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災害復旧は、システム障害や災害後に取引システムを迅速に復旧させる体制と手順です。RPO（目標復旧時点）とRTO（目標復旧時間）を定め、データバックアップ、代替システム、復旧手順を整備します。取引の継続性確保と顧客資産保護の要となります。
災害復旧（Disaster Recovery、DR）は、自然災害、システム障害、サイバー攻撃などによりITシステムやデータが損失した際に、これらを復旧させる計画と手順の体系です。コモディティ取引では、取引システム、リスク管理システム、決済システムなどの重要なITインフラの復旧が、事業継続の要となります。
災害復旧計画（DRP）は、事業継続計画（BCP）の技術的な側面を担い、特にITシステムとデータの復旧に焦点を当てます。主要な指標として以下が設定されます：
RTO（Recovery Time Objective）
システムを復旧するまでの目標時間。コモディティ取引システムでは、ティア1システム（取引執行）は2時間以内、ティア2（リスク管理）は4時間以内が一般的です。
RPO（Recovery Point Objective）
許容できるデータ損失の時間幅。取引データは通常15分以内、ポジションデータはリアルタイムレプリケーションによりゼロに近い値を目標とします。
RLO（Recovery Level Objective）
復旧時にどの程度の機能を回復するか。初期段階では必須機能の70%、24時間以内に90%、72時間以内に100%という段階的復旧が計画されます。
高可用性要件
24時間グローバル市場に対応するため、99.99%（年間52分以内のダウンタイム）以上の可用性が求められます。特に市場開場時間中のシステム停止は、重大な機会損失とレピュテーションリスクをもたらします。
データの重要性
ポジションデータ、取引履歴、時価評価、リスク指標などは、規制報告や会計処理に必要不可欠です。データの完全性と一貫性を保ちながら復旧することが求められます。
相互依存性
取引システムは、市場データフィード、決済システム、リスク管理システムなど多くの周辺システムと連携しています。個別システムの復旧だけでなく、全体の整合性確保が重要です。
バックアップ戦略
レプリケーション技術
サイト戦略
データセンター全損
火災、地震、洪水などによる物理的破壊を想定。地理的に離れたDRサイトへの切り替えを30分以内に判断し、2時間以内に取引を再開します。
サイバー攻撃
ランサムウェアによるデータ暗号化、システム破壊を想定。隔離されたバックアップからのリストア、クリーンな環境での再構築を行います。感染前の正常なバックアップの特定が重要です。
広域災害
地域全体に影響する災害では、スタッフの安全確保と代替要員の確保も課題となります。他地域のスタッフによるリモート運用、業務の優先順位付けが必要です。
サプライチェーン途絶
クラウドプロバイダー、通信事業者、電力会社などの重要インフラの障害に備え、複数ベンダーとの契約、代替ルートの確保を行います。
初期対応（0-2時間）
システム復旧（2-8時間）
業務再開（8-24時間）
定期テストの種類
テスト項目
DRaaS（Disaster Recovery as a Service）
クラウドプロバイダーが提供するDRサービスを活用し、インフラ投資を削減しながら迅速な復旧を実現します。AWS、Azure、GCPなどが包括的なDRソリューションを提供しています。
ハイブリッドDR
オンプレミスのプライマリシステムとクラウドのDRサイトを組み合わせ、柔軟性とコスト効率を両立します。平常時はクラウドリソースを最小限に抑え、災害時に自動スケールします。
マルチクラウド戦略
複数のクラウドプロバイダーを利用し、特定ベンダーへの依存リスクを軽減します。ただし、管理の複雑性とコストのトレードオフを考慮する必要があります。
金融規制
各国の金融規制当局は、システミックリスクの観点からDR要件を定めています。米国のCFTC、英国のFCA、日本の金融庁などが、具体的な RTO/RPO 要件を規定しています。
監査と報告
DR計画の文書化、テスト結果の記録、インシデント報告が義務付けられています。外部監査により、DR体制の適切性が評価されます。
災害復旧は、コモディティ取引業務の継続性を技術面から支える重要な仕組みです。適切な投資と継続的な改善により、あらゆる災害シナリオに対する resilience を構築することができます。
データ品質
Data Qualityは、取引システムで使用されるデータの正確性、完全性、一貫性、適時性を評価・管理する重要な概念です。高品質なデータは、適切な投資判断、リスク管理、コンプライアンス遵守の基盤となり、データの検証、監視、改善プロセスを通じて継続的に品質向上を図ります。取引システムの信頼性と効率性を確保する不可欠な要素となっています。
システム監視
システム監視は、取引システムの稼働状況、パフォーマンス、エラーを継続的に監視し、問題を早期発見・対応する仕組みです。サーバー、ネットワーク、アプリケーション、データベースなど全層を監視し、可用性とパフォーマンスを維持します。予防的な監視により、取引機会の損失を最小化します。
リスク管理システム
リスク管理システムは、商品取引における市場リスク、信用リスク、オペレーショナルリスクを統合的に監視・管理するシステムです。リアルタイムのリスク計算、リミット監視、ストレステスト、シナリオ分析などの機能により、潜在的な損失を事前に察知し、適切なリスク管理行動を支援します。
市場データフィード
市場データフィードは、取引所や情報ベンダーから配信されるリアルタイムの市場情報ストリームです。価格、取引量、板情報、ニュースなどを低遅延で配信し、自動取引システムやリスク管理システムの基盤となります。データの信頼性、配信速度、冗長性が取引パフォーマンスを大きく左右します。
履歴データ
過去データは、商品取引における価格、取引量、ボラティリティなどの過去の市場情報です。バックテスト、リスクモデルの構築、パターン分析、規制報告などに不可欠で、数年から数十年分のデータを体系的に管理します。データの品質と完全性が、分析と意思決定の精度を左右します。
リアルタイムデータ
リアルタイムデータは、市場で発生する取引や価格変動を即座に配信する最新の市場情報です。ミリ秒単位の更新により、アルゴリズム取引、リスク管理、市場監視などの業務を支えます。データの鮮度と配信速度が、取引判断の質と収益性に直接影響を与える重要な要素です。
データストレージ
データストレージは、取引データ、市場データ、リスクデータなどを安全かつ効率的に保管する仕組みです。商品取引では膨大な時系列データを扱うため、高速アクセス、データ圧縮、冗長性確保などの技術により、システムの信頼性とパフォーマンスを支えています。
取引プラットフォーム
取引プラットフォームは、注文入力、市場データ表示、ポジション管理、リスク監視などの取引機能を統合的に提供するシステムです。マルチアセット対応、低遅延実行、高度な分析ツールを備え、トレーダーの意思決定と執行を包括的に支援します。