このリーフページの内容をもとに、性能問題を体系的に整理すると、以下のような**ドメイン横断的な性能問題の分類体系**が構築できます。これは「構成層」「リソース種別」「観測・対策手法」「処理シナリオ」などの観点で整理することで、現場での知見を抽象化し、再利用可能なナレッジとするためのものです。

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## 🔧 **性能問題の体系分類（Performance Problem Taxonomy）**

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### 【A】構成層ごとの分類（システム構成スタック）

1. **ネットワーク層**
   - 帯域幅不足、ワイヤスピード未達、QoS設定不足
   - RWIN/TCPウィンドウ設定不適
   - P2Pトラフィックなど異常トラフィックの混入

2. **ミドルウェア層**
   - キャッシュ設定不足、メモリアロケーション不適
   - NUMA未対応、CPUアフィニティ未設定

3. **データベース層**
   - インデックス設計不良
   - I/O競合、tempdbの配置・拡張不足
   - ロック/デッドロック、ラッチ競合、ページ分割多発

4. **Webサーバ・アプリケーション層**
   - SSL/HTTP圧縮による負荷集中
   - 静的コンテンツ未キャッシュ
   - ラウンドトリップ過多、COM初期化コスト高

5. **アプリケーション実装層**
   - フロントでの処理集約不足（ファサードパターン未採用）
   - UI初期化・描画コスト、JIT未最適（NGen未使用）

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### 【B】リソース観点での分類（ボトルネック因子）

1. **CPU**
   - 圧縮による負荷集中、NUMA最適化不足
   - ReadyToRun未利用、プロセス同居で競合

2. **メモリ**
   - キャッシュ不足、ガーベジコレクション頻発
   - tempdbなどの一時領域不足

3. **I/O（ディスク）**
   - RAID構成・ファイル分割不適、ランダムアクセス多発
   - tempdb競合、パーティション分割設計不良

4. **ネットワーク**
   - 帯域不足、パケットロス、QoS未設定
   - 同期処理による待機増加

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### 【C】観測・分析・対策手法別

1. **モニタリング・指標**
   - フルスキャン数/秒、ラッチ待ち、ロック待機数
   - 帯域使用率、パケット数
   - ユーザ接続数、スレッド遅延時間

2. **チューニング技法**
   - プロセスアフィニティ、キャッシュ調整、非正規化
   - インデックス再構築、ファイル・グループ分割

3. **ツール活用**
   - JMeterによる負荷テスト、Silk Testによる回帰テスト
   - SQL Profiler、パケットキャプチャ、IO Graphs可視化

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### 【D】処理シナリオ（負荷状況）

1. **ピーク対策**
   - Ramp-up設定、スループットタイマ活用、仮想ユーザ数増加
   - 帯域の余裕を持った構成、定常アクセスの検出

2. **バッチ処理・大量データ処理**
   - データ圧縮、SetFilePointerでの高速アクセス
   - 並列クエリ、シャーディング

3. **初期化処理**
   - アプリ起動時JIT/NGenの最適化、UIレンダリング削減

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### 【E】アーキテクチャ/構成戦略

1. **構成の見直し**
   - HTTPS/HTTP圧縮のアプライアンス化
   - キャッシュサーバ導入

2. **スケーリング**
   - DBの水平分割、アプリのマルチノード化
   - プロセス分離による負荷分散

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## 🔁 まとめ：再利用可能なフレームワーク化に向けて

このような体系を活用すれば、以下のようなメリットが期待できます：

- **ナレッジの共有・蓄積**：特定領域に属する問題を素早く分類・共有可能
- **再発防止と設計レビュー支援**：設計段階での性能要件のチェックリスト化
- **属人性の排除**：現場での知見が「分類化」「定型化」されることで再現性ある知識資産に昇華

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必要に応じて、図解（ツリー構造、マトリクス、時系列対応表）も作成可能です。どう活用されたいか（例：新人教育、設計レビュー支援、レポートテンプレート化など）に合わせてカスタマイズできますので、お気軽にどうぞ。