値偏重は実態誤認の原因。

覚え方・ひっかけ注意

キャパシティ管理の3レベル：

• ビジネスキャパシティ管理：将来ビジネス要件からの容量予測
• サービスキャパシティ管理：サービス単位の性能・容量管理
• コンポーネントキャパシティ管理：個別リソース（CPU等）の管理

「複数指標／定常監視／実利用時間帯」がキャパシティ管理の三原則。性能テスト＋本番監視＋傾向分析＋予測モデリングでPDCA回す。

理論的背景

キャパシティ管理はITIL 4のキャパシティ＆パフォーマンス管理プラクティスとして体系化。目的は「サービスのキャパシティとパフォーマンスがビジネスニーズを満たす」こと。プロセスは監視→分析→チューニング→実装→キャパシティ計画策定のサイクル。CMIS（Capacity Management Information System）にデータ集約し、CDB（Capacity Database）として活用。

実務での使われ方

監視指標体系：

• USE Method：Utilization・Saturation・Errors（Brendan Gregg提唱）
• RED Method：Rate・Errors・Duration（マイクロサービス向け）
• Four Golden Signals：Latency・Traffic・Errors・Saturation（Google SRE）

ツール：

• Prometheus + Grafana：時系列メトリクス＋可視化
• Datadog／New Relic／Dynatrace：APM統合プラットフォーム
• Zabbix／Nagios／Cacti：従来型監視
• CloudWatch／Azure Monitor／GCP Cloud Monitoring：クラウドネイティブ
• Elastic Stack（ELK）：ログ＋メトリクス

性能予測手法：

• 時系列分析：ARIMA・指数平滑法
• 機械学習：Prophet・LSTM
• シミュレーション：待ち行列モデル・離散事象シミュレーション
• 負荷テスト：JMeter・Gatling・Locust

試験での位置づけ

ITサービスマネジメント・性能管理分野の頻出テーマ。基本情報・応用情報ではキャパシティ管理の基本、ITサービスマネージャ・データベーススペシャリストでは性能テスト計画・SLA設計・チューニング・スケーリング戦略まで踏み込む。

選択肢の発展補足

スケーリング戦略：

• 垂直スケーリング（スケールアップ）：単一サーバの強化、限界あり
• 水平スケーリング（スケールアウト）：サーバ追加、分散システム化必要
• オートスケーリング：需要に応じた自動拡縮
• エラスティック設計：クラウドネイティブの基本

クラウド時代のキャパシティ管理：

• コスト最適化との両立：FinOps（Cloud Financial Management）
• リザーブドインスタンス／Saving Plans：長期コミットメント割引
• スポットインスタンス：余剰リソース活用
• サーバレス：従量課金で完全自動キャパシティ

SRE文脈では：

• エラーバジェット：SLOから計算した障害許容範囲
• トイル削減：手作業削減で本質的改善に集中
• カオスエンジニアリング：障害注入で耐性検証（Chaos Monkey等）
• オブザーバビリティ：メトリクス＋ログ＋トレース＋プロファイルの統合

試験対策はキャパシティ管理の基本3原則（複数指標・定常監視・実時間帯）＋現代運用プラクティス＋クラウド時代のスケーリング戦略の理解で上位資格全般に対応可能。