【ITニュース解説】Apache Kafka Deep Dive: Concepts, Applications, and Production

Apache Kafkaは、私たちが日々触れるデジタルサービスの裏側で、大量のデータをスムーズに、そしてリアルタイムに処理するための非常に重要なシステムである。これは、2010年にビジネス特化型ソーシャルメディアであるLinkedInで開発されたオープンソースの分散型イベントストリーミングシステムで、ユーザーの膨大な活動記録やシステムログといった、途切れることのないデータストリームを効率的に扱うために生まれた。LinkedInでは、数多くのアプリケーションが互いに連携し合うためのメッセージング基盤としてKafkaを活用しており、例えば、クリックやプロフィール閲覧、検索といったユーザーのあらゆる行動を分析するためにKafkaトピックへ送信したり、各サービスがそれぞれファイルにログを書き込む代わりに、Kafkaを通じてログを一元的に集約したりしている。また、「過去10分間で何人が自分のプロフィールを見たか」といったリアルタイム分析や、Hadoopなどの大規模データ処理システムや監視システムにデータを供給する中央のデータバスとしても機能する。

Kafkaの主な役割は三つある。一つは、異なるアプリケーションが互いにデータや「イベントストリーム」をやり取りできるようにすることだ。イベントストリームとは、データベースの更新、APIからの情報、IoTデバイスからのセンサーデータ、クラウドサービスやその他のソフトウェアアプリケーションなど、様々な場所でリアルタイムに発生するデータの流れを指す。二つ目は、そのイベントストリームをリアルタイムで処理する能力を持つこと。そして三つ目は、発生したイベントを記録として蓄積し続ける機能を提供することである。

Kafkaの動作は、従来のメッセージングシステムが抱える課題を解決する独特な仕組みに基づいている。従来のシステムには、メッセージを複数の処理系で分散して処理できる「キューイングモデル」と、一つのメッセージを登録している全ての処理系に届ける「Publish/Subscribe（発行/購読）モデル」の二つのタイプがあった。キューイングは処理のスケーラビリティに優れる一方で、Publish/Subscribeは複数の購読者が同じメッセージを受け取れるものの、個々の処理系の負荷分散には向いていなかった。Kafkaはこれら二つの良い点を組み合わせるために、「パーティション化されたログモデル」を採用している。ログとは、イベントが追加された順に記録される一連のデータのことで、これを「パーティション」と呼ばれる小さな区画に分割する。これにより、複数のコンシューマ（データを読み取る側）が同時に一つのトピック（データの種類ごとの分類）からデータを読み取りつつ、各コンシューマに処理を効率的に分散させることが可能になる。さらに、Kafkaは一度処理したデータを再度読み込み、別のアプリケーションで何度でも再処理できる「リプレイアビリティ」という機能も持っており、これによりデータの柔軟性、スケーラビリティ、信頼性が大きく向上する。

ここで、Kafkaの核となる概念をいくつか紹介する。まず「イベント」とは、システム内で「何かが起こった」という記録のことで、例えば「ユーザーがログインした」といった具体的な情報を含む。これにはキー、値、タイムスタンプ、ヘッダーなどの情報が含まれる。次に「プロデューサー」は、このイベントをKafkaに書き込む側のアプリケーションやシステムを指す。「コンシューマ」はその逆で、Kafkaからイベントを読み出す側のアプリケーションやシステムのことだ。「トピック」はイベントを保存する場所であり、フォルダのような役割を果たす。例えば、「ユーザーアクティビティ」というトピックにはユーザーの行動に関するイベントが格納されるといった具合だ。「パーティション」は、トピックをさらに細かく分割したもので、同じキーを持つイベントは常に同じパーティションに書き込まれるため、イベントの順序が保証される。これにより、複数のプロデューサーやコンシューマが同時に処理を行ってもデータの整合性が保たれる。「レプリケーション」は、万が一のシステム障害に備えて、パーティションのコピーを複数作成しておく仕組みで、通常は3つのコピーを持つことでデータの可用性と耐障害性を高めている。最後に「リテンション」は、イベントがKafka内にどれくらいの期間保存されるかを設定する機能で、一度読み出されたイベントも、設定された期間内であれば削除されることなく保持され続ける。

これらの概念を理解することで、実際にKafkaを使ってデータストリーミングを行うイメージが掴めるだろう。例えば、Dockerを使ってKafka環境を構築し、Pythonプログラムでプロデューサーを作成して、仮想通貨取引所BinanceのAPIからBTC/USDT（ビットコインとテザー）の価格データをリアルタイムで取得し、それをKafkaトピックへ送信する。同時に、別のPythonプログラムでコンシューマを作成し、Kafkaからその価格データをリアルタイムで読み取るといった簡単なプロジェクトを実行できる。実際にこの手順を踏むことで、BinanceからKafkaを経由してコンシューマへ、ライブの価格データが流れていく様子を体験できる。

結論として、Apache Kafkaは、従来のメッセージングシステムが持つ課題を克服し、スケーラブルで耐障害性があり、非常に高いパフォーマンスを持つリアルタイムデータストリーミングソリューションを提供する。そのパーティション化されたログアーキテクチャは、データの整合性を保ちながら並列処理を可能にし、さらにはデータのリプレイ機能も備えているため、現代のデータ駆動型アプリケーションにとって不可欠なツールとなっている。Uberの乗車分析からLinkedInのアクティビティフィードに至るまで、Kafkaは大規模なプロダクション環境でその信頼性を証明し続けている。今後、多くの組織がイベント駆動型アーキテクチャを採用していく中で、Kafkaを使いこなす能力は、回復力があり、将来を見据えたデータパイプラインを構築したいと考えるエンジニアにとって、非常に価値のあるスキルとなるだろう。