ロックインと引き換えの快適さか、オープンの自由度か
「Amazon Kinesis」「Amazon MSK」の違いは？ AWSの2大ストリーム処理サービス
ストリーム処理のために、AWSは「Amazon Kinesis」と「Amazon Managed Streaming for Apache Kafka」（Amazon MSK）という2種類のサービスを用意している。両者の違いとは。
継続的かつ大量に生じるデータを「ストリーム」と言う。ストリームを処理するアプリケーションは、データの量を問わず遅延を最小限に抑え、受け取るデータをリアルタイムに取り込んで処理する必要がある。
Amazon Web Services（AWS）は、ストリームの取り込みと処理に利用できる「ストリーム処理サービス」を2種類用意している。「Amazon Kinesis」と「Amazon Managed Streaming for Apache Kafka」（Amazon MSK）がそれだ。どちらもストリームを処理するという基本機能は共通しているが、それぞれ異なる特徴がある。Amazon KinesisとAmazon MSKの主な類似点と相違点を確認する。
Amazon KinesisとAmazon MSKの違い
Amazon Kinesisはリアルタイムでのストリームの取り込みと処理を目的とする。ストリームを生成するアプリケーション群である「プロデューサー」がAmazon Kinesisを介して、データを利用するアプリケーションである「コンシューマー」にデータを転送する。
ストリーム分析サービス「Amazon Kinesis Data Analytics」や、AWSのデータストアにストリームをロードするサービス「Amazon Kinesis Data Firehose」などの機能別サービスで構成される。動画の処理と分析に特化する機能を備えた「Amazon Kinesis Video Streams」というサービスも含む。ユーザー企業はAmazon Kinesis Video Streamsと、「Amazon SageMaker」「Amazon Rekognition Video」などAWSの機械学習サービスを連携させることで、コンピュータビジョンを組み込んだアプリケーションを構築できる。
一方のAmazon MSKは、オープンソースのメッセージキュー／ストリーム（連続的に発生し続けるデータ）処理ミドルウェア「Apache Kafka」のマネージドサービスだ。ユーザー企業はApache Kafkaを稼働させるインスタンス（仮想サーバ）の運用をAmazon MSKに任せることが可能だ。
Amazon Kinesisはストリームを「シャード」という単位で管理する。各ストリームのデータ容量は、ユーザー企業がストリームに割り当てたシャードの数によって異なる。Amazon Kinesisはデフォルトで24時間のデータ保持期間を設定している。この期間は有償オプションの契約により最大7日まで延長できるようにしている。Amazon MSKのデータ保持期間は事実上無制限だ。
自社に適しているのはAmazon KinesisとAmazon MSKのどちらか
クラウドインフラでストリームデータを実行するための分かりやすいサービスがAmazon Kinesisだ。AWSの仕組みと機能を使用するため、ベンダーロックインのリスクは高くなる。一方でAWSが提供する他のクラウドサービスとの連携によって、開発とメンテナンスにかかる時間を大幅に短縮できる。Amazon Kinesis Data AnalyticsやAmazon Kinesis Data Firehose、Amazon Kinesis Video Streamsなどの機能別サービスが充実しているため、アプリケーション開発に生かしやすい。
Amazon MSKはデータのプロデューサーとコンシューマーが既にApache Kafkaのライブラリを使用しており、ソースコードの更新を最小限に抑えてクラウドサービスに移行する必要がある場合に適したサービスだ。Apache Kafkaはオープンソースのため、ベンダーロックインを避け、簡単にインフラを移行可能なストリーム処理システムを構築したい企業にも適している。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[フォーティネットジャパン合同会社] 複雑化しがちな「SASE運用」 IT・医療・金融などの事例に見る導入成功の秘訣 -
製品資料
[フォーティネットジャパン合同会社] 「SD-WAN」導入で失敗しないための5つの重要事項 -
技術文書・技術解説
[フォーティネットジャパン合同会社] VPNの代替候補「ZTNA」を理解できるようになる“3大要素”とは？ -
事例
[フォーティネットジャパン合同会社] すぐ分かる「SD-WAN」選定のポイント 成功企業はどんな成果を出した？ -
製品資料
[SCSK株式会社] 「Dropbox」管理・運用の困りごと解決ガイド
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
半数がブルーカラー転向を視野に？ ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
2
Microsoft月例パッチ1400件超で過去最多 「限界点」を迎えたパッチ管理
-
3
SAP導入後も残る“Excel依存” 京急電鉄は「kintone」でどう解消した？
-
4
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
5
生成AIが普及しても「技術書」を手放せないエンジニアの本音
-
6
「エージェントを作るな、スキルを作れ？」 Anthropicが提唱するAI運用の勘所
-
7
RAGで「データをAIに送る」運用が限界を迎えている理由
-
8
なぜ人はいるのにDXが進まない？ ライオンも直面した“老害”レガシーシステム
-
9
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
10
Claude利用8割のGMO、AI人材の評価軸が「トークン管理」に変わった
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する？ 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か？ 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出？ 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
7
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
9
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
-
10
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー