YouTube設計に挑むシステムデザイン面接の実践的攻略法

FAANG（現MAMA）をはじめとするトップテック企業の技術面接、その中でも特に多くのエンジニアを悩ませるのが「システムデザイン面接」です。単一の正解が存在しないこの面接では、広範な知識と深い思考力、そしてコミュニケーション能力が試されます。こんにちは、現役のフルスタック開発者です。私自身も数々の技術面接を経験し、特に大規模システムの設計というテーマには何度も向き合ってきました。この経験から断言できるのは、システムデザイン面接は暗記力テストではなく、現実の課題をいかに論理的に、そして創造的に解決していくかという「プロセス」そのものを評価する場であるということです。

この記事では、最も代表的なお題の一つである「YouTubeのような大規模サービスの設計」を題材に、システムデザイン面接を突破するための実践的なアプローチを徹底的に解説します。単にコンポーネントを並べるだけでなく、「なぜその技術を選ぶのか」「どのようなトレードオフが存在するのか」「将来的なスケールにどう備えるのか」といった、面接官が本当に聞きたい核心部分を、私の経験を交えながら深く掘り下げていきます。このガイドを最後まで読めば、あなたも自信を持ってシステムデザインの議論をリードできるようになるでしょう。

この記事の対象読者：

FAANG/MAMAレベルの企業のシステムデザイン面接を準備している方
大規模システムのアーキテクチャ設計に興味があるソフトウェアエンジニア
断片的な知識を体系的な設計プロセスにまとめたい方
「YouTubeの裏側はどうなっているのか？」という純粋な技術的好奇心を持つ方

システムデザイン面接の基本と成功へのマインドセット

具体的な設計に入る前に、まずシステムデザイン面接の本質を理解することが成功への第一歩です。多くの候補者は、特定の技術や流行りのアーキテクチャを暗記して話すことに終始しがちですが、面接官が評価するのはそこではありません。彼らが見ているのは、あなたの思考プロセスです。

面接官は、以下のような能力を評価しようとしています：

問題解決能力： 曖昧な要件から具体的な課題を抽出し、構造化して解決に導く力。
技術的知識の広さと深さ： 特定の技術に偏らず、幅広い選択肢の中からトレードオフを考慮して最適なものを選べるか。
コミュニケーション能力： 自身の考えを明確に説明し、面接官と建設的な議論ができるか。フィードバックを柔軟に受け入れ、設計を修正できるか。
現実的な制約の考慮： スケーラビリティ、可用性、パフォーマンス、コストといった非機能要件を考慮し、バランスの取れた設計ができるか。

成功に導く4段階アプローチ

場当たり的に議論を進めるのではなく、一貫したフレームワークを持つことが重要です。私はいつも以下の4段階のアプローチを意識しています。これにより、思考が整理され、議論を体系的にリードすることができます。

ステップ1: 要求事項の明確化とスコープの定義 (Requirements Clarification)
- 機能要件と非機能要件を洗い出す。
- 曖昧な点を質問し、システムの範囲（スコープ）を限定する。
- 概算見積もり（Back-of-the-envelope estimation）を行い、システムの規模感を把握する。
ステップ2: ハイレベルアーキテクチャ設計 (High-Level Design)
- 主要なコンポーネントとそれらの連携をブロック図で示す。
- APIのインターフェース（例: REST, GraphQL）を大まかに定義する。
- データモデルのスキーマを設計する。
ステップ3: コンポーネントの深掘り (Deep Dive)
- ハイレベル設計で定義した各コンポーネント（データベース、キャッシュ、ロードバランサーなど）について、具体的な技術選定と設計の詳細を議論する。
- 面接官が興味を示した部分や、システムのボトルネックになりそうな部分を重点的に掘り下げる。
ステップ4: 評価とボトルネックの特定 (Evaluation & Identifying Bottlenecks)
- 設計したシステム全体を俯瞰し、ボトルネックとなりうる箇所を特定する。
- スケーリング戦略、監視、セキュリティ、障害発生時の対応策などを議論する。

このフレームワークに沿って、本記事では「YouTube」の設計をシミュレーションしていきます。それでは、早速ステップ1から始めましょう。

ステップ1: 要求事項の明確化 - すべてはここから始まる

「YouTubeのようなサービスを設計してください」というお題は、意図的に非常に曖昧にされています。面接官は、あなたがこの曖昧さの中から、いかにして具体的な仕様を引き出し、議論の土台を築けるかを見ています。決してすぐにホワイトボードに向かって図を描き始めてはいけません。

機能要件 (Functional Requirements)

まず、システムの核となる機能を面接官と合意します。最初からすべての機能を盛り込むのは不可能です。MVP（Minimum Viable Product）として、どの機能に焦点を当てるかを明確にしましょう。

候補者: 「ありがとうございます。まず、YouTubeには非常に多くの機能がありますが、今回の設計でコアとなる機能は何にしましょうか？例えば、動画のアップロードと視聴は必須だと思います。その他に、検索、コメント、いいね機能、ホームページのフィード生成なども考えられますが、優先順位はありますか？」

面接官: 「良い質問ですね。まずは、動画のアップロードと動画の視聴、この2つを最優先で考えましょう。余裕があれば、動画のメタデータ（タイトル、説明文）を元にしたシンプルな検索機能まで含めてください。」

このように対話を通じてスコープを絞り込みます。今回は、以下を主要な機能要件とします。

動画アップロード: ユーザーは動画ファイルをアップロードできる。
動画視聴: ユーザーはアップロードされた動画をストリーミング再生できる。
動画検索: ユーザーは動画のタイトルで検索できる。
メタデータ管理: 各動画にはタイトル、説明、再生回数、いいね数などのメタデータが付随する。

非機能要件 (Non-Functional Requirements)

次に、システムの品質や制約に関する非機能要件を定義します。これがシステムの技術選定やアーキテクチャを決定する上で極めて重要になります。

高可用性 (High Availability): システムは常に利用可能でなければならない。99.99%の可用性を目指す。（年間の停止時間は約52分）
高信頼性・耐久性 (High Reliability/Durability): アップロードされた動画データは絶対に失われてはならない。99.999999999% (11 nines) の耐久性を目指す。
低レイテンシ (Low Latency): 動画の再生開始までの時間は短く、再生中にバッファリングが頻発しないこと。全世界のユーザーに対して快適な視聴体験を提供する。
スケーラビリティ (Scalability): ユーザー数やデータ量の増加に柔軟に対応できること。数億人のユーザーをサポートできる設計を目指す。
一貫性 (Consistency):
- 結果整合性 (Eventual Consistency): 再生回数やいいね数などの更新は、多少の遅延があっても許容される。
- 強整合性 (Strong Consistency): ユーザーアカウント情報や動画のアップロード完了ステータスなど、重要なデータは即座に一貫性が保たれる必要がある。

概算見積もり (Back-of-the-envelope estimation)

システムの規模感を把握するために、具体的な数値を仮定して計算します。これは、後のコンポーネント設計（ストレージ容量、ネットワーク帯域、データベースの選定など）の根拠となります。計算が完璧である必要はなく、桁感が合っていれば十分です。

注意: この見積もりは、あなたの思考プロセスを示すためのものです。面接官に「これらの数値は仮定ですが、よろしいでしょうか？」と断りを入れるのが良いでしょう。

仮定:

月間アクティブユーザー (MAU): 10億人
デイリーアクティブユーザー (DAU): 3億人 (MAUの30%と仮定)
1ユーザーあたりの平均視聴時間: 30分/日
動画アップロード: DAUの0.1%が1日に1本動画をアップロードすると仮定
- 3億人 * 0.001 = 30万本/日
平均的な動画のサイズと長さ: 5分, 500MB (1080p)
平均ビットレート: 4Mbps (1080p), 2Mbps (720p), 1Mbps (480p) など複数の品質を用意

計算:

ストレージ容量 (Storage):
- 1日あたりのアップロード容量: 30万本/日 * 500MB/本 = 150 TB/日
- YouTubeでは、アップロードされた動画を複数の解像度に変換（トランスコーディング）します。仮にオリジナルを含めて平均3倍の容量が必要だとすると:
  - 150 TB/日 * 3 = 450 TB/日
- 1年間のストレージ増加量: 450 TB/日 * 365日 = 約164 PB/年
- 5年間の総ストレージ量: 164 PB * 5 = 約820 PB
これは膨大な量であり、通常のファイルシステムでは管理不可能です。Amazon S3やGoogle Cloud Storageのようなオブジェクトストレージの利用が必須であることがわかります。
ネットワーク帯域 (Bandwidth):
- 書き込み (Ingress): 450 TB/日
  - 450 * 10^12 * 8 bits / (24 * 3600 sec) ≈ 41.6 Gbps
- 読み込み (Egress): これがトラフィックの大半を占める。
  - 総視聴時間: 3億人 * 30分/日 * 60秒/分 = 5.4 * 10^11 秒/日
  - 平均ビットレートを3Mbpsと仮定: 5.4 * 10^11 秒 * 3 Mbps = 1.62 * 10^18 bits/日
  - 秒間平均帯域: 1.62 * 10^18 bits / (24 * 3600 sec) ≈ 18.75 Tbps (テラビット/秒)
ピーク時にはこの数倍のトラフィックが予想されます。この膨大なトラフィックを単一のデータセンターで捌くことは不可能です。全世界に分散されたCDN (Content Delivery Network) の利用が不可欠となります。

この見積もりを通じて、我々が設計すべきシステムが、ペタバイト級のストレージとテラビット級のネットワーク帯域を必要とする、真の大規模システムであることが明確になりました。この事実が、後続のアーキテクチャ設計の全ての判断を方向付けます。

ステップ2: ハイレベルアーキテクチャ設計 - システムの骨格を描く

要求事項と規模感が固まったら、次はシステムの全体像をブロック図で示します。ここでは細部にこだわりすぎず、主要なコンポーネントとデータの流れを明確にすることが目的です。面接ではホワイトボードにこの図を描きながら説明することになります。

この図の主要なコンポーネントを一つずつ説明します。

クライアント (Client): ユーザーがシステムと対話するインターフェースです。Webブラウザ、モバイルアプリ（iOS, Android）、スマートTVなどが該当します。
CDN (Content Delivery Network): 見積もりで明らかになったように、動画コンテンツの配信にはCDNが不可欠です。Akamai, Cloudflare, Amazon CloudFrontなどが代表的です。ユーザーに最も近いエッジサーバーから動画を配信することで、レイテンシを劇的に削減し、オリジンサーバーの負荷を軽減します。
ロードバランサー (Load Balancer): クライアントからのリクエストを複数のWebサーバーに分散させます。これにより、単一サーバーへの負荷集中を防ぎ、可用性とスケーラビリティを確保します。L7ロードバランサーを使えば、リクエストのパス（例: /upload, /watch）に応じて異なるサーバー群に振り分けることも可能です。
APIゲートウェイ (API Gateway): 全てのリクエストの入り口となるコンポーネントです。認証、認可、レートリミット、ロギングなどの共通処理を一手に引き受けます。クライアントはAPIゲートウェイとだけ通信し、背後にある複雑なマイクロサービスの存在を意識する必要がありません。
マイクロサービス群 (Microservices): システムの機能を独立した小さなサービスに分割します。
- ユーザーサービス: ユーザー登録、ログイン、プロフィール管理などを担当。
- 動画アップロードサービス: 動画のアップロード処理の受付とメタデータの初期登録を担当。
- 動画処理サービス (ワーカー): 動画のトランスコーディング、サムネイル生成などの重い処理を非同期で実行。
- メタデータサービス: 動画のタイトル、説明、再生回数などのメタデータを管理するCRUD APIを提供。
- 検索サービス: 動画の検索機能を提供。
- フィードサービス: ユーザーのホームページに表示する動画フィードを生成。
メッセージキュー (Message Queue): サービス間の非同期通信を実現します。例えば、動画アップロードサービスは、動画がアップロードされたというメッセージをキューに入れるだけで、後の重い処理（トランスコーディング）は動画処理サービスのワーカーに任せることができます。これにより、アップロードリクエストへの応答時間を短く保つことができます。RabbitMQ, Apache Kafka, AWS SQSなどが使われます。
データベース (Databases):
- メタデータDB: 動画のタイトル、ユーザー情報、コメントなどを格納します。リレーショナルなデータが多いため、SQLデータベース（例: MySQL, PostgreSQL）が適していますが、巨大なスケーラビリティが求められるため、NoSQL（例: Cassandra, DynamoDB）も有力な候補です。この選択は後の深掘りで議論します。
- 検索DB: 高速な全文検索を実現するために、Elasticsearchのような専用の検索エンジンを使用します。
オブジェクトストレージ (Object Storage): 動画ファイルやサムネイル画像などのバイナリデータを格納します。見積もりで計算した通り、ペタバイト級のデータを安価かつ高い耐久性で保存できるAmazon S3やGoogle Cloud Storageが最適です。
キャッシュ (Cache): 頻繁にアクセスされるデータをメモリ上に保持し、データベースへの負荷を軽減し、応答速度を向上させます。RedisやMemcachedが一般的に使用されます。

データモデルの設計

ハイレベル設計の一環として、主要なエンティティのデータモデルを考えます。ここでは、動画メタデータとユーザー情報を格納するテーブルのスキーマを簡単に設計してみましょう。

テーブル: `videos`	データ型	説明
`video_id`	BIGINT (Primary Key)	一意な動画ID
`user_id`	BIGINT (Foreign Key)	アップロードしたユーザーのID
`title`	VARCHAR(255)	動画のタイトル
`description`	TEXT	動画の説明文
`status`	VARCHAR(20)	アップロード中, 処理中, 公開, 非公開など
`upload_timestamp`	DATETIME	アップロード開始日時
`created_at`	DATETIME	レコード作成日時

テーブル: `users`	データ型	説明
`user_id`	BIGINT (Primary Key)	一意なユーザーID
`username`	VARCHAR(100)	ユーザー名
`email`	VARCHAR(255)	メールアドレス (UNIQUE)
`hashed_password`	VARCHAR(255)	ハッシュ化されたパスワード
`created_at`	DATETIME	アカウント作成日時

これらの基本的な設計が、次のステップである「深掘り」の議論の基礎となります。

ステップ3: コンポーネントの深掘り - 魔は細部に宿る

ハイレベルアーキテクチャで描いた骨格に、肉付けをしていくフェーズです。面接官は、あなたが各コンポーネントについてどれだけ深く理解しているか、そしてトレードオフをどのように考えているかを知りたがっています。ここでは特に重要な「動画アップロードフロー」と「データベースのスケーリング」について掘り下げていきましょう。

動画アップロードフローの徹底解剖

ユーザーが「アップロード」ボタンを押してから、動画が視聴可能になるまでの舞台裏は非常に複雑です。このフローを詳細に説明できることは、あなたの設計能力を示す絶好の機会です。

クライアントサイド処理:
- ユーザーが動画ファイルを選択します。
- クライアント（ブラウザやアプリ）は、大きなファイルを効率的にアップロードするために、ファイルを小さなチャンク（塊）に分割することがあります。これにより、アップロードが途中で失敗しても、失敗したチャンクから再開（レジューム）できます。
- クライアントはまず、APIゲートウェイ経由で「動画アップロードサービス」にアップロード開始のリクエストを送ります。このリクエストには、動画のタイトル、説明、ファイルサイズなどのメタデータが含まれます。
署名付きURL (Signed URL) の発行:
- 「動画アップロードサービス」は、リクエストを受け取ると、メタデータDBに新しい動画レコードを`status: uploading`として作成します。
- 次に、セキュリティ上の理由から、クライアントが直接オブジェクトストレージ（S3）に書き込むための、一時的な権限を持つ「署名付きURL」を生成します。
- このURLをクライアントに返却します。これにより、動画データが我々のサーバーを経由することなく、直接クライアントからS3にアップロードされるため、サーバーの負荷が大幅に軽減されます。
オブジェクトストレージへのアップロード:
- クライアントは受け取った署名付きURLを使って、動画ファイルを直接S3にアップロードします。
- アップロードが完了すると、クライアントは「動画アップロードサービス」に完了通知を送ります。
非同期処理の開始 (メッセージキュー):
- 完了通知を受けた「動画アップロードサービス」は、メタデータDBの動画ステータスを`status: processing`に更新します。
- そして、「動画のトランスコーディングを開始せよ」というメッセージをメッセージキュー（例: AWS SQS）に送信します。メッセージには`video_id`やS3上のファイルのパスなどが含まれます。
- この時点で、アップロードサービスはクライアントに「アップロードが完了し、現在処理中です」というレスポンスを返し、一連の同期処理は終了します。ユーザーはすぐに次の操作に移ることができます。
トランスコーディングと後処理 (ワーカー):
- メッセージキューを監視している「動画処理サービス」のワーカー群が、メッセージを一つ取り出します。
- ワーカーはS3からオリジナルの動画ファイルをダウンロードします。
- トランスコーディング: 動画を様々な解像度（1080p, 720p, 480pなど）とフォーマット（HLS, DASH）に変換します。これは、ユーザーのネットワーク環境やデバイスに応じて最適な品質の動画を配信する「アダプティブ・ビットレート・ストリーミング」のために不可欠です。この処理は非常にCPU負荷が高いため、多数のワーカーを並列で動かす必要があります。
- サムネイル生成: 動画の特定のフレームからサムネイル画像を生成します。
- 処理済みの動画ファイルとサムネイルは、別のS3バケット（配信用のバケット）に保存されます。
処理完了と通知:
- すべての処理が完了したら、ワーカーはメタデータDBを更新します。動画のステータスを`status: public`に変更し、各解像度の動画ファイルのURLを保存します。
- 必要であれば、通知サービスを介して、ユーザーに「動画の処理が完了し、視聴可能になりました」というプッシュ通知やメールを送信します。

この設計の利点:

スケーラビリティ: トランスコーディング処理をメッセージキューを介したワーカーで行うことで、負荷に応じてワーカーの数を柔軟に増減（オートスケール）できます。
回復力 (Resilience): トランスコーディング中にワーカーがクラッシュしても、メッセージキューの仕組み（可視性タイムアウトなど）により、別のワーカーが処理を再試行できます。
応答性: 重い処理を非同期化することで、ユーザーのアップロードリクエストに対する応答時間を短く保つことができます。

データベース設計：シャーディングとレプリケーションの深淵

YouTubeほどの規模になると、単一のデータベースでは到底トラフィックを捌ききれません。ここでは、データベースをスケールさせるための2大戦略、「レプリケーション」と「シャーディング」について、その実践的な適用方法を議論します。これは`技術面接`で頻出のトピックです。

SQL vs NoSQL: 究極の選択

まず、メタデータDBにどちらを選ぶか。これは典型的なトレードオフの議論です。

特性	SQL (例: MySQL, PostgreSQL)	NoSQL (例: Cassandra, DynamoDB)
データモデル	構造化データ（スキーマが固定）	多様なモデル（ドキュメント、キーバリュー、カラムナ）
一貫性	強い一貫性（ACIDトランザクション）	結果整合性が多い（BASE特性）
スケーリング	垂直スケーリングが主。水平スケーリング（シャーディング）は複雑。	水平スケーリングが容易に設計されている。
ユースケース	トランザクションが重要なシステム（銀行、EC）、データ間の関連性が強い場合。	大量の書き込み、膨大なデータ量、柔軟なスキーマが必要な場合。

YouTubeにおける判断:

ユーザー情報: データ間の関連性が強く（ユーザーとチャンネルなど）、トランザクションも重要なので、SQLデータベースが適しています。
動画メタデータ、コメント、いいね: 書き込み頻度が非常に高く、データ量が爆発的に増加するため、水平スケーラビリティに優れたNoSQL（特にCassandraやDynamoDBのようなWide-column store）が適しています。結果整合性も許容できます。

ここでは、両方を組み合わせるポリグロット・パーシステンスというアプローチが現実的です。今回は、より複雑な動画メタデータDBのスケーリングに焦点を当て、NoSQLを選択したと仮定して話を進めます。

レプリケーション (Replication)

レプリケーションは、データのコピーを複数のサーバーに作成することです。主な目的は、読み込み性能の向上と高可用性の確保です。

リーダー・フォロワー (Leader-Follower) モデル:
- 1台のリーダー（マスター）ノードが全ての書き込みリクエストを処理します。
- リーダーはデータの変更を複数のフォロワー（スレーブ）ノードに複製します。
- 読み込みリクエストは、全てのフォロワーノードに分散させることができます。YouTubeのように書き込みよりも読み込みが圧倒的に多い（Write:Read比が1:100以上）システムでは非常に効果的です。
- リーダーがダウンした場合は、フォロワーの中から新しいリーダーを選出することで、サービスの継続性を保ちます（フェイルオーバー）。

シャーディング (Sharding)

レプリケーションで読み込みはスケールできても、書き込みは全てリーダーに集中するため、いずれ限界が来ます。シャーディングは、データを複数のデータベース（シャード）に分割し、書き込み負荷を分散させる技術です。

シャーディングキーの選定が最も重要です。どのキーに基づいてデータを分割するかで、システムの性能が大きく左右されます。

シャーディング戦略の比較:

戦略	説明	メリット	デメリット	YouTubeでの適用
`video_id` に基づくシャーディング	`hash(video_id) % N` のような計算で、どのシャードに保存するかを決定する。（Nはシャード数）	データが均等に分散しやすい。実装が比較的シンプル。	特定のユーザーの動画が複数のシャードに散らばるため、そのユーザーの動画一覧を取得する際に、全シャードに問い合わせる必要がある（ファンアウトクエリ）。	動画メタデータの格納には適している。クエリは常に `video_id` で行われるため効率的。
`user_id` に基づくシャーディング	`hash(user_id) % N` でシャードを決定する。	特定のユーザーに関連するデータ（そのユーザーがアップロードした全動画など）が同じシャードにまとまるため、ユーザーごとのクエリが高速。	一部のヘビーユーザー（人気クリエイターなど）にアクセスが集中すると、そのシャードだけが高負荷になる「ホットスポット」問題が発生しやすい。	ユーザーごとのチャンネルページやアップロード動画一覧の表示には有効だが、ホットスポット対策が別途必要になる。
ジオロケーションに基づくシャーディング	ユーザーの地理的な位置に基づいてシャードを配置する。	ユーザーに近いデータセンターでデータを処理できるため、レイテンシが低い。	実装が複雑。ユーザーが移動した場合のデータマイグレーションなどを考慮する必要がある。	グローバルサービスでは有効な戦略の一つ。

現実的には、これらの戦略を組み合わせます。例えば、`user_id` で大まかにシャーディングしつつ、ホットスポットが発生したユーザーのデータはさらに `video_id` で分割する、といったハイブリッドなアプローチが考えられます。

CAP定理とその実践的な適用

分散システムを語る上で避けて通れないのがCAP定理です。これは、分散システムが同時に満たすことができる性質は、以下の3つのうち最大2つまでである、という定理です。

一貫性 (Consistency): 全てのノードが常に同じ最新のデータを返すこと。
可用性 (Availability): 一部のノードが故障しても、システム全体としては常にリクエストに応答できること。
分断耐性 (Partition Tolerance): ネットワークの分断（ノード間の通信が途絶えること）が発生しても、システムが動作を継続できること。

現代のクラウド環境ではネットワーク分断は常に起こりうるため、Pは必須とされます。したがって、設計者はCP (Consistency & Partition Tolerance)とAP (Availability & Partition Tolerance)のどちらを優先するかの選択を迫られます。

YouTubeのシステムにおけるCAP定理の適用例:

APを優先するシステム (結果整合性):
- 再生回数、いいね数: 数値が少し古くても、サービス提供を続ける方が重要。ネットワーク分断時にも各リージョンでカウントを続け、後で集計すれば良い。可用性を最大化する。
- コメント表示: 新しいコメントが全ユーザーに反映されるまで少し時間がかかっても問題ない。
CPを優先するシステム (強い一貫性):
- ユーザーアカウント情報、パスワード変更: ユーザーAがパスワードを変更したら、即座に古いパスワードではログインできなくなる必要がある。一時的にサービスが利用できなくなっても（可用性を犠牲にしても）、データの正確性を保つ方が重要。
- 動画のアップロード完了ステータス: 処理が完了したというステータスは、全てのコンポーネントで一貫している必要がある。

このように、システム内の各コンポーネントの役割に応じて、適切な一貫性レベルを選択することが、堅牢な大規模システムを設計する上で不可欠です。

ステップ4: 評価、ボトルネック、そしてその先へ

設計が一通り完成したら、最後の仕上げとして、システム全体を俯瞰し、潜在的な問題点や将来の拡張性について議論します。これにより、あなたがただ設計するだけでなく、運用まで見据えた思考ができることをアピールできます。

ボトルネックの特定と対策

設計したシステムで、負荷が増加した際に最初に問題となりそうな箇所はどこでしょうか？

データベース: やはり最もボトルネックになりやすいコンポーネントです。シャーディング戦略が不適切だとホットスポットが発生します。対策としては、ホットスポットを検知し、動的にシャードを再分割（リシャーディング）する仕組みや、キャッシュ戦略の徹底が考えられます。
トランスコーディングサービス: バイラル動画が同時に多数アップロードされた場合など、トランスコーディングの需要が急増すると、処理が追いつかなくなる可能性があります。対策としては、クラウドの特性を活かしたオートスケーリング設定を積極的に利用し、キューの長さを監視してワーカー数を自動で増減させる仕組みが重要です。
フィード生成サービス: 各ユーザーに合わせてパーソナライズされたホームページを生成するのは計算コストが高い処理です。特にアクティブユーザーが増えると、このサービスの負荷は増大します。対策としては、フィードをリアルタイムで生成するのではなく、事前に計算してキャッシュしておく（プリコンピュート）アプローチが有効です。
「セレブ問題」または「サンダリング・ハード問題」: 超人気クリエイターが新しい動画を投稿すると、その動画にアクセスが殺到し、特定の動画データを保持するサーバーやキャッシュ、データベースシャードに極端な負荷がかかります。対策としては、多層キャッシュ（L1, L2キャッシュ）、リクエストの合体（Request Coalescing）、負荷に応じたレプリカ数の動的調整などが考えられます。

さらなる拡張性の議論

面接の残り時間があれば、将来的な機能追加についても触れると良いでしょう。

動画推薦システム: ユーザーの視聴履歴や評価に基づいて、次に見るべき動画を推薦する機能。協調フィルタリングやコンテンツベースのフィルタリング、最近では機械学習モデル（ディープラーニング）を用いた高度な推薦エンジンが必要になります。これは、バッチ処理（Spark, Hadoop）とリアルタイム処理（Kafka, Flink）を組み合わせた複雑なデータパイプラインの設計につながります。
ライブストリーミング: 事前に録画された動画を配信するVOD（Video on Demand）とは異なり、リアルタイムでの配信には全く異なる技術スタックが必要です。WebRTCやHLS/DASHの低遅延モードなどのプロトコル知識、そして大規模な同時接続を処理するためのアーキテクチャが求められます。
DRM (Digital Rights Management): コンテンツの著作権を保護するための暗号化技術。動画を暗号化し、正規のユーザーのみが復号キーを取得して再生できるようにする仕組みの導入。
分析基盤: どの動画がどの地域でどれだけ見られているか、といったデータを収集・分析するための大規模データ処理基盤。リアルタイム分析とバッチ分析の両方が必要となり、データウェアハウス（BigQuery, Redshift）やデータレイクの構築がテーマとなります。

まとめと結論

この記事では、「YouTubeのような大規模サービスの設計」という壮大なテーマを通して、システムデザイン面接に挑むための実践的な思考プロセスを段階的に解説してきました。

重要なのは、単一の「完璧な」答えを提示することではありません。むしろ、曖昧な要求を明確にし、システムの規模感を把握し、論理的な根拠に基づいて技術選定を行い、そのトレードオフを明確に説明する能力こそが評価されます。ロードバランサーとキャッシュの設計から、データベースのシャーディングとレプリケーション、そしてCAP定理のような理論的背景まで、各コンポーネントがどのように連携し、システム全体の目標（高可用性、低レイテンシ、スケーラビリティ）に貢献するのかを、一貫したストーリーとして語ることが重要です。

システムデザインは、一朝一夕でマスターできるものではありません。しかし、今回紹介したような体系的なアプローチを身につけ、様々なシステムの設計事例を学び、そして実際に手を動かして小さなシステムを作ってみることで、あなたの設計能力は確実に向上します。このガイドが、あなたの次の技術面接、そしてキャリアにおける大きな成功の一助となることを心から願っています。

YouTube設計に挑む システムデザイン面接の実践的攻略法