ストリーム処理を基礎から理解する【後編】

Kafkaに至る「ストリーム処理」の系譜と“クラウド時代の潮流”をたどる

センサーやアプリケーションから届く大量のデータをすぐに処理して活用したい――。それに応えるのが「ストリーム処理」だ。ストリーム処理の歴史を踏まえ、現状はどのような実装方法があるのかを解説する。

　センサーやアプリケーションなどから継続的に送られてくるデータを、リアルタイムで処理、分析するのが「ストリーム処理」だ。例えば気象観測や金融取引、製造現場の監視など、特に即時の判断がものを言う分野で活用されている。このストリーム処理の発想自体は新しいものではない。

ストリーム処理の歴史

　コンピュータの黎明（れいめい）期から、複数のセンサーから得られるデータをリアルタイムに処理・分析するための仕組みが模索されてきた。初期にはこのアプローチは「センサーフュージョン」と呼ばれており、異なる種類のセンサーデータを統合して意味のある情報を導き出すことが目的とされていた。

　2000年代初頭、スタンフォード大学のデイビッド・ラックハム教授が、「CEP」（Complex Event Processing：複合イベント処理）という概念を提唱した。CEPは、複数のデータストリームをリアルタイムで相関させ、そこから有意なパターンやイベントを抽出する手法だ。イベントの発生タイミングを抽象化して扱う技術、イベントの階層管理、因果関係の把握などを基盤とするその考え方は「SOA」（Service-Oriented Architecture：サービス指向アーキテクチャ）や「ESB」（Enterprise Service Bus：エンタープライズサービスバス）といった企業向けアーキテクチャの発展にも大きく貢献した。

　その後、クラウドサービスとオープンソース技術の進展により、分散メッセージング基盤「Apache Kafka」などを活用したPub/Sub（パブリッシュ／サブスクライブ）モデルによるイベントデータの処理が、従来よりも低コストで実現可能になった。この流れの中で、複雑なイベント処理をよりシンプルに扱えるストリーム処理フレームワークが続々と登場。CEPの枠組みを発展させた「ESP」（Event Stream Processing：イベントストリーム処理）や「DSP」（Data Stream Processing：データストリーム処理）といった概念も確立された。

　現在では、クラウドネイティブなアプリケーション開発が主流となり、SOAやESB、CEPといった用語は次第に使われなくなってきている。その代わりに、マイクロサービスアーキテクチャやPub/Subサービス、そしてストリーム処理を中核としたシンプルでスケーラブルなインフラが台頭しており、リアルタイムデータ活用の主流技術として定着しつつある。

「ストリーム処理」を実現するツールとフレームワーク

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