【ITニュース解説】Apache Kafka Deep Dive: Core Concepts, Data Engineering Applications, and Real-World Production Practices

現代のITシステムでは、Webサイトのアクセスログやスマートフォンの位置情報、金融取引データなど、絶え間なく発生する大量のデータをリアルタイムで処理する能力が求められている。このような「データストリーミング」を実現するための基盤技術として広く利用されているのが、Apache Kafkaである。Kafkaは、膨大なデータを高速かつ確実に、システムからシステムへと届けるパイプラインの役割を果たす。

Kafkaのシステムは、ブローカーと呼ばれる複数のサーバーから構成される。ブローカーは、データを送信する側であるプロデューサーからメッセージを受け取り、保管し、データを受信する側であるコンシューマーに渡すという仲介役を担っている。データはトピックという名前付きのカテゴリごとに管理される。これは、ファイルシステムのフォルダのように、関連するデータをまとめるための論理的な単位だ。さらに、一つのトピックはパーティションという単位に分割することができる。データを複数のパーティションに分散させることで、複数のブローカーサーバーが処理を並行して行えるようになり、システム全体の処理能力が向上する。各パーティション内のメッセージには、オフセットという一意の通し番号が順番に割り振られ、コンシューマーはどのメッセージまで読み取ったかをこのオフセットを使って管理する。

かつてのKafkaは、ブローカーの状態や設定情報といったメタデータを管理するために、Zookeeperという外部のコンポーネントを必要としていた。しかし、Kafkaのバージョンが進むにつれて、KRaftという新しい仕組みが導入され、Zookeeperは不要になった。KRaftはKafka自身にメタデータ管理機能を統合したものであり、これによりシステム構成がシンプルになり、管理が容易になっただけでなく、スケーラビリティも向上した。

Kafkaは、データの信頼性を保証するための仕組みも備えている。まず、メッセージの配信方法には三つの保証レベルがある。「at-most-once（最大1回）」は高速だが障害時にデータが失われる可能性がある。「at-least-once（最低1回）」はデータの損失は防げるが、障害からの復旧時に同じデータが重複して処理される可能性がある。「exactly-once（正確に1回）」は、データが重複も欠損もなく、厳密に一度だけ処理されることを保証する最も信頼性の高い方式だ。また、システム障害に備える耐障害性の仕組みとしてレプリケーション機能がある。各パーティションのデータは、複数のブローカーに複製（レプリカ）が作成される。そのうち一つがリーダーとしてデータの読み書きをすべて担当し、残りのフォロワーはリーダーのデータを常に複製して同期を保つ。もしリーダーのサーバーに障害が発生しても、フォロワーの中から新しいリーダーが即座に選出され、システムの停止時間を最小限に抑えながら処理を継続できる。

Kafkaが扱うデータはバイト列であるため、プロデューサーはアプリケーションが扱う構造化データをシリアライズ、つまりバイト列に変換して送信する必要がある。逆にコンシューマーは、受け取ったバイト列をデシリアライズして元のデータ構造に復元する。この変換には、Avro、Protobuf、JSONといった標準的なデータ形式がよく利用される。また、トピックに保存されたデータは、設定された保持ポリシーに従って管理される。一定期間が経過したデータを削除する時間ベースのポリシーや、トピックのデータサイズが上限に達した場合に古いものから削除するサイズベースのポリシーを設定できる。

Kafkaの強力な特徴の一つが、Kafka Connectというフレームワークである。これは、データベースやクラウドストレージといった様々な外部システムとKafkaを容易に連携させるためのツールだ。特に、Change Data Capture (CDC) という技術と組み合わせることで、その真価を発揮する。例えば、PostgreSQLのようなデータベースで行われたデータの追加、更新、削除といった変更をリアルタイムに捉え、その変更イベントをKafkaトピックにストリーミングできる。そして、別のコンシューマーがそのトピックからデータを読み出し、Cassandraのような別のデータベースやデータ分析基盤にリアルタイムでデータを反映させることが可能になる。

このようなKafkaの能力は、多くの先進的な企業で活用されている。例えば、配車サービスのUberでは、Kafkaがシステムの中核を担っている。乗客からの配車リクエスト、ドライバーのGPS位置情報、料金計算、ETA（到着予定時刻）の予測など、毎秒数百万件も発生する膨大なイベントがKafkaを通じてリアルタイムに処理される。乗車リクエストは専用のトピックに、位置情報は別のトピックに送信され、マッチングサービスがそれらを購読して最適なドライバーを割り当てる。マッチングが成立すれば、その結果がまた別のトピックに送信され、通知サービスがそれを検知して双方のアプリに情報を送る。Kafkaは、このように複雑なリアルタイム処理を、高い信頼性とスケーラビリティで支えるデータ基盤として機能しているのである。