Apache Kafka® とは？

Kafka は高速かつ大量のデータに対応し、1 秒あたり数百万件のメッセージを処理できます。そのため、複数のサーバー間でのリアルタイムのデータ処理と統合を必要とするアプリケーションに最適です。

Kafka Cluster は最大1,000点の Broker まで拡張でき、1 日あたり数兆件のメッセージと数ペタバイトのデータを処理できます。Kafka のパーティション分割ログモデルでは、ストレージと処理能力の柔軟な拡張と縮小が可能です。このスケーラビリティにより、Kafka は膨大な数のデータソースとストリームをサポートできます。

Kafka は、2 ミリ秒という低レイテンシでマシンのクラスターを使用して大量のメッセージを配信できます。この低レイテンシは、リアルタイムのデータ処理とデータストリームへの即時応答を必要とするアプリケーションにとって非常に重要です。

Kafka は、分散型で耐久性があり、フォールトトレラントなクラスターにデータストリームを安全かつ確実に保存します。これにより、データレコードが確実に保存され、サーバー障害が発生した場合でもアクセスできるようになります。パーティション化されたログモデルにより、Kafka のデータストリーム管理能力がさらに強化され、1回限りの処理が保証されます。

Kafka は、クラスターを可用性ゾーン間で効率的に拡張したり、地理的リージョン間でクラスターを接続したりできます。この高可用性により、Kafka はフォールトトレラントとなり、データ損失のリスクがなくなります。Kafka の設計により、複数のサブスクライバーと外部ストリーム処理システムをシームレスに管理できます。

ストリーム処理には、フィルター、結合、マップ、集計、その他の変換などの操作が含まれており、企業はこれらを活用して多くのユースケースを強化します。Apache Kafka のために構築されたストリーム処理ライブラリ Kafka Streams を使用すると、企業はデータをリアルタイムで処理でき、即時のデータ処理と分析を必要とするアプリケーションに最適です。

Kafka は高スループットのイベント配信を提供し、Druid などのオープンソーステクノロジーと組み合わせると、強力なストリーミング分析マネージャー (SAM) を形成できます。Druid は Kafka からのストリーミングデータを消費して分析クエリを有効にします。イベントは最初に Kafka にロードされ、Broker でバッファリングされ、その後 Druid リアルタイムワーカーによって消費されます。これにより、リアルタイムの分析と意思決定が可能になります。

Apache Kafka は、スケーラビリティ、効率性、速度など、マイクロサービスが達成を目指す属性を実現しながらそのオーケストレーションに関連する多くの問題を解決するため、マイクロサービス向けに最も人気のあるツールです。Kafka はサービス間の通信も容易にし、超低レイテンシとフォールトトレランスを維持します。これは、堅牢でスケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャの構築に不可欠です。

Apache Kafka の機能を使用することで、組織は効率の高いデータパイプラインを構築し、データストリームをリアルタイムで処理し、高度な分析を実行し、スケーラブルなマイクロサービスを開発でき、最新のデータドリブン型アプリケーションの需要を満たすことができます。