【ITニュース解説】Streaming Data Architectures (Kafka, Kinesis)

現代のデータ駆動型社会では、生成されるデータをリアルタイムで処理・分析する能力が、ビジネスの競争力を大きく左右する。従来、データを一定期間蓄積し、まとめて処理するバッチ処理が一般的であったが、多くの場面で即時性が求められるようになり、この手法では対応が難しくなっている。そこで注目されているのが、データが生まれると同時に継続的に処理を行うストリーミングデータアーキテクチャである。この分野で代表的な技術として、Apache KafkaとAmazon Kinesisが存在する。

ストリーミングデータ処理の基本的な考え方は、データを送る側（プロデューサー）と受け取る側（コンシューマー）が、メッセージングシステムを介して通信するPublish-Subscribeパターンに基づいている。これにより、プロデューサーとコンシューマーが互いに依存することなく、大量のデータを柔軟かつ安定してやり取りできる。

Apache Kafkaは、オープンソースで開発されている分散型ストリーミングプラットフォームであり、非常に高いスループットと信頼性が特徴だ。Kafkaでは、データは「トピック」という名前付きのカテゴリに分類される。プロデューサーが特定のトピックにデータを書き込むと、そのトピックを購読しているコンシューマーがデータを受け取って処理する。データは複数のサーバー（ブローカー）に分散して記録されるため、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することなく稼働し続ける高い耐障害性を実現している。また、処理量が増えた際にはブローカーを追加することで、システム全体の性能を向上させる水平スケーリングが容易である。その反面、Kafkaは高機能であるがゆえに、システムの構築や運用管理が複雑であり、分散システムに関する深い知識が求められるという側面も持つ。

一方、Amazon Kinesisは、Amazon Web Services (AWS) が提供するフルマネージドなデータストリーミングサービスである。フルマネージドとは、サーバーの構築、設定、保守、拡張といったインフラ管理を全てAWSが担うことを意味する。利用者はインフラの運用を気にすることなく、データの処理ロジックの開発に集中できるため、迅速にサービスを立ち上げることが可能だ。Kinesisでは、データは「データストリーム」に書き込まれ、「シャード」という単位で処理能力が管理される。AWSが提供する他のサービス、例えばデータストレージのS3やデータウェアハウスのRedshiftなどと非常に簡単に連携できる点が大きな利点である。ただし、KinesisはAWSの独自サービスであるため、利用がAWS環境に限定されるという制約がある。また、手軽に始められる一方で、Kafkaほど細かな設定やチューニングはできず、データ量や保存期間によっては、自前でKafkaを運用するよりもコストが高くなる可能性がある。

どちらの技術を選択するかは、プロジェクトの要件によって決まる。自社でインフラを管理し、システムの動作を細かく制御したい場合や、特定のクラウドベンダーに依存しないオープンな環境を構築したい場合には、Kafkaが適している。運用には専門知識が必要だが、その分、高い柔軟性とコスト効率を実現できる可能性がある。それに対して、インフラ管理の負担を軽減し、開発速度を優先したい場合や、AWSの豊富なサービスエコシステムを最大限に活用したい場合には、Kinesisが有力な選択肢となる。システムエンジニアは、こうした技術的な特性の違いを理解し、ビジネスの目的、予算、チームのスキルセットなどを総合的に評価して、最適な技術を選定する能力が求められる。