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

Apache Kafkaは、リアルタイムでのデータ処理に不可欠な分散メッセージングプラットフォームである。システム間で大量のデータを高速にやり取りする能力を持ち、1秒間に数百万件のイベントをミリ秒単位の遅延で処理できることが大きな特徴だ。この能力により、膨大なデータが発生し続ける現代のITシステムにおいて重要な役割を担っている。

Kafkaの基本構造は、ブローカー、トピック、パーティションという要素で構成される。ブローカーはデータを保存し提供するサーバーのことであり、通常は複数台のブローカーが連携して「Kafkaクラスタ」を形成する。これにより、一部のサーバーに障害が発生してもシステム全体が停止しない高い耐障害性を実現している。クラスタ内のブローカーたちは、KRaftモードと呼ばれる仕組みによって互いの状態を調整し、協調して動作する。

データの流れをECサイトの注文処理を例に見てみよう。顧客からの注文データは、「orders」という名前の「トピック」に送信される。トピックは関連するメッセージをまとめるためのカテゴリのようなものである。データ量が増加し、一つの流れでは処理が追いつかなくなると、トピックは複数の「パーティション」に分割される。例えば、注文データを3つのパーティションに分けることで、3つの処理を同時に実行する並列処理が可能になり、システム全体のスケーラビリティが向上する。各パーティション内のメッセージには「オフセット」と呼ばれる一意の連番が振られ、どこまでデータを読み取ったかを管理するために使われる。

データをKafkaに送信するクライアントを「プロデューサー」、受信するクライアントを「コンシューマー」と呼ぶ。プロデューサーは、どのパーティションにデータを送るかを制御できる。例えば、顧客IDをキーに指定することで、特定の顧客の注文データが常に同じパーティションに送られるようにでき、処理順序の保証が可能となる。また、プロデューサーは「acks」という設定でデータ送信の信頼性を調整できる。「acks=all」という最も信頼性の高い設定では、データの複製が複数のブローカーで完了したことを確認してから次の処理に進むため、金融取引のようなデータ損失が許されない場面で利用される。

一方、コンシューマーは「コンシューマーグループ」という単位で動作する。グループ内の各コンシューマーが異なるパーティションを担当することで、効率的にデータを並列処理する。もしコンシューマーの処理がデータの流入速度に追いつかない場合、「コンシューマーラグ」と呼ばれる遅延が発生する。このラグを監視することは、システムの安定運用において非常に重要である。Kafkaはメッセージの配信保証レベルとして、メッセージが失われる可能性はあるが決して重複しない「最大1回」、重複する可能性はあるが決して失われない「最低1回」、そして厳密に1回だけ処理される「厳密に1回」の3つのモードをサポートしており、用途に応じて選択できる。

Kafkaは、レプリケーション（複製）によって高い耐障害性を確保している。各パーティションのデータは、リーダーと呼ばれるブローカーと、その複製を持つ複数のフォロワーと呼ばれるブローカーに保持される。リーダーに障害が発生した場合、フォロワーの中から新しいリーダーが自動的に選出され、処理が継続される。

さらにKafkaは、単なるメッセージングシステムにとどまらない豊富なエコシステムを持つ。Kafka Connectは、データベースやクラウドストレージといった外部システムとのデータ連携を容易にするフレームワークである。Kafka StreamsやksqlDBを使えば、流れてくるデータをリアルタイムで加工・分析するストリーム処理アプリケーションを、JavaコードやSQLライクな構文で簡単に構築できる。

実世界の例として、NetflixはKafkaを大規模に活用している。ユーザーの視聴履歴や操作ログをリアルタイムで収集し、パーソナライズされたおすすめコンテンツの生成に利用している。また、多数のマイクロサービスの監視データを集約し、システムの異常を即座に検知する仕組みや、デバイス間で視聴状態を同期させるためにもKafkaが使われている。このように、Apache Kafkaはリアルタイムデータストリーミングの中核技術として、多くの先進的なサービスを支えているのである。