Spring Bootで構築するスケーラブルなマイクロサービス

Spring Bootマイクロサービス開発の基本

現代のソフトウェア開発において、スケーラブルなシステムを構築することは不可欠です。特にマイクロサービスアーキテクチャは、その柔軟性と拡張性から注目を集めています。Spring Bootは、このマイクロサービス開発を強力に支援するフレームワークであり、効率的かつ堅牢なシステム構築を可能にします。ここでは、Spring Bootを用いたマイクロサービス開発の基本的な考え方と、その恩恵について解説します。

マイクロサービス設計の原則とスケーリング戦略

スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャを設計する上で、いくつかの基本原則があります。まず、システムリソースを効率的に利用する「効率的なリソース管理」が重要です。各サービスは「ステートレス」に設計することで、水平スケーリングが容易になります。具体的には、セッション情報はサービス内部に保持せず、リクエスト自体に含めるか、Redisのような外部のデータストアに保存することが推奨されます。これにより、どのインスタンスがリクエストを処理しても一貫した結果が得られ、サービスの追加・削除が容易になります。

また、データベースの負荷分散やレプリケーションといった「適切なデータベーススケーリング戦略」の検討も欠かせません。処理を「非同期」で行うことで、応答時間を短縮し、システム全体の負荷を軽減できます。さらに、「ロードバランシング」でトラフィックを分散し、「キャッシュ」を利用して頻繁にアクセスされるデータを素早く取得することは、パフォーマンス向上に大きく貢献します。スケーリングのアプローチには、CPUやメモリを増強する「スケールアップ（垂直スケーリング）」と、サーバー台数を増やし負荷を分散する「スケールアウト（水平スケーリング）」がありますが、マイクロサービスでは後者のアプローチが特に有効です。各サービスを独立してスケールアウトできるため、システム全体の柔軟性が向上します。

出典: 参考情報「スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャの基本原則」、「スケーリングのアプローチ」

Spring Bootが提供する開発の効率化

Spring Bootは、マイクロサービス開発の速度と効率性を飛躍的に向上させるための多くの機能を提供します。その最大の特徴の一つが「自動設定」です。これにより、開発者は煩雑なXML設定ファイルやアノテーション設定に頭を悩ませることなく、ビジネスロジックの実装に集中できます。Spring Bootが提供するStarter POMsを活用することで、必要な依存関係とデフォルト設定が自動的に適用され、最小限の工数でアプリケーションを立ち上げることが可能です。

また、「外部化された設定」により、設定情報をプロパティファイル、YAMLファイル、環境変数など、外部ソースから柔軟に読み込むことができます。これは、開発環境、テスト環境、本番環境など、環境ごとに異なる設定をアプリケーションの再ビルドなしに変更できるため、デプロイ作業を簡素化し、運用効率を高めます。さらに、マイクロサービス開発を支援する「Spring Cloud」のエコシステムも大きな強みです。Service Discovery、Config Server、Circuit BreakerといったSpring Cloudプロジェクトを活用することで、サービス間の連携、設定管理、耐障害性といったマイクロサービス特有の課題を効率的に解決できます。

最新の「Spring Boot 3.x」は、Java 17以上をサポートし、基盤技術がSpring Framework 6.0、Jakarta EE 10へとアップグレードされました。これにより、最新のJava言語機能の活用や、よりモダンな開発環境が提供され、セキュリティとパフォーマンスの向上も期待できます。

出典: 参考情報「Spring Bootの活用」、「最新の動向」

ステートレス設計とCI/CDの重要性

マイクロサービスアーキテクチャの成功には、「ステートレスな設計」が極めて重要です。各マイクロサービスが状態を持たないように設計することで、水平スケーリングが容易になり、特定のサービスインスタンスが故障しても、他のインスタンスが滞りなく処理を引き継ぐことができます。状態を保持する必要がある場合は、前述のようにJWT（JSON Web Token）のようなトークンベース認証を利用するか、Redisのような外部のデータストアで一元的に管理します。

アプリケーションを小さく独立したサービスに分割する際には、「ドメイン駆動設計（DDD）」の概念を用いることで、サービスの境界を効果的に特定し、凝集度の高いサービス群を構築できます。これにより、各サービスを独立して開発、デプロイ、スケーリングすることが可能になります。

開発から運用までのサイクルを効率化するためには、「CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）と自動化」の導入が不可欠です。CI/CDパイプラインを構築し、テスト、ビルド、デプロイのプロセスを自動化することで、迅速かつ効率的な開発・運用が可能になります。これにより、変更が頻繁に発生するマイクロサービス環境においても、品質を維持しながら高速なリリースサイクルを実現できます。手作業によるミスを減らし、開発チームと運用チーム間の連携をスムーズにすることも、CI/CDの大きなメリットです。

出典: 参考情報「マイクロサービスアーキテクチャの設計と実装」

マルチモジュール・マルチテナント化で管理を効率化

スケーラブルなマイクロサービスを構築する際、単一の大きなプロジェクトとして管理するのではなく、論理的に分割された構造で管理することが重要です。マルチモジュール化は、コードの整理と再利用を促進し、開発効率を高めます。また、複数の顧客や組織に対してサービスを提供するマルチテナント化は、リソースの有効活用とコスト削減に寄与しますが、適切な設計と管理が必要です。Spring Bootを活用することで、これらの管理を効率的に行うことができます。

アプリケーションの論理的な分割：マルチモジュール設計

マイクロサービスアーキテクチャでは、アプリケーションを独立した小さなサービスに分割しますが、その内部構造も効率的に管理する必要があります。ここで「マルチモジュール設計」が役立ちます。これは、関連するコードやリソースを複数のモジュール（プロジェクト）に分割し、それぞれが特定の機能や責任を持つように構成する手法です。例えば、共通で利用されるユーティリティコード、データモデル、APIインターフェースなどは共通モジュールとして定義し、各マイクロサービスモジュールがそれを依存関係として利用する形です。

このアプローチにより、コードの重複を防ぎ、再利用性を高めることができます。また、特定のモジュールのみを変更した場合でも、そのモジュールと依存関係のある部分のみを再ビルド・再デプロイできるため、開発サイクルが短縮され、効率的な開発が可能になります。モジュール間の依存関係を明確にすることで、サービス間の結合度を低く保ち、変更による影響範囲を限定しやすくなるというメリットもあります。ドメイン駆動設計（DDD）の考え方を適用し、ドメインごとにモジュールを分けることで、より一貫性のある設計を実現できます。

出典: 参考情報「マイクロサービスアーキテクチャの設計と実装」の「マイクロサービスへの分割」

外部化された設定によるマルチテナント対応

マルチテナントアーキテクチャでは、単一のアプリケーションインスタンスが複数のテナント（顧客や組織）にサービスを提供します。この際、テナントごとにデータベース接続情報、APIキー、特定の機能の有効/無効設定などが異なる場合があります。このような状況で、「外部化された設定」はマルチテナント対応を効率的に実現する鍵となります。

Spring Bootでは、アプリケーションの設定情報をプロパティファイル（例: application.properties）、YAMLファイル（例: application.yml）、環境変数、コマンドライン引数など、様々な外部ソースから読み込むことができます。これにより、アプリケーションの再ビルドなしに、テナントごとの設定を動的に切り替えることが可能になります。例えば、リクエストヘッダーに含まれるテナントIDに基づいて、対応する設定プロファイルを適用するといったロジックを実装できます。

さらに、Spring Cloud Config Serverのような集中型設定管理サービスを導入することで、すべてのマイクロサービスの設定を一元管理し、テナントごとの設定も容易に配布・更新できるようになります。これにより、個々のサービスに設定ファイルをデプロイする手間が省け、設定ミスのリスクも低減されます。外部化された設定は、開発の柔軟性を高めるだけでなく、本番環境での運用管理の効率性も大きく向上させます。

出典: 参考情報「Spring Bootの活用」の「外部化された設定」

Spring Cloudを活用した効率的な管理

マイクロサービス環境は、多数の小さなサービスが複雑に連携して動作するため、管理が困難になりがちです。ここで「Spring Cloud」のエコシステムが強力な支援を提供します。Spring Cloudは、分散システムにおける一般的なパターン（サービスディスカバリ、設定管理、負荷分散、サーキットブレーカーなど）を実装するためのツールとライブラリの集合体です。

特に「サービスディスカバリ」は、動的に変化するマイクロサービスのインスタンスを自動で登録・発見する機能を提供します。例えば、Spring Cloud Eurekaを利用すれば、サービスが起動時に自身の情報を登録し、他のサービスはEurekaサーバーを介して目的のサービスインスタンスの場所を特定できます。これにより、サービスの追加や削除、スケールアウトがシームレスに行え、サービス間の連携が容易になります。

また、「Spring Cloud Config Server」は、すべてのマイクロサービスの設定情報を一元管理し、各サービスが必要な設定を動的に取得できるようにします。これは前述のマルチテナント化にも非常に有効で、テナントごとの設定プロファイルをConfig Serverに集約することで、管理コストを大幅に削減できます。Spring Cloudは、他にもAPIゲートウェイ（Spring Cloud Gateway）、分散トレーシング（Spring Cloud Sleuth）、耐障害性パターン（Spring Cloud Circuit Breaker）など、マイクロサービス開発に必要な様々なコンポーネメントを提供し、複雑なマイクロサービス環境の効率的な構築と管理を可能にします。

出典: 参考情報「Spring Bootの活用」の「Spring Cloud」

レイヤードアーキテクチャとミドルウェア活用

スケーラブルなマイクロサービスを構築するためには、アプリケーションの内部構造と、サービス間の連携を支えるミドルウェアの選定・活用が極めて重要です。適切に設計されたレイヤードアーキテクチャは、コードの保守性と拡張性を高め、ミドルウェアはサービスの安定稼働とパフォーマンス向上に貢献します。ここでは、これらの要素がどのようにスケーラビリティに寄与するかを解説します。

スケーラブルな基盤を支えるレイヤードアーキテクチャ

スケーラブルなマイクロサービスを構築する上で、アプリケーションの内部構造として「レイヤードアーキテクチャ」を採用することは非常に有効です。一般的なレイヤードアーキテクチャは、プレゼンテーション層、ビジネスロジック層（サービス層）、データアクセス層（リポジトリ層）などに分けられます。各層は特定の役割と責任を持ち、上位層は下位層にのみ依存することで、疎結合が保たれます。

この設計により、例えばデータアクセス層の実装技術を変更する場合でも、ビジネスロジック層への影響を最小限に抑えることができます。また、特定の機能を持つサービス（例：ユーザー認証サービス、商品管理サービス）が、それぞれのビジネスドメインに特化したレイヤーを持つことで、独立した開発とデプロイが可能になります。これにより、一つのサービスの変更が他のサービスに与える影響範囲を限定し、システム全体の堅牢性を高めます。

データベーススケーリング戦略も、この基盤を支える重要な要素です。データベースのレプリケーション（リードレプリカの活用）やシャーディング（データ分散）、非同期処理を用いたメッセージキューイングなどは、システムのボトルネックとなりがちなデータベースの負荷を分散し、全体のスケーラビリティを向上させる上で不可欠な技術です。各レイヤーが効率的にリソースを利用し、特定のボトルネックが他の部分に影響を与えないよう設計することが、真にスケーラブルなシステムへの第一歩となります。

出典: 参考情報「スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャの基本原則」の「効率的なリソース管理」、「適切なデータベーススケーリング戦略」、「非同期処理」

サービスディスカバリとAPIゲートウェイの役割

マイクロサービスアーキテクチャでは、多数のサービスインスタンスが動的に起動・停止・スケールするため、クライアントやサービス間で互いの場所を特定する仕組みが必要です。この課題を解決するのが「サービスディスカバリ」です。サービスディスカバリは、各サービスが自身のネットワークアドレスを登録し、他のサービスがその情報を参照することで、動的なサービス連携を可能にします。Spring Cloud EurekaやConsulなどが代表的なサービスディスカバリツールです。

一方、「APIゲートウェイ」は、クライアントからのリクエストを一元的に受け付け、適切なマイクロサービスへルーティングする役割を担います。これにより、クライアントは個々のマイクロサービスの詳細を知る必要がなくなり、複雑なマイクロサービス群を単一のエンドポイントとして扱うことができます。APIゲートウェイは、ルーティング機能だけでなく、認証・認可、レート制限、ロギング、モニタリング、キャッシュといった共通機能を集中管理する場所としても機能します。例えば、クライアント認証をAPIゲートウェイで一括して行い、認証済みリクエストをバックエンドサービスに転送することで、各マイクロサービスの開発負担を軽減し、セキュリティの一貫性を保つことができます。

これら二つのミドルウェアは、マイクロサービス環境におけるトラフィック管理、サービス間の連携、セキュリティ、および全体的な耐障害性を向上させる上で不可欠な存在であり、スケーラブルなシステム運用の基盤となります。

出典: 参考情報「マイクロサービスアーキテクチャの設計と実装」の「サービスディスカバリ」、「APIゲートウェイ」

システムの健全性を保つオブザーバビリティ

マイクロサービスアーキテクチャは分散システムであるため、システム全体の動作状況を把握することは、モノリシックなシステムよりも遥かに困難です。この課題に対処するために「オブザーバビリティ（可観測性）」の確保が極めて重要となります。オブザーバビリティとは、システムが外部から取得できるデータ（ログ、メトリクス、分散トレーシング）から、その内部状態をどれだけ推測できるかを示す指標です。

具体的には、まず「ログ」があります。各マイクロサービスが出力するログを一元的に収集・分析することで、エラーや警告、特定のイベントの発生状況を把握できます。Elasticsearch, Fluentd, Kibana (EFKスタック) や Splunk などが一般的なログ管理ソリューションです。次に「メトリクス」は、CPU使用率、メモリ使用量、リクエスト処理時間、エラー率など、システムのパフォーマンスに関する数値データを定期的に収集するものです。PrometheusやGrafanaを組み合わせることで、リアルタイムな監視と可視化が可能になります。

そして、「分散トレーシング」は、単一のリクエストが複数のマイクロサービスをどのように横断し、それぞれのサービスでどれだけの時間がかかったかを追跡する機能です。これにより、パフォーマンスボトルネックの特定や、障害発生時の原因特定を迅速に行うことができます。ZipkinやJaegerなどが代表的なツールです。これらのオブザーバビリティを適切に導入することで、開発者や運用チームはシステムの健全性を常に把握し、問題発生時には迅速に原因を特定し、対処することが可能となり、結果としてスケーラブルで安定した運用を実現できます。

出典: 参考情報「マイクロサービスアーキテクチャの設計と実装」の「オブザーバビリティ」

キャッシュ・セッション・Cookieの有効期限管理

スケーラブルなマイクロサービスにおいては、サービスの「ステートレス性」が原則となりますが、ユーザーエクスペリエンスやパフォーマンスを向上させるために、状態管理やデータの一時的な保存が必要になる場面が多々あります。ここでは、マイクロサービス環境におけるセッション管理の課題と解決策、そしてキャッシュとCookieの有効期限管理について詳しく見ていきます。

ステートレスサービスとセッション管理の課題

マイクロサービスアーキテクチャでは、各サービスが独立してスケーリングできるように、「ステートレス」に設計することが基本原則です。これは、特定のサービスインスタンスがユーザーセッションなどの状態情報を保持しないことを意味します。もしサービスが状態を保持してしまうと、その状態を持つインスタンスに常に同じユーザーのリクエストをルーティングする必要が生じ、「スティッキーセッション」と呼ばれる状態になります。これはロードバランシングの効率を低下させ、インスタンスがダウンした場合にセッション情報が失われるリスクを伴います。

したがって、セッション情報は、各マイクロサービスが共有できる外部のストレージに保存する必要があります。これにより、どのサービスインスタンスがリクエストを処理しても、ユーザーは一貫したエクスペリエンスを得ることができます。また、サービスは特定のセッションに縛られないため、必要に応じて自由にインスタンスを増減させることが可能になり、高い可用性とスケーラビリティが確保されます。

このようなステートレス設計は、マイクロサービスが独立性を保ち、高負荷時にも柔軟に対応できるための基盤となります。しかし、ユーザー認証やパーソナライズされた体験を提供するためには、何らかの形でセッション情報を管理する必要があるため、その戦略が重要になってきます。

出典: 参考情報「スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャの基本原則」の「ステートレスなマイクロサービス」

外部データストアによるセッション情報の永続化

ステートレスなマイクロサービス環境においてセッション情報を永続化する最も一般的な方法は、セッション情報を外部の高速なデータストアに保存することです。代表的なのが、インメモリデータストアである「Redis」の活用です。

ユーザーがログインすると、認証情報とセッションIDを関連付けてRedisに保存し、そのセッションIDをクライアントに返します。以降のリクエストでは、クライアントがセッションIDを提示し、各マイクロサービスはそのIDを使ってRedisからセッション情報を取得します。これにより、どのサービスインスタンスがリクエストを処理しても、同じセッション情報にアクセスでき、サービスはステートレス性を保ちながらセッション管理が可能です。Redisは高速なデータアクセスが可能であり、高負荷時でもセッション情報の読み書きを効率的に行えるため、スケーラブルなセッション管理に適しています。

また、セッション情報を完全にサーバサイドに保持しない方法として、「JWT（JSON Web Token）」の利用も広まっています。JWTは、認証情報（ユーザーIDやロールなど）をJSON形式でエンコードし、デジタル署名されたトークンとしてクライアントに発行します。クライアントはこのJWTを各リクエストに含めて送信し、サービスはトークンの署名を検証するだけでユーザーを認証できます。JWT自体に必要な情報が含まれているため、データベースへの問い合わせが不要となり、さらにステートレス性を強化できます。有効期限はトークン内に含まれるため、別途管理する必要がありません。

出典: 参考情報「スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャの基本原則」の「セッション情報は、リクエスト自体に含めるか、外部のデータストア（例: Redis）に保存します。」

キャッシュ戦略とCookieの有効期限管理

システムのパフォーマンスを向上させ、バックエンドサービスの負荷を軽減するために「キャッシュ」の活用は不可欠です。頻繁にアクセスされるデータや、計算コストが高い結果をキャッシュに保存することで、応答時間を短縮し、スケーラビリティを高めることができます。キャッシュは、クライアントサイド（ブラウザキャッシュ）、CDN（Content Delivery Network）、リバースプロキシ（Nginxなど）、そしてアプリケーション内部や外部データストア（Redis, Memcachedなど）といった様々な層で実装されます。

キャッシュ戦略を立てる際には、キャッシュするデータの種類、キャッシュの有効期限（TTL: Time To Live）、キャッシュの更新ポリシー（Read-Through, Write-Throughなど）を慎重に検討する必要があります。特に有効期限の管理は重要で、古いデータが提供されないように、また不要なキャッシュでメモリを圧迫しないように設定します。例えば、参照頻度が高く更新頻度が低いマスターデータは比較的長いTTLを設定し、リアルタイム性が求められるデータは短いTTL、あるいはイベント駆動でキャッシュをパージする仕組みを導入します。

また、「Cookie」もクライアントサイドに情報を保存するメカニズムとして広く利用されます。セッションIDやユーザー設定などをCookieに保存する際は、その「有効期限」と「セキュリティ」に細心の注意を払う必要があります。有効期限が長すぎると、セキュリティリスクが増大したり、ユーザーが設定を変更しても古い情報が保持され続けたりする可能性があります。セキュリティ面では、HttpOnly属性でJavaScriptからのアクセスを制限し、Secure属性でHTTPS接続時のみ送信されるように設定し、クロスサイトスクリプティング（XSS）やクロスサイトリクエストフォージェリ（CSRF）攻撃から保護することが重要です。

出典: 参考情報「スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャの基本原則」の「ロードバランシングとキャッシュ」

流量制御とレートリミットによる安定運用

スケーラブルなマイクロサービス環境では、予期せぬトラフィックの急増や悪意のある攻撃により、システム全体が不安定になるリスクが常に存在します。このような事態を防ぎ、システムの安定稼働を維持するためには、トラフィックを適切に管理する「流量制御」と、過剰なリクエストからサービスを保護する「レートリミット」の導入が不可欠です。ここでは、これらの技術がどのように安定運用に貢献するかを解説します。

システム負荷の最適化と流量制御

マイクロサービスアーキテクチャにおいて、システム全体の安定性を確保するためには、各サービスへのトラフィック（流量）を適切に管理する「流量制御」が重要です。これは、システムが処理できる能力を超えるリクエストが集中することを防ぎ、過負荷によるサービスダウンを回避することを目的としています。

流量制御の一つのアプローチとして、APIゲートウェイを介して流入するリクエストを監視し、その量を調整する方法があります。APIゲートウェイは、バックエンドのマイクロサービスの負荷状況に応じて、新しいリクエストの受け入れを一時的に停止したり、優先度の低いリクエストをキューに入れたりする機能を持つことができます。これにより、個々のサービスがその処理能力を超えて過負荷になることを防ぎ、システム全体の応答性を維持します。

また、「サーキットブレーカーパターン」の導入も流量制御に大きく貢献します。これは、あるサービスがダウンしたり応答が遅延したりした場合に、そのサービスへのリクエストを一時的に遮断するパターンです。これにより、障害が他のサービスに伝播してシステム全体が停止する「カスケード障害」を防ぎ、問題のあるサービスが回復するまでの間、他のサービスは正常に稼働を続けることができます。Spring Cloud Circuit Breaker (Resilience4jベース) などがこの機能を提供します。これらの技術を組み合わせることで、システムは一時的な負荷スパイクや部分的な障害にも耐え、高い可用性を維持しながら安定した運用が可能になります。

出典: 参考情報「マイクロサービスアーキテクチャの設計と実装」の「APIゲートウェイ」

レートリミットによるサービスの保護

「レートリミット（API制限）」は、特定の期間内にユーザーやクライアントからのリクエスト数を制限することで、過剰なアクセスからサービスを保護する仕組みです。これは、悪意のあるDDoS攻撃やブルートフォースアタックを防ぐだけでなく、意図しないバグによる無限ループリクエストなどからもシステムを守るために不可欠です。

レートリミットは通常、APIゲートウェイやロードバランサーの層で実装されます。クライアントIPアドレス、APIキー、認証トークンなどを識別子として、1分あたり、1時間あたりといった単位でリクエスト数をカウントし、設定された上限を超過したリクエストを拒否します。拒否された場合、クライアントには通常、HTTPステータスコード 429 Too Many Requests とともに、次にリクエストを送信できるまでの時間を示す Retry-After ヘッダーが返されます。

レートリミットの設定は、サービスの設計容量、想定されるユーザー利用パターン、およびビジネス要件に基づいて慎重に行う必要があります。厳しすぎると正当な利用が妨げられ、緩すぎると保護効果が薄れます。複数のサービス間で共有されるリソース（例：データベース接続プール）に対しても、全体的な使用量を考慮したレートリミットを適用することで、特定サービスからの集中アクセスによるリソース枯渇を防ぎ、システム全体の健全性を保つことができます。これにより、有限なリソースを公平に分配し、安定したサービス提供を実現します。

出典: 参考情報「マイクロサービスアーキテクチャの設計と実装」の「APIゲートウェイ」（APIゲートウェイの機能としてレート制限が言及）

運用安定化のための監視とセキュリティ対策

流量制御やレートリミットを導入しても、予期せぬ問題は発生し得ます。そのため、システムの「オブザーバビリティ（可観測性）」を確保し、常に監視体制を整えることが安定運用の最終的な砦となります。前述のログ、メトリクス、分散トレーシングを徹底的に活用し、異常を早期に検知し、迅速に原因を特定できる体制を構築します。アラートシステムを導入し、閾値を超えた場合に運用チームに通知する仕組みも不可欠です。

また、マイクロサービス環境における「セキュリティ」は、従来のモノリシックなシステムよりも複雑です。各サービスが独立して通信するため、従来の境界防御だけでは不十分であり、「ゼロトラストモデル」の導入が推奨されます。これは、「何も信頼せず、常に検証する」という原則に基づき、内部ネットワークからのアクセスであっても常に認証・認可を要求する考え方です。

具体的なセキュリティ対策としては、サービス間通信の保護が挙げられます。mTLS（相互TLS）による暗号化・認証は、サービス間の通信を保護し、中間者攻撃を防ぎます。また、OAuth 2.0やOpenID Connectなどのトークンベース認証を導入することで、セキュアな認証・認可を実現します。さらに、APIキーやトークンなどの機密情報は、Secret ManagerやVaultのような専門のツールを利用して安全に管理し、有効期限やローテーションポリシーを明確に定めることが重要です。これらの監視とセキュリティ対策を組み合わせることで、スケーラブルなマイクロサービスを安全かつ安定的に運用できます。

出典: 参考情報「マイクロサービスアーキテクチャの設計と実装」の「オブザーバビリティ」、および「セキュリティに関する考慮事項」