稼働率計算ツール

稼働率を入力すると、それが許容する停止時間が正確にわかります。すでに発生した障害を入力すれば、どのSLA水準を満たしているかを確認できます。

稼働率 → 許容停止時間

年あたり
8時間 45分 36秒
月あたり
43分 12秒
週あたり
10分 5秒
日あたり
1分 26秒

障害 → 実際の稼働率

達成した稼働率

99.444%

これは 99% のコミットメントを満たしています。

That outage breached a standard SLA level

A single slow recovery can consume an entire period's downtime budget, however well the rest of it ran. If that is a pattern rather than a one-off, the fix is usually architectural — and it is what we do.

稼働率のパーセンテージは実際には何を意味するのか

稼働率とは、測定期間のうちサービスが利用可能である割合についての約束です。稼働率99.9%とは、その期間の0.1%はサービスが利用できなくてもよいという意味であり、些細に聞こえますが、実際の時間に換算すると毎月43分の停止を許容していることがわかります。

パーセンテージだけでは、さらに3つの情報がなければほとんど意味を持ちません。測定期間の長さ、何を障害とみなすか、そして誰が測定するかです。年単位で測定する99.9%のコミットメントは8時間の障害1回を吸収できますが、月単位で測定する同じ99.9%では吸収できません。SLAをめぐる争いの多くはこの点に集約されますが、この情報は数値の隣ではなく定義の項に埋もれているのが常です。

許容停止時間の計算方法

計算は単純です。信用するより確かめるほうがよいでしょう。許容停止時間とは、コミットメントが埋めずに残した期間の割合そのものです。

  1. 100から稼働率を引いて、許容される不稼働の割合を求めます。99.9%なら0.1%です。

  2. これを小数で表します。0.1%は0.001になります。

  3. 測定期間の長さ(秒)を掛けます。30日の月は2,592,000秒なので、0.001 × 2,592,000 = 2,592秒です。

  4. 人間が読める単位に戻します。2,592秒は43分12秒です。

この計算ツールは1年を365日、1か月を30日として扱っています。これは主要なクラウド事業者が自社のSLAで採用している慣習です。見た目以上に重要な点で、1年を365.25日とすると99.999%の値が約8秒ずれ、このページをAWSやAzureのSLA表と比較した人は食い違いを見つけて、どちらも信用しなくなります。

稼働率と停止時間のリファレンス表

標準的な水準を換算したものです。商用SLAの多くは99.5%から99.99%の間に収まります。ファイブナインの行を載せているのは、契約される頻度よりもはるかに多く引き合いに出されるからです。

稼働率 年あたり 月あたり 週あたり 日あたり
90% 36d 12h 3d 16h 48m 2h 24m
95% 18d 6h 1d 12h 8h 24m 1h 12m
99% 3d 15h 36m 7h 12m 1h 40m 48s 14m 24s
99.5% 1d 19h 48m 3h 36m 50m 24s 7m 12s
99.9% 8h 45m 36s 43m 12s 10m 5s 1m 26s
99.95% 4h 22m 48s 21m 36s 5m 2s 43s
99.99% 52m 34s 4m 19s 1m 9s
99.999% 5m 15s 26s 6s 1s

1年365日、1か月30日を前提としています。クラウド事業者が公開するSLAの慣習に合わせています。

ナインが1つ増えるたびにコストが跳ね上がる理由

ナインが1つ増えるごとに許容停止時間は10分の1になりますが、それを達成するコストは同じようには下がりません。99%と99.9%の差は主に運用の練度の問題です。99.9%と99.99%の差は、たいていアーキテクチャの変更を意味します。アベイラビリティゾーンをまたぐ冗長化、自動フェイルオーバー、そしてこれまで見過ごしてきた単一障害点の排除です。

稼働率のコミットメント別・年間の許容停止時間 90% 36.5d 95% 18.3d 99% 3.6d 99.5% 1.8d 99.9% 8.8h 99.95% 4.4h 99.99% 52.6m 99.999% 5.3m
対数スケール。ナインが1つ増えるごとに許容停止時間は90%減ります。90%は年間36.5日を許容しますが、99.999%では5分あまりにすぎません。

注意すべきは最後のナインです。99.99%から99.999%に上げると、年間の停止時間は約5分しか残りません。計画外の再起動1回分にも満たず、たいていのデプロイ処理が消費する時間よりも短いのです。これをコミットするということは、あらゆる定常的なメンテナンスを無停止で行わなければならないことを意味します。それはアーキテクチャの性質であって、運用チームが注意深さで約束できるものではありません。

コミットすべき稼働率はどれくらいか

適切な水準とは、次のナインを得るコストが、それによって防げる停止のコストを上回る一歩手前です。業務時間中に使う社内レポーティングシステムなら99%でまったく問題ないことが多く、誰も違いに気づきません。決済経路や購入フローであれば、1時間の停止が、それを防ぐインフラの1年分より高くつくこともあります。

実務的には、理想から前向きに考えるのではなく、結果から逆算するのが有効です。1時間の停止が実際にいくらの損失になるか(失注、手が止まる従業員、サポート負荷、契約上の違約金)を見積もり、ナインを1つ増やすために必要なエンジニアリング投資と比べてください。設計していない水準を対外的に約束するのは、低い水準を正直に約束するより悪い結果を招きます。最初の障害が、エンジニアリングの問題を契約上の問題に変えてしまうからです。

稼働率を高めるには

可用性の向上とは、大半が単一障害点をなくすことと、残った障害に気づいて復旧するまでの時間を短くすることです。おおむね費用対効果の高い順に挙げます。

  • まず正直に計測すること。前四半期の稼働率を答えられないなら、どんな目標も願望にすぎません。自社ネットワークの外からの外形監視が最低条件です。内部監視は障害の内側にあるため見えない停止を、外形監視は捉えます。
  • すでに把握している単一障害点をなくすこと。多くのチームはそれを名指しできます。1台しかないデータベースサーバー、手作業のフェイルオーバー手順、誰かが手で更新している証明書などです。
  • 検知までの時間を短くすること。復旧時間を支配するのはたいてい修正にかかる時間ではなく気づくまでの時間であり、サーバーのメトリクスよりも利用者が体感する症状でアラートを出すほうが有効です。
  • 定常メンテナンスを無停止化すること。デプロイも移行もパッチ適用もすべて停止を伴うようになると、計画メンテナンスがSLAと同じ「分」の予算を奪い合うことになります。

冗長化は以上の後に取り組む価値があり、先ではありません。切り替えが遅い冗長構成や、実際の障害で試したことのない冗長構成は、短い停止を防ぐどころか長い停止に変えてしまいがちです。

計算例:月次99.9%のSLA

月単位で測定する99.9%の可用性をコミットしていて、火曜の午後にデータベースのフェイルオーバーに4時間かかったとします。

43m 12s

月あたり

月次99.9%のコミットメントが許容する停止時間は 43m 12s です。4時間の障害はその予算の約5.5倍にあたり、その月は約99.44%となります。99%は満たしますが、99.9%は違反です。

残りの期間に対する意味に注目してください。4時間の障害1回で月間の予算を使い切ってしまうため、他の27日がどれほど完璧でもSLA違反になります。この非対称性こそ、可用性の取り組みが障害の発生頻度ではなく復旧時間に集中する理由です。遅い復旧1回は、速い復旧を何度か重ねるよりも高くつきます。

Common questions

稼働率のパーセンテージは実際には何を意味するのか

稼働率とは、測定期間のうちサービスが利用可能である割合についての約束です。稼働率99.9%とは、その期間の0.1%はサービスが利用できなくてもよいという意味であり、些細に聞こえますが、実際の時間に換算すると毎月43分の停止を許容していることがわかります。

許容停止時間の計算方法

計算は単純です。信用するより確かめるほうがよいでしょう。許容停止時間とは、コミットメントが埋めずに残した期間の割合そのものです。

コミットすべき稼働率はどれくらいか

適切な水準とは、次のナインを得るコストが、それによって防げる停止のコストを上回る一歩手前です。業務時間中に使う社内レポーティングシステムなら99%でまったく問題ないことが多く、誰も違いに気づきません。決済経路や購入フローであれば、1時間の停止が、それを防ぐインフラの1年分より高くつくこともあります。

稼働率を高めるには

可用性の向上とは、大半が単一障害点をなくすことと、残った障害に気づいて復旧するまでの時間を短くすることです。おおむね費用対効果の高い順に挙げます。

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