ストリーミングデータアーキテクチャについて知っておくべき基礎知識

あらゆる業界で、毎日およそ2,000,000,000,000,000,000バイトのデータが生成されていることをご存知だろうか？あるいは、毎日約3億2877万テラバイトのデータが生成されているという事実を？

この数字は、いささかばかげているように思える（このゼロの数を見てほしい）。しかし、戦略的プランの策定、十分な情報に基づいた意思決定、組織の主張の裏付けなど、選手データが私たちの生活に与えた影響を考えれば、それほど信じられない数字でもないだろう。

それでも、収集したデータが効率的に処理されなければ意味がない。Forrester社の調査によると、全データの60％から73％が分析に使われることはないという。そこで、ストリーミング・データ・アーキテクチャの出番となる。ストリーミング・データ・アーキテクチャによって、企業は過去数年間の爆発的なデータ増加に対応することができる。

基本的な定義を理解するデータストリームとストリーム処理

ストリーミング技術は新しいものではないが、ここ数年で大きく発展した。未開拓の可能性を秘めた技術のひとつが、ストリーミング・データ・アーキテクチャだ。まずは基本的な用語を理解することから、このトピックを深く掘り下げていこう。

データ・ストリーム

データストリームは、しばしば「動くデータ」として知られ、モノのインターネット（IoT）デバイス、クリックストリームデータ、クラウドベースのプラットフォームからのログファイル、モバイルアプリ、ソーシャルネットワーキングサイトなど、さまざまなソースから生成される情報の絶え間ない流れである。

従来のデータ処理が一括してデータを収集し処理するのに対し、データストリームは継続的にデータを収集するため、データが作成されるとすぐに処理することができる。これが「ストリーミング」という言葉の意味でもある。その結果、日々の業務を追跡し、繁栄させる能力が企業に与えられる。

データストリームは、その無制限な性質、無限の長さ、連続的な流れ、高速性、潜在的な大きな変動性によって特徴づけられる。

ストリーム処理

ストリーム処理では、データのストリームが作成されるときに、それに対する意思決定が行われる。以前は、「リアルタイム処理」という用語は、データの専門家によって、特定のユースケースに必要な頻度で処理されるデータを指す言葉としてよく使われていた。しかし現在では、ストリーム処理ツールやフレームワークが開発され広く受け入れられていることや、RAMのコストが下がっていることから、「ストリーム処理」はより正確な意味で使われている。

ストリーム処理は多くの場合、データストリームに対してアクションを起こす。これらのアクションは、シリアル、パラレル、またはその両方の場合がある。このアクティビティを説明するために、「ストリーム・パイプライン」という用語が使われる。

ストリーミング・データ・アーキテクチャから得られるメリットとは？

以前は、ストリーム処理のような専門技術を持つ企業は多くなかった。しかし、ストリーミング・データ・アナリティクスを採用する企業が増えている。これは、IoTネットワーク、機械学習、SaaSなどのソースからのデータの急激な増加によるところが大きい。

最新のストリーム処理インフラが普及したのは、リアルタイム・データ処理の需要が高まったためだけでなく、企業がストリーミング・データ・アーキテクチャから多くのメリットを得られるようになったためでもある。

容易なスケーラビリティ

ストリーミング・データ・アーキテクチャが組織で普及している理由には、スケーラビリティが重要な要因となっている。拡張性が高く、拡大するデータに対応するために多くのリソースを必要としない。

パターン検出

パターンを認識することで、企業はトレンドを把握し、正確な予測を立てることができる。これは多くの場合、継続的なデータ処理によって達成される。

最新のリアルタイムデータソリューションを実現

ある種の業界では、トラックの位置をリアルタイムで把握するなど、即時の更新が求められますが、従来のバッチ・アーキテクチャではそれができないことがよくあります。リアルタイム分析のおかげで、即時の洞察に加え、データ侵害や不正行為を可能な限り早く検出することができます。

より良いカスタマー・エクスペリエンス

プロセス・ストリーミング・データにより、企業は顧客の行動や嗜好をよりよく理解することができる。そこから、企業は顧客により個別化された適切な体験を提供することができる。

ストリーミング・アーキテクチャの構成要素

データ・ストリームの使用による継続的なデータ・フローは、リアルタイムの洞察と迅速なデータ分析を可能にする。バッチ処理を待つ代わりに、現在のストリーミング・アーキテクチャはデータ・ストリームを即座に分析し、対応する。

その能力は、4つの主要コンポーネントによって実現される：メッセージ・ブローカー、バッチ処理とリアルタイムETLツール、ストリーミング・データ・ストレージ、そして データ分析だ。

メッセージ・ブローカー（ストリーム・プロセッサー）

これはストリーミング・データを管理する基本的な要素である。メッセージ・ブローカー（ストリーム・プロセッサー）は、ソースからデータを収集した後、他のコンポーネントが消費するために常にデータをストリーミングする。ストリーム・プロセッサが実行する他のタスクには、エンリッチメント、ウィンドウ化、共通メッセージ・フォーマットへのデータ変換などがある。

Apache Spark Streaming、Apache Flink、Apache Kafka Streamsなどは、一般的なストリーム処理ツールの例である。

ストリーミング・ブローカーは、従来のMOM（Message-Oriented Middleware）ブローカーとは異なり、パーシステンスによるハイパフォーマンスをサポートし、大容量（1GBP/秒以上）を持ち、ストリーミングに重点を置いている。

バッチ処理とリアルタイムETLツール

データが収集されると、標準化されたフォーマットに変換される。その後、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを使ってデータを分析する。ETLツールは、企業がデータ・ストリーム・アーキテクチャからデータを取得し、クエリーを使用して分析するのを支援する。このコンポーネントの出力は、アラート、APIコール、可視化、アクション、または新しいデータ・ストリームになります。

Apache Storm、Spark Streaming、WSO2 Stream Processorは、ストリーミングデータ用のオープンソースETLツールの例である。

ストリーミング・データ・ストレージ

変換後、構造化データと半構造化データはデータウェアハウスに保管される。

さらに、データレイクには非構造化データを格納することもできる。AWS、Azure、Google Cloud Platformなどの主要なクラウドサービスプロバイダーは、さまざまな種類のデータを保存するためのデータレイクやデータウェアハウスを提供している。

ストレージシステムは、収集されるデータの種類に応じて採用される。一般的に、ストリーミング・イベント・データはサイズが大きく複雑であるため、ほとんどの企業はクラウド・オブジェクト・ストアを運用データレイクとして使用している。クラウド・オブジェクトストアが企業に好まれるもう1つの理由は、低コストと俊敏性にある。データベース、データウェアハウス、メッセージブローカーなど、ストリーミングデータを保存する他の選択肢もある。各オプションには長所と短所があるため、組織に最適なものを選択する前に、ニーズを明確にしておく必要がある。

データ分析／サーバーレス・クエリー・エンジン

データを収集し、変換し、保存した後は、適切なツールを使って分析する番だ。これらのツールの例としては、Amazon Redshift、Elasticsearch、Cassandraなどがある。これは、収集したデータから洞察を得て、価値を付加するときである。

ストリーミング・データ・アーキテクチャの使用例

ストリーミング・データ・アーキテクチャーの数多くの側面が技術的に聞こえるように、それは様々な実用的で魅力的なアプリケーションを持っている。以下はその代表的なものである。

不正行為の検出

前述したように、リアルタイム分析によって、企業は不正行為を迅速に発見し、報復することができる。例えば、取引のストリーミングデータを処理することで、クレジットカード会社はほぼ瞬時に不正行為を特定することができます。これは顧客行動分析やeコマースの不正検知にも有効です。

モノのインターネット（IoT）とスマートシティ

スマートシティには、スマートビルディング、スマートパーキング・ソリューション、スマート交通管理などが含まれることが多いが、これらはすべて、データを収集するための多数のセンサーを備えたモノのインターネット・システムを実装している。データ・ストリーム処理により、都市は安全性と効率性を確保するためにタイムリーな調整を行うことができる。

製造業

一定のデータストリームは、予知保全、工業用ビジュアル品質管理、製造における異常検知に使用できる。例えば、データのストリームを調べることで、機械に問題が発生したり、故障しそうになったりしたときを検知することができる。データのおかげで、オペレーターはタイムリーな介入ができ、ダウンタイムとメンテナンスコストを最小限に抑えることができる。

データ・ストリーミング・アーキテクチャのパワーを活用する

一見すると、ストリーミング・データ・アーキテクチャは圧倒的で、把握するのが難しく思えるかもしれない。しかし、データが新しい石油であることを考えれば、堅牢でスケーラブルなデータ・ストリーミング・アーキテクチャを構築することは、長年にわたる持続可能なデータ駆動型活動の基盤を作ることになる。ストリーミング・データ・アーキテクチャの変化や人気は、成長するビジネスにおけるその重要性を反映している。

つまり、データ・ストリーミングは、最新のデータ処理と分析に欠かせない要素なのだ。常に流れているデータの力を活用することで、企業はリアルタイムの洞察を得て、イノベーションを促進することができる。

したがって、あなたも行動を起こす時です。 オリエント・ソフトウェアと 当社のデータ専門家チームの力を借りて、ビジネスの潜在能力を発揮するときです。あなたのデータ・ストリーミング・アーキテクチャをスタートさせるために、今すぐ私たちにご連絡ください。