シングルテナントとマルチテナントのホスティング：技術的な違いとその結果

シングルテナントホスティング マルチテナントモデルがリソースを共有し、ソフトウェアによって分離を強制するのに対し、顧客ごとにハードウェア、データベース、ソフトウェアを物理的かつ論理的に分離する。両アーキテクチャの技術的な違い、パフォーマンスへの影響、コストへの影響を明確に示します。.

中心点

• 断熱フィジカル対ロジカル
• スケーリング水平対インスタンスベース
• パフォーマンス隣人なしと負担の共有
• コスト専用と分散
• 更新情報個人対中央集権

基本概念をわかりやすい言葉で

時点では シングル・テナント プロバイダーは、独自のVM、データベース、コンフィギュレーションを備えた完全なインスタンスを、たった一人の顧客のために予約する。環境は完全に分離されたままなので、構成、パッチ、セキュリティを厳密に管理できる。マルチテナントは、テナントIDによってリクエストを分離し、動的にリソースを分配する共有ソフトウェア・インスタンスに依存しています。この論理的分離によってデータは効率的に保護されますが、すべてのテナントが同じコードスタックにアクセスし、多くの場合同じインフラスタックにアクセスします。シングルテナントは戸建て住宅に似ており、マルチテナントは明確に分離されたフラットと共有の屋根を持つ集合住宅に似ています。この理解が 結果 安全性、性能、コストの面で。.

実際には コンティニュアムすべてを共有する」（コード、ランタイム、データベースインスタンス）から、「何も共有しない」（顧客ごとにコンピュート、ネットワーク、ストレージ、データベースの各レベルを分離する）まで。その中間には、顧客グループを論理的には同一だが別々のセルに分散させる「セル／セル・アーキテクチャ」などのバリエーションがある。の必要な程度を決定することが重要である。 遮蔽 と予想される 変更頻度 どちらも、リスクや運営コストを許容できないほど増大させることなく、どれだけ共有できるかに影響する。.

建築とインフラの比較

シングル・テナントのセットアップでは、専用サーバーまたはVMを使用します。多くの場合、ハイパーバイザー上でハード的に分離し、顧客ごとにデータベースを分けています。 アタック・サーフェス を下げる。マルチテナントは、共有ホスト上にワークロードを統合し、ロール、スキーマ、列ルールを使用してクライアントを分離します。コンテナ化は密度と起動速度を向上させ、cgroupsとnamespacesはリソースをきれいに割り当てる。決定的な要因は、ハード的な分離（シングルテナント）と最大限の利用（マルチテナント）のどちらを優先するかということだ。ハードウェアの問題をより深く掘り下げるなら、以下を比較してほしい。 ベアメタルと仮想化 そして、レイテンシー、オーバーヘッド、管理工数を評価する。全体として、基本的なアーキテクチャは 計画性 そして効率。.

アスペクト	シングル・テナント	マルチテナント
インフラストラクチャー	顧客ごとの専用サーバー/VM	論理的に分離された共有ホスト
データベース	顧客ごとのインスタンス/スキーマ	共有または個別インスタンス、テナントID
資源の配分	排他的、静的に計画可能	ダイナミック、エラスティック
管理	顧客ごとのインスタンス	全顧客を一元管理
断熱	物理的＋論理的	ロジカル（ソフトウェアレベル）

データ保存を詳しく見てみる価値はある： データベースを分ける 顧客ごとの消去コンセプト、最小化、フォレンジック分析を簡素化します。. スキーム・パー・テナント インスタンスコストは節約できるが、厳密な命名規則と移行規律が必要になる。. 行レベルのセキュリティ はプーリングを最大化しますが、すべてのクエリでテナントのコンテキストを完全に実施し、強力なテストを行う必要があります。コンピュート側では、NUMAアウェアネス、CPUピニング、巨大ページがシングルテナントのシナリオにおける予測可能性を向上させ、マルチテナントでは、明確なクォータ、バーストバジェット、優先順位付けが公平性の鍵となる。.

隔離と安全の実際

優先順位をつける セキュリティ クライアントが機密データを処理する場合や、厳格なコンプライアンスが適用される場合です。シングルテナントでは、クライアントごとにネットワークゾーン、HSM、KMSキー、パッチタイムを分けることができ、リスクと爆発半径を最小限に抑えることができます。マルチテナントでは、厳格な認証、クライアント・コンテキスト、行レベルのセキュリティ、クリーンなシークレット管理により、高いレベルを達成できる。とはいえ、„ノイジー・ネイバー “や稀に発生するサイドチャネルなどの影響は依然として問題であり、私は制限、QoS、モニタリングによってこれを軽減している。アクセス制限をより深く理解したい場合は、以下を参考にしてほしい。 プロセスの分離 そして、名前空間、chroot、CageFS、またはjailがどのようにクライアントを分離するかを認識する。機密性の高いシナリオでは、シングル・テナントの方が良い場合が多い。 リスクプロファイル, 一方、マルチテナントは多くのワークロードにとって十分に安全である。.

マルチテナント環境 鍵と秘密の管理 重要：理想的には、各クライアントは独自の暗号鍵（データ鍵）を受け取るべきであり、その暗号鍵はマスタ鍵を介してエンベロープされる（エンベロープ暗号化）。クライアントごとのローテーションにより、カスケード・リスクを低減する。秘密はクライアントごとにバージョン管理され、役割ごとに公開され、平文で記録されることはない。また、mTLS、署名付きトークン、厳密なコンテキスト共有（テナントID、ロール、有効性）でAPIを保護します。シングルテナントでは、より厳格なネットワーク境界（専用ゲートウェイ、ファイアウォール、プライベートリンク）を選択することが多く、横の動きはさらに難しくなります。.

パフォーマンス、ノイジー・ネイバー、レイテンシー

シングル・テナント・スコア コンスタンス, 他の誰も同じコア、IOPS、ネットワークパスを使用していないからです。CPUとRAMの可用性を予測でき、カーネル・パラメーター、キャッシュ、I/Oスケジューラーをコントロールできる。マルチテナントは広範囲にスケールし、リソースを有効活用できますが、近隣の負荷がピークに達するとキューが長くなることがあります。制限、リクエスト/秒バジェット、プライオリティ・クラス、クリーンなネットワーク・セグメンテーションは、これに対する助けになる。トレーディング、ストリーミング、エッジAPIなど、レイテンシーが重要なアプリケーションでは、専用パフォーマンスが有利な場合が多い。しかし、変化するワークロードに対しては、マルチテナントが高い利用率と優れたパフォーマンスを提供する。 コスト効率.

観察することが重要である。 P95/P99レイテンシー そして ジッター 平均値だけでなく。私は、cgroups v2（io.max、blkioスロットリング）でI/Oを分離し、CPUシェア（quota、shares）を調整し、ネットワークのQoSクラスを設定します。GPUシナリオでは、トレーニングジョブと推論ワークロードの混在を避けるために、専用プロファイルまたはパーティション化されたアクセラレータ（マルチインスタンスアプローチなど）が役立ちます。キャッシュ（リードスルー、ライトバック）および専用の ウォームアップ・ルーティン テナントごとのコールドスタートを減らし、あるクライアントの最適化が他のクライアントに影響するのを防ぐ。.

スケーリングとオペレーティング・モデル

私はシングルテナントのインスタンスをインスタンスごとにスケールさせます：より多くのメモリ、より多くのコア、垂直アップグレード、顧客ごとの追加ノードなど、管理とオーケストレーションが必要です。マルチテナントは水平に成長し、負荷を分散し、アップデートを一元的にインポートするため、変更ウィンドウが短縮される。Kubernetes、サービスメッシュ、オートスケーラーによって弾力的な割り当てがエレガントになり、ポリシーによって一貫性が確保される。一方、シングルテナントでは、インスタンスごとにビルドパイプライン、テスト、ロールアウトが必要となり、労力が増大する。ハイブリッド・アプローチでは、共同のコントロール・プランと顧客ごとの個別のデータ・プランを組み合わせる。これにより 柔軟性 大事なところはきっちり分ける。.

データ・レベルでは、次のようにスケーリングする。 テナント別シャーディング またはワークロードのタイプ別（トランザクションと分析）。マルチテナントでは、„ホットテナント “シャーディングにより、個々の大口顧客がデータベース全体を支配することを防ぎます。シングルテナントでは、インスタンスごとに垂直スケーリングとレプリケーションを計画し、読み取り負荷を分離します。テナントごとのレートリミッターとバックプレッシャーストラテジーにより、ピーク負荷下でも近隣を無闇に引きずり込むことなくSLOを確保します。.

プロビジョニング、IaC、GitOps

シングル・テナントの場合 完全自動化 インスタンスごとに：私はInfrastructure-as-Codeを使って、カスタマイズされたVPC/ネットワーク、インスタンス、データベース、シークレット、Observability接続を作成している。GitOpsのパイプラインがバージョン管理と再現性を管理する。マルチテナントでは、プラットフォーム・リソースのプロビジョニングは一度だけ行い、クライアント・オブジェクト（ネームスペース、クォータ、ポリシー）は標準化された方法でパラメータ化する。重要なのは 黄金の道, これは、オンボーディング、標準リミット、メトリック・ラベル、アラートを自動的に提供する。これは、何百ものクライアントが手作業で逸脱することなく一貫性を保つことを意味する。.

アップデートにはブルー／グリーン、あるいはカナリア戦略を用いている：シングルテナントでは顧客ごとに、マルチテナントではリスクプロファイル（例えば、最初に社内テナント、次にパイロット顧客）に応じて時間をずらす。機能フラグにより、配信とアクティベーションを分離し、ロールバックのリスクを低減。シングルテナントでは、ロールバックはよりシンプルで、インスタンスごとに対象を絞ったままですが、マルチテナントでは、クリーンなデータ移行経路と後方互換性を考慮しています。.

コスト構造とTCO

マルチテナントは固定費を多くのクライアントに分散させるため、以下のようなメリットがあります。 総費用 顧客ごとにアップデートを集中管理することで、運用時間を節約し、メンテナンスウィンドウのダウンタイムを削減します。シングル・テナントの場合、専用のキャパシティを確保するために多くの予算が必要になるが、近隣の人がいなくても計算可能なパフォーマンスを提供できる。セキュリティ要件や特殊な設定、監査要件が高ければ高いほど、長期的にはシングル・テナントの方が有利だ。マルチテナントのアーキテクチャは、小規模なプロジェクトや負荷が変動する場合、価値があることが多い。私は常にコストと リスク とSLA目標。.

FinOpsとコスト管理の実際

私は顧客一人当たりのコストを次のように測定している。 ショーバック／チャージバック (ラベル、コスト配分、予算）。マルチテナントでは、オーバープロビジョニングを避けるためにクォータと利用率の目標を設定します。プラットフォーム・レベルでは予約や割引を利用し、シングル・テナントのプランニングはキャパシティ・ベース（インスタンスごとの固定サイズなど）で行う。重要なレバー

• ライツライジングCPU、RAM、ストレージを実際の負荷に合わせて定期的に調整する。.
• スケーリングウィンドウ計画されたピークを維持し、そうでなければ動的にスケーリングする。.
• 保管コストコールドデータをより有利なクラスへ移動させ、ライフサイクルポリシーを使用する。.
• 取引コストアクセスを束ね、バッチウィンドウを計画し、キャッシュを使う。.
• 観測可能コストメトリック/ログサンプリングを制御し、カーディナリティを制限する。.

これが、信頼性やセキュリティを犠牲にすることなく、TCOを透明化する方法だ。.

個別化と更新戦略

私はシングルテナントで、独自のモジュール、特別なキャッシュパス、特別なDBパラメータ、個別の更新サイクルなど、深いカスタマイズを行います。この自由度は統合を容易にしますが、インスタンスごとのテストとリリースの労力を増やします。マルチテナントでは通常、コンフィギュレーションと機能フラグの変更が制限されますが、すべての顧客を同じコードベースに近づけることができます。これはイノベーションを加速し、ロールバックを標準化する。この両極の間で、どの程度の自由度があるかという問題がある。 機能 本当に必要なものだ。めったにない特別な要望がある場合は、クライアント・アーキテクチャーの方が簡単で便利なことが多い。 より安全.

無秩序な成長を避けるために、私は次のように定義している。 延長ポイント (オープンインターフェース、フックポイント）に明確なサポート制限を設けています。許容されるパラメータ範囲を文書化し、カスタマイズされた設定がSLO、セキュリティ、アップグレードを損なわないことをオンボーディング中に自動的にチェックします。マルチテナントでの支援 テナント・スコープ機能フラグ と読み取り専用のデフォルト・コンフィギュレーションで、逸脱を抑制する。.

コンプライアンスとデータレジデンシー

シングル・テナント・リリーフ コンプライアンス, なぜなら、顧客ごとに保管場所、鍵、監査証跡を分けているからです。私は、インスタンスに基づいて、データの最小化、目的の限定、削除の概念などのGDPR要件を明確に実装しています。マルチクライアント対応のプラットフォームも、ロギング、暗号化、ロールが厳格であれば、高い基準を達成できます。ルールが厳格な分野では、物理的・論理的分離が残留リスクをさらに低減する。シングルテナントでは、データレジデンシールールを地域ごとに正確にマッピングすることができる。マルチテナントでは ポリシー, 専用クラスタまたは個別のストレージ・レベル。.

監査は、次のことができれば成功する。 追跡可能な痕跡 誰がいつ何にアクセスしたのか、どのデータがエクスポートされたのか、どのキー・バージョンがアクティブだったのかを追跡しています。運用と開発の役割を分け（職務分掌）、最小特権を厳守し、管理経路を独立して確保する。マルチテナントでは、クライアントの識別子がすべてのログ、トレース、メトリクスに一貫して表示されることが極めて重要です。.

顧客ごとのデータと鍵の管理

を選ぶ。 キー・モデル テナントごとに個別のデータ鍵を持つ共有マスター鍵、テナントごとに完全に分離したマスター鍵、顧客管理鍵（BYOK）など、リスクに応じて選択できる。同じロジックが、ローテーションと失効を含むバックアップとレプリカにも適用される。キー・マテリアルへのアクセスはシームレスに記録され、リカバリ・プロセスにより、あるテナントが他のテナントのデータにアクセスできないことが検証される。機密性の高いフィールド（個人データなど）については、選択的暗号化を使用してクエリを効率的に保つ一方、非常に重要な属性はフィールドごとにハード化したままにしている。.

バックアップ、リストア、ディザスタリカバリ

シングル・テナントの場合 RPO/RTO クライアントごとに個別にリストアシナリオを練習してください。粒度の細かいリストア（単一クライアントやタイムウィンドウなど）は、こちらの方が簡単です。マルチテナントで必要なのは 入居者選択修復 このためには、バックアップ、ライトアヘッド・ログ、オブジェクト・ストレージで一貫したクライアント識別が必要です。私は定期的に災害シナリオをテストし（ゲームデー）、プレイブックを文書化し、復旧SLOを測定しています。ジオレプリケーションと地域隔離により、サイト障害がすべてのテナントに同時に影響することを防いでいます。.

実例WordPressとSaaS

マルチテナントのWordPressでは、インスタンスは通常同じスタックを共有しますが、DBスキーマやサイトIDを介して顧客データを分離します。プラグインとキャッシュ戦略は、すべての人にとって安全でパフォーマンスが高くなければなりません。シングルテナントでは、カスタマイズされたプラグイン・セット、アグレッシブなオブジェクト・キャッシュ、他者に関係ない微調整フラグが可能です。古典的なホスティングの問題については 共有と専用, でパフォーマンス・プロファイルを分類する。数千の顧客を持つSaaSの場合、マルチテナントは強力な基盤を提供し、独自のインスタンスを持つプレミアム・プランはさらに次のような機能を提供します。 コントロール 約束これが、スケーリングと透過性を組み合わせる方法だ。 サービスレベル.

SaaSのデータモデルでは、行レベルのセキュリティを持つ共有テーブルから、スキーマ固有のクライアント、主要顧客ごとの独立したデータベースへの移行経路を検討する。各レベルで分離性が高まるが、運用コストも増加する。私は以下のような方法でコードを管理している。 テナントシフト (マルチテナントから自社インスタンスへのアップグレードなど)は、デュアルライトフェーズ、データ検証、迅速なカットオーバーにより、ダウンタイムなしで可能です。.

ユースケースに応じた決定ガイド

私は、機密性、固定性能、カスタマイズされた承認が他のすべてに勝る場合にシングルテナントを選択します。市場投入までの時間、柔軟なスケーリング、低単価が重要な場合はマルチテナントを選びます。厳しいSLAを課しているチームにとっては、独自のインスタンスを持つプレミアム・レベルが理に適っている。マルチテナントでスタートし、後に独立したインスタンスにアップグレードする。測定可能な基準が役立ちます：レイテンシー要件、障害許容度、変更頻度、監査義務、予算などです。これにより、私は明確な基準に基づいて客観的な選択をすることができます。 優先順位 そして、私を高価な 新しい移住.

モデル間の移行

私はクリアを計画している。 パス マルチテナントからシングルテナントへ（そしてまたシングルテナントへ）、顧客の要望やコンプライアンスの変更に柔軟に対応する。ビルディング・ブロック

• 抽象的なテナント層クライアントロジックとビジネスロジックの分離。.
• データの移植性テナントをロスなく移動させる輸出入パイプライン。.
• コンフィギュレーション・ドリフト 避ける：標準化されたプロファイルにより、テナントがどこでも同じように機能する。.
• テスト可能なカットオーバー・プロセスドライラン、チェックサム、デュアルリード/ライトフェーズ、ロールバックプラン。.

これにより、すべての人のためにプラットフォームを再構築することなく、パイロット顧客を徐々に分離することができる。.

オペレーション：観測可能性、SRE、SLO

良好なオペレーションは、以下から始まる。 透明性クライアントやインスタンスごとのメトリクス、トレース、ログにより、ボトルネックが可視化されます。シングルテナントでは、リソースの割り当てを明確にし、顧客ごとのピーク負荷を迅速に認識します。マルチテナントでは、予算を割り当て、ハードリミットを設定し、テナントごとにコストセンターを割り当てます。エラーバジェット、復旧目標、インシデントランブックを用いたSREの実践は、どちらのモデルでも有効です。クライアントごとに障害を切り分け、再起動を正確に制御することが重要であることに変わりはありません。これにより、サービス品質を測定可能かつ安全に保つことができます。 空室状況 家出人に対して。.

私は次のことに注意を払っている。 カーディナリティテナントID、プランレベル、地域などのラベルはObservabilityで利用可能でなければならないが、限定的である。機密性の高いコンテンツはハッシュ化または非表示にし、サンプリングによってコストの爆発を防ぐ。障害が発生した場合、すべてのクライアントに影響を与えることなく、テナント固有の対策（スロットリング、サーキットブレーカー、メンテナンスバナー）を開始します。必要に応じて、プランレベルごとに障害バジェットを定義し、プレミアムテナントにはより厳しいバジェットとトラブルシューティングへの専用パスを提供します。.

品質保証、テスト、リリース戦略

私はこうしている。 テナントを意識したテストデータ およびステージング・テナントを使用して、実際のコンステレーション（機能の組み合わせ、データ量、負荷プロファイル）をマッピングします。合成チェックでは、認証、権限、制限を含むクライアントパスを継続的にチェックします。シングルテナントでは顧客固有のテストを利用し、マルチテナントではクロステナント効果（キャッシュやグローバルキューなど）に特に注意を払います。リリースは、リスク、地域、テナントの規模に応じて展開されます。メトリックスとフィードバックによって、さらなるリリースやロールバックが決定されます。.

展望：オーケストレーションとAI

モダンなオーケストレーションの融合 ガイドライン ノイジー・ネイバー・リスクを最小化するAIサポート付きリソース・プランニング。予測自動スケーリングは、パターンを認識し、ピーク負荷から容量を保護します。マルチテナントのデータレベルでは、ワークロードの識別や行レベルでの暗号化など、より細かい分離が可能です。一方、シングルテナントでは、よりセキュアなエンクレーブ、HSMの統合、きめ細かなシークレットなどのメリットがあります。どちらのモデルも、成熟したツールチェーンと明確なガードレールとともに成長します。私は、以下のことを実現するために、モデル間の切り替えが可能なアーキテクチャを計画しています。 リスク とコストを柔軟に調整する。.

eBPFがサポートするテレメトリーは、高いオーバーヘッドなしにテナントごとの深い洞察を提供します。機密性の高い実行環境（エンクレーブなど）は特に重要な処理ステップを保護し、GPUリソースはより細かく分割できるようになります。これにより、マルチテナントで運用する際の安全性と信頼性の境界が押し広げられますが、専用の制御と予測可能性が戦略的に重要な場合は、シングルテナントも引き続き有効です。.

簡単にまとめると

シングル・テナント供給 コントロール, 予測可能なパフォーマンスと容易なコンプライアンスが得られるが、コストが高くなり、インスタンス毎の運用が必要になる。マルチテナントはコストを削減し、更新を高速化し、広範囲に拡張できるが、強力な分離と近隣への影響に対する制限が必要だ。私はデータの重要性、レイテンシー目標、変化へのプレッシャー、予算に基づいて決定します。多くのプロジェクトではマルチテナントのアプローチが理にかなっており、機密性の高いワークロードは別のインスタンスに移動する。ハイブリッド戦略は、集中管理されたコードと個別のデータパスを組み合わせたものだ。これは、ホスティングアーキテクチャがカスタマイズ可能で、セキュアであることを意味します。 効率的.