Apache HBase の多租戶実踐と技術実現

はじめに

Apache HBase は、分散型のキー値ストアとして知られるデータストアであり、大規模なデータ処理やリアルタイムなデータアクセスに適した技術として注目されています。近年、多租戶（Multi-Tenancy）の実現が求められる場面が増加しており、HBase における多租戶の課題と解決策の検討が重要です。本記事では、HBase のアーキテクチャと多租戶の課題、自定義された技術実現方法、実際のデプロイ結果を解説します。

HBase のアーキテクチャと多租戶の課題

HBase は、分散型のキー値ストアであり、以下の主要なコンポーネントから構成されます：

• General ノード（3ノード）
• Zookeeper（3ノード）
• NameNode（2ノード）
• HDFS（DataNode/RegionServer を含む）
• Meta 表（Region の分佈を管理）

1組の生産環境でのクラスターは少なくとも13つのPodを必要とし、リソース消費が大きいです。各テーブルはRegionに分割され、RegionServerによって管理されます。Region 內には Column Family が含まれ、HFile 形式で HDFS に保存されます。

現行の HBase はデータ層の隔離をサポートしていません。これにより、以下の課題が生じます：

• 存儲リソースが租戶ごとのニーズに柔軟に配置できない
• 高吞吐量の租戶が SSD/NVMe を使用し、低吞吐量の租戶が HDD を使用するため、リソースの浪費が発生
• 現在の解決策は Region 層の隔離（RegionServer グループ）に限定され、データ層での區別ができない

自定義された多租戶解決策と技術実現

1. データ隔離の実裝

Favor Node 機構を導入し、以下の方法で実現します：

• 各 Region に租戶専用のノードグループを設定
• Meta 表に Region とノードの対応関係を記録
• 書き込み操作は指定されたノードの HDFS に限定

この実裝により、以下の効果が得られます：

• 租戶データの物理的隔離を実現
• 存儲リソースの最適化（例：10A 租戶が 11GB、10B 租戶が 20TB を使用）

2. ロードバランシングの最適化

コスト関數（Cost Function） をカスタマイズし、以下の戦略を採用します：

• 平衡目標（Region 數/データ量の均等分佈）を定義
• ノード間のリソース差異を重み付きコストとして計算

候補生成器（Candidate Generator） を実裝し、以下の処理を行います：

• ロードバランシングの対象 Region を戦略的に選択（データオーバーフローを迴避）
• HDFS のレプリケーションメカニズムと組み合わせ、ノード障害時のデータ重複複製を防ぐ

3. データオーバーフローと傾斜の処理

問題現象：

• ノード障害時に移動していない Region レプリカが HDFS で重複複製され、データオーバーフローとリソース傾斜を引き起こす

解決策：

• ロードバランシングアルゴリズムを最適化し、Region の分佈を動的に調整
• ノードの租戶屬性を組み合わせ、跨租戶データの混在を防ぐ

実際のデプロイ結果

• 200 個の租戶をサポートし、ピーク 600 萬 QPS、平均遅延 <50ms を達成
• リソース利用率の向上：
  • クラスター規模を 13 倍削減（元 200 個のクラスター → 現在 1 個の共有クラスター）
  • 高吞吐量租戶が SSD、低吞吐量租戶が HDD を使用するようにストレージリソースを按需割當
• システムの安定性：
  • カスタムロードバランシング器によりデータオーバーフローを迴避
  • ノード障害時のデータ再配布によりサービスの可用性を維持

バランサー（Balancer）メカニズム

運作原理：

• バランサーは設定間隔（例：15 分または 30 分）ごとに実行され、現在の Region の分佈の「コスト」を計算
• コスト計算はデフォルトまたはカスタムの重み関數に基づく。分佈が不均等（例：高不均等）な場合、コストが高くなり、逆に均等な場合、コストが低くなる
• 閾値設定（例：0.1）がトリガー條件として設定され、コストが閾値を超えた場合にバランシングプロセスを開始
• バランシングプロセスはデフォルトの反復回數（例：10 萬～100 萬回）を含み、各反復で Region 移動候補（Candidate）を選択し、コストを再計算。コストが低下した場合に変更を保持し、そうでない場合は無視
• 最終的にすべての有効な変更を適用し、Region の分佈を均等化またはリソース利用率を最適化

問題と解決策：

• データ傾斜（Skewness）とオーバーフロー（Spillover）：
  • ノード障害時に Region 移動が発生し、HDFS でデータを再複製するが、HDFS には租戶隔離メカニズムが存在しないため、データ傾斜とオーバーフローが発生
  • 解決策：
    • カスタムコスト関數（Cost Function）と候補生成器（Candidate Generator）を実裝し、データ分佈の不均等な影響を量化
    • コスト関數はノードの狀態（例：ノードが生きているか）に基づいて総コストを計算し、バランサーが分佈を調整
    • 候補生成器はコストを低下させる Region 移動の戦略を識別し、データの均等分佈を確保

租戶隔離（Wall Isolation）

実裝方法：

• 「favored nodes」メカニズムを導入し、データの書き込みを特定の租戶ノードに限定
• Meta 表に租戶と favored nodes の対応関係を登録し、書き込み時に指定されたノードにデータを保存
• 租戶レベルでのデータ隔離を実現し、異なる租戶のデータアクセスと処理を獨立

変更データキャプチャ（Change Data Capture, CDC）

実裝メカニズム：

• HBase の Replication Endpoint インターフェースを使用し、変更データのキャプチャと転送を実現
• 自定義実裝で以下のエンドポイントを提供：
  • Kafka 用のエンドポイント
  • Pulsar 用のエンドポイント
  • 変更データを指定されたトピックに書き込む
• 租戶の設定隔離：
  • 各租戶の設定にはデータフロー（例：目標トピック、テーブル名、カラムファミリなど）が含まれ、変更データが租戶內でのみ処理される
  • Region Server は租戶の設定に基づきデータの受信と転送を実行し、端到端の隔離を実現

多租戶の拡張と応用

• クロスデータセンター（DC）データフロー：
  • 租戶が直接目標 DC の Region Server にデータを書き込むように指定し、中継ノードを経由しないで効率を向上
• スナップショット（Snapshot）とバックアップ復舊：
  • 多租戶設定を導入し、スナップショットとバックアップ操作が租戶データ範囲に合致するようにする
  • データの混在を防ぐ
• クラスターアプリケーション隔離：
  • 租戶が獨立してデータストレージと処理戦略を設定可能にし、異なるアプリケーションのリソース使用とデータアクセスが相互に影響しないようにする

その他の多租戶機能

• リソース最適化：
  • カスタムコスト関數とバランサーの反復戦略により、Region の分佈を動的に調整し、リソース利用率を最適化
• 障害回復：
  • ノード障害時の HDFS のデータ再複製メカニズムと租戶隔離戦略を組み合わせ、データ傾斜と跨租戶データ汚染を迴避

結論

本記事では、Apache HBase の多租戶実現における技術的課題と解決策を解説しました。HBase の分散型アーキテクチャとカスタムな多租戶実裝により、リソース利用率の向上とシステムの安定性が達成されました。実際のデプロイ結果からも、多租戶の実現は大規模なクラウド環境でのデータ管理において有効であることが確認できます。今後は、さらなるスケーラビリティと柔軟性の向上を目指して、技術の進化が期待されます。