Apache Kafka を 5 分以内で解説

リアルタイムのビッグデータを使用して洞察を獲得し、データに基づいた意思決定を行う企業が増えているため、このデータをリアルタイムで処理する回復力のあるツールに対する要件も高まっています。

Apache Kafka は、大量のデータを高スループットでリアルタイム処理できるため、ビッグ データ システムで使用されるツールです。

Apache Kafkaとは何ですか

Apache Kafka は 、分散ストリーミング プラットフォーム上でデータ ストリームの保存と処理を可能にするオープンソース ソフトウェアです。 Kafka クラスターへのデータの書き込み、およびサードパーティ システムとの間でのデータの読み取り、インポート、エクスポートを行うためのさまざまなインターフェイスを提供します。

Apache Kafka は当初、LinkedIn メッセージ キューとして開発されました。 Apache Software Foundation のプロジェクトとして、このオープンソース ソフトウェアは、幅広い機能を備えた堅牢なストリーミング プラットフォームに発展しました。

このシステムは、複数のトピックを含むクラスターを中心とした分散アーキテクチャに基づいており、以下の図に示すように、大規模なデータ ストリームをリアルタイムで処理するように最適化されています。

Kafka を利用すると、データ ストリームを保存して処理できます。これにより、Kafka はビッグ データ環境における大量のデータやアプリケーションに適したものになります。

提供されたインターフェイスを介して、サードパーティ システムからデータ ストリームをロードしたり、これらのシステムにデータ ストリームをエクスポートしたりすることが可能です。システムの中核コンポーネントは、分散コミットまたはトランザクション ログです。

Kafka: 基本関数

Kafka は、データ ソースとデータ レシーバーが直接接続されている場合に発生する問題を解決します。

たとえば、システムが直接接続されている場合、受信者が利用できない場合、データをバッファリングすることはできません。さらに、受信者がデータを受け入れて処理するよりも速くデータを送信すると、送信者は受信者に過負荷をかける可能性があります。

Kafka は、送信者と受信者間のメッセージング システムとして機能します。分散トランザクション ログのおかげで、システムはデータを保存し、高可用性で利用できるようになります。データが到着するとすぐに高速処理が可能です。データはリアルタイムで集計できます。

カフカのアーキテクチャ

Kafka のアーキテクチャはクラスター コンピューター ネットワークで構成されます。このコンピュータのネットワークでは、いわゆるブローカーがメッセージをタイムスタンプ付きで保存します。この情報はトピックと呼ばれます。保存された情報はクラスター内で複製され、分散されます。

プロデューサーは、Kafka クラスターにメッセージまたはデータを書き込むアプリケーションです。コンシューマは、Kafka クラスターからデータを読み取るアプリケーションです。

さらに、Kafka Streams と呼ばれる Java ライブラリは、クラスターからデータを読み取り、処理し、結果をクラスターに書き込みます。

Kafka は、「通常のトピック」と「圧縮されたトピック」を区別します。通常のトピックは一定期間保存され、定義された保存サイズを超えてはなりません。ストレージ制限の期間を超えると、Kafka は古いメッセージを削除する可能性があります。圧縮されたトピックには、時間制限やストレージ容量の制限はありません。

トピックはパーティションに分割されます。パーティションの数はトピックの作成時に設定され、トピックがどのように拡張されるかが決まります。トピックのメッセージはパーティションに分散されます。オフセットはパーティションごとです。パーティションは、スケーリングとレプリケーションの両方が機能する基本的なメカニズムです。

トピックへの書き込みまたはトピックからの読み取りは、常にパーティションを参照します。各パーティションはオフセットによってソートされます。トピックにメッセージを書き込む場合は、キーを指定するオプションがあります。

このキーのハッシュにより、同じキーを持つすべてのメッセージが同じパーティションに収まることが保証されます。パーティション内では、受信メッセージの順序の遵守が保証されます。

Kafka インターフェイス

全体として、Kafka は次の 4 つの主要なインターフェイス (API – アプリケーション プログラミング インターフェイス) を提供します。

• プロデューサー API
• コンシューマAPI
• ストリームのAPI
• ConnectAPI

プロデューサー API を使用すると、アプリケーションは Kafka クラスターにデータまたはメッセージを書き込むことができます。 Kafka クラスターのデータは Consumer API 経由で読み出すことができます。プロデューサー API とコンシューマー API は、Kafka メッセージ プロトコルを使用します。バイナリプロトコルです。原則として、プロデューサー クライアントとコンシューマ クライアントの開発は、どのプログラミング言語でも可能です。

Streams API は Java ライブラリです。ステートフルかつフォールトトレラントな方法でデータ ストリームを処理できます。提供された演算子を使用して、データのフィルタリング、グループ化、および割り当てが可能です。さらに、オペレーターを API に統合できます。

Streams API は、テーブル、結合、および時間枠をサポートします。アプリケーション状態の信頼性の高いストレージは、すべての状態変更を Kafka トピックに記録することによって確保されます。障害が発生した場合は、トピックから状態の変化を読み取​​ることでアプリケーションの状態を復元できます。

Kafka Connect API は、サードパーティ システムとの間でデータをロードおよびエクスポートするためのインターフェイスを提供します。これは、プロデューサー API とコンシューマー API に基づいています。

特別なコネクタはサードパーティ システムとの通信を処理します。多数の商用または無料のコネクタが、さまざまなメーカーのサードパーティ システムを Kafka に接続します。

カフカの特徴

Kafka は、リアルタイム データ システムの構築を検討している組織にとって貴重なツールです。その主な機能の一部は次のとおりです。

高スループット

Kafka は複数のマシン上で実行できる分散システムであり、高いデータ スループットを処理できるように設計されているため、大量のデータをリアルタイムで処理するのに理想的な選択肢となります。

耐久性と低遅延

Kafka はパブリッシュされたデータをすべて保存します。つまり、コンシューマーがオフラインであっても、オンラインに戻った後は引き続きデータを使用できます。さらに、Kafka は遅延が少なくなるように設計されているため、データを迅速かつリアルタイムで処理できます。

高い拡張性

Kafka は、パフォーマンスをほとんどまたはまったく低下させることなく、増加するデータをリアルタイムで処理できるため、大規模で高スループットのデータ処理アプリケーションでの使用に適しています。

フォールトトレランス

Kafka の設計にはフォールト トレランスも組み込まれており、複数のノード間でデータがレプリケートされるため、1 つのノードに障害が発生した場合でも、他のノードでデータを利用できます。 Kafka は、障害が発生した場合でも、データを常に利用できるようにします。

パブリッシュ/サブスクライブ モデル

Kafka では、プロデューサーがトピックにデータを書き込み、コンシューマーがトピックから読み取ります。これにより、データのプロデューサーとコンシューマーの間の高度な分離が可能になり、イベント駆動型のアーキテクチャを作成するための優れたオプションになります。

シンプルなAPI

Kafka は、データを生成および消費するためのシンプルで使いやすい API を提供し、幅広い開発者がデータにアクセスできるようにします。

圧縮

Kafka はデータ圧縮をサポートしているため、必要なストレージ容量を削減し、データ転送速度を向上させることができます。

リアルタイムストリーム処理

Kafka はリアルタイム ストリーム処理に使用できるため、組織はデータが生成されるときにリアルタイムでデータを処理できます。

Kafka の使用例

Kafka は幅広い用途を提供します。一般的な応用分野は次のとおりです。

リアルタイムの Web サイトアクティビティ追跡

Kafka は、Web サイトのアクティビティ データをリアルタイムで収集、処理、分析できるため、企業はユーザーの行動に基づいて洞察を得て意思決定を行うことができます。

リアルタイムの財務データ分析

Kafka を使用すると、財務データをリアルタイムで処理および分析できるため、傾向や潜在的なブレイクアウトをより迅速に特定できます。

分散アプリケーションの監視

Kafka は分散アプリケーションからログ データを収集して処理できるため、組織はパフォーマンスを監視し、問題を迅速に特定してトラブルシューティングできるようになります。

さまざまなソースからのログ ファイルの集約

Kafka は、さまざまなソースからそれらを集約し、一元的な場所で分析や監視に利用できるようにします。

分散システムにおけるデータの同期

Kafka を使用すると、複数のシステム間でデータを同期できるため、すべてのシステムが同じ情報を持ち、効果的に連携できるようになります。このため、ウォルマートなどの小売店で使用されています。

Kafka のもう 1 つの重要な応用分野は機械学習です。 Kafka は、特に次のような機械学習をサポートしています。

リアルタイムでのモデルのトレーニング

Apache Kafka はリアルタイムでデータをストリーミングして機械学習モデルをトレーニングできるため、より正確で最新の予測が可能になります。

リアルタイムでの解析モデルの導出

Kafka はデータを処理および分析して分析モデルを導き出し、意思決定と行動の実行に使用できる洞察と予測を提供します。

機械学習アプリケーションの例としては、リアルタイムの支払い情報を履歴データやパターンとリンクさせることによる不正行為の検出、現在、履歴、または位置ベースのデータに基づいたオーダーメイドの顧客固有のオファーによるクロスセル、または機械による予測メンテナンスなどがあります。データ分析。

Kafka 学習リソース

Kafka とは何か、およびそのユースケースについて説明しました。次に、現実世界で Kafka を学習して使用するのに役立ついくつかのリソースを示します。

#1. Apache Kafka シリーズ – 初心者向け Apache Kafka を学ぶ v3

「初心者向けの Apache Kafka の学習」は、Stephane Maarek が Udemy で提供する入門コースです。このコースは、Kafka テクノロジーを初めて使用するものの、Java および Linux CLI についてはある程度の知識がある人を対象に、Kafka の包括的な入門を提供することを目的としています。

すべての基本的な概念をカバーし、Kafka がどのように機能するかをよりよく理解するのに役立つ実際のプロジェクトとともに実践的な例を提供します。

#2. Apache Kafka シリーズ – Kafka ストリーム

データ処理のための Kafka Streams は、Kafka Streams を深く理解することを目的として Stephane Maarek によって提供されるもう 1 つのコースです。

このコースでは、Kafka Streams アーキテクチャ、Kafka Streams API、Kafka Streams、Kafka Connect、Kafka Streams、KSQL などのトピックを取り上げ、実際の使用例と、Kafka Streams を使用してそれらを実装する方法をいくつか紹介します。このコースは、Kafka の経験がある人でも受講できるように設計されています。

#3. まったくの初心者のための Apache Kafka

「絶対初心者のための Kafka」は、Kafka のアーキテクチャ、中心的な概念、機能などの基本をカバーする初心者向けのコースです。また、Kafka クラスターのセットアップと構成、メッセージの生成と使用、およびマイクロ プロジェクトについても説明します。

#4. 完全な Apache Kafka 実践ガイド

Kafka 実践ガイドは、Kafka を使用した実践的な経験を提供することを目的としています。また、Kafka の基本的な概念と、クラスター、複数のブローカーの作成、カスタム プロデューサとコンソールの作成に関する実践的なガイドについても説明します。このコースには前提条件は必要ありません。

#5. Apache Kafka を使用したデータ ストリーミング アプリケーションの構築

「Apache Kafka を使用したデータ ストリーミング アプリケーションの構築」は、Apache Kafka を使用してデータ ストリーミング アプリケーションを構築する方法を学びたい開発者およびアーキテクト向けのガイドです。

この本では、Kafka の主要な概念とアーキテクチャについて説明し、Kafka を使用してリアルタイム データ パイプラインとストリーミング アプリケーションを構築する方法を説明します。

Kafka クラスターのセットアップ、メッセージの送受信、Kafka と他のシステムやツールの統合などのトピックについて説明します。さらに、この本では、読者が高性能でスケーラブルなデータ ストリーミング アプリケーションを構築するのに役立つベスト プラクティスも提供します。

#6. Apache Kafka クイック スタート ガイド

Kafka クイック スタート ガイドでは、Kafka のアーキテクチャ、重要な概念、基本操作など、Kafka の基本について説明します。また、単純な Kafka クラスターをセットアップし、それを使用してメッセージを送受信するための段階的な手順も提供します。

さらに、このガイドでは、レプリケーション、パーティショニング、フォールト トレランスなどのより高度な機能の概要も説明します。このガイドは、Kafka を初めて使用し、すぐにプラットフォームを立ち上げて実行したいと考えている開発者、アーキテクト、データ エンジニアを対象としています。

結論

Apache Kafka は、リアルタイム データ パイプラインとストリーミング アプリケーションを構築する分散ストリーミング プラットフォームです。 Kafka は、リアルタイムで大量のデータを収集して処理するための高速で信頼性が高く、スケーラブルな方法を提供することで、ビッグ データ システムで重要な役割を果たします。

これにより、企業は洞察を獲得し、データに基づいた意思決定を行い、業務と全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

Kafka と Spark を使用したデータ処理を探索することもできます。