データベース

Atlas が Cloud SQL Enterprise Plus エディションにより数百の加盟店のデータベースをどうスケールしたか

2026年7月3日

Surendhar Reddy

Co-founder, Engineering, Atlas

Alok Srivastava

Senior Product Manager, Databases, Google Cloud

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※この投稿は米国時間 2026 年 6 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Atlas は、飲食店向けのオペレーティングシステムを構築しています。オンラインショップ、POS、サードパーティロジスティクス、食のプラットフォームの統合、顧客ロイヤリティ、AI ツールは、飲食店の立ち上げから運営、そして成長に必要なあらゆる要素を網羅しています。当社はシンガポールでは、SaladStop、Killiney、Haidilao、Raffles Hotel、Lo and Behold Group、Les Amis Group などのブランドと連携し、加盟店の 1 回あたりの購入額の増加、売上拡大、運用コスト削減を支援しています。

Atlas の各加盟店には、専用の Cloud SQL for PostgreSQL データベースが割り当てられます。飲食店の形態はそれぞれ大きく異なります。単一店舗のカフェと複数店舗あるチェーン店で、裏側の仕組みが同じであるべきではありません。データベースを独立させることで、データが完全に分離されているほか、昼食時や夕食時のピーク時でもパフォーマンスが予測可能で、各店舗を個別にスケール、チューニング、移行できる柔軟性があります。Atlas の成長に伴い、データベースの数も増えています。

課題: 標準エディションの枠を超えたスケール

当社は、最初に標準の Cloud SQL Enterprise エディションを導入しました。これは強固な基盤でしたが、加盟店が増え、機能が追加されるにつれて、データベースを管理するために必要な運用レイヤがボトルネックになりました。

接続プーリングを別のレイヤとして管理していたため、実行、保護、モニタリングするサービスが増えていきました。クエリによって CPU が急上昇した場合、何が起こったのか、どの加盟店がトリガーしたのかを正確に把握する必要がありましたが、限られたシグナルから問題を突き止めるのに時間がかかりすぎていました。小規模なチームで、専任のデータベースエンジニアがいなかったため、コンポーネントが追加されるたびにメンテナンスの負荷が増加していました。

Enterprise Plus エディションへの移行

新しいデータベースインスタンスをプロビジョニングする必要が生じたとき、Google Cloud チームに Cloud SQL Enterprise Plus エディションを紹介してもらいました。運用上のオーバーヘッドがどれだけ増えるのかをすでに懸念していましたが、Enterprise Plus エディションでは、本来なら自社で対応しなければならない作業のカテゴリ全体が不要になることがわかりました。

マネージド接続プーリング: この機能が Cloud SQL に直接組み込まれるようになったため、プーリングを個別のレイヤとして実行する必要がなくなりました。これにより、システムの構成要素が減り、メンテナンスの負担が軽減されただけでなく、攻撃対象領域も小さくなりました。
Query insights: これは、当社に最も大きな効果をもたらした機能でした。どのクエリの負荷が高く、どの加盟店がそのクエリをトリガーしているかを正確に把握できるようになったからです。パフォーマンスチューニングが、推測に基づくものから、具体的で実行可能なものへと変わりました。数百ものデータベースを実行するプラットフォームにとって、この可視性は「スーパーパワー」と言えます。
データキャッシュ: これにより、加盟店のデータセットが増加しても、読み取りパフォーマンスが一定に保たれるようになりました。飲食店では毎日多くのデータが生成されるため、データレイヤはそうした複雑化に合わせて高速処理を維持する必要があります。
ダウンタイムがほぼゼロのスケーリング: 加盟店の拡大に合わせて、オフピーク時にサービスを中断することなくインスタンスをスケールできるようになりました。

新しいインスタンスで結果を確認した後、既存のすべてのデータベースも Enterprise Plus エディションに移行しました。

効果: インフラストラクチャ管理ではなくイノベーションに注力

現在、Atlas は数千の飲食店で利用されており、数百ものマネージドデータベースを使用して毎日数万件の注文を処理しています。最も大きな変化は、エンジニアリングの時間の使い方です。データベース運用にかかる時間が 30% 減り、プロダクトを構築するための時間が増えました。新規加盟店のオンボーディングも簡素化されました。すぐに使用できるマネージドデータベースが数秒でプロビジョニングされるため、導入がスムーズです。パフォーマンスは以前よりもはるかにプロアクティブになり、問題が加盟店に悪影響を及ぼす前に検出して修正しています。日々の業務では、データベース管理について考える必要はなく、加盟店により良いサービスをどう提供するかに注力できています。その結果 Atlas は前年比 200～300% の成長を遂げました。

今後の展望: AI ファーストの未来

当社は、社内外で AI に多額の投資を行っています。社内では、AI 支援の開発ワークフローを通じてエージェントエンジニアリングに全面的に取り組んでおり、少人数のチームでもコードのビルド、レビュー、リリースを大幅に高速化できるようになりました。社外では、飲食店の経営者がより良い意思決定を行い、それに基づいて行動できるよう支援する AI 搭載ツールを構築しています。当社のロードマップは、ユーザーとの新たな接点や飲食店の成長を支援する新しい方法など、多くの実験的なアイデアであふれています。これらすべてを迅速に進める自信を与えてくれるのは、基盤となるレイヤである Cloud SQL と Google Kubernetes Engine（GKE）の存在です。このレイヤは実績があり、開発の妨げになることはないからです。

インフラストラクチャの複雑さは Google Cloud が処理してくれるため、Atlas は飲食店向けの最適なツールの構築に専念できます。

Cloud SQL Enterprise Plus により、柔軟性、オブザーバビリティ、スケーラビリティに優れたデータベースアーキテクチャが実現しました。これによりインフラストラクチャ管理に頭を悩ませることなく、加盟店のことだけを考えられるようになりました。AI をさらに活用し、プラットフォームを成長させていく中で、Google Cloud は、基盤となるインフラストラクチャを気にかけずに迅速に前進するための自信を与えてくれます。

データベースアーキテクチャをスケールする準備はできていますか

インフラストラクチャのボトルネックにより、イノベーションが妨げられないようにしましょう。管理するデータベースが数十個でも数百個であっても、エンジニアリングチームが最も重要な作業に集中できるように、Google Cloud SQL がどのように運用の合理化とオブザーバビリティの強化を行うかをご覧ください。