技術ブログ

はじめに

皆様、はじめまして
「NebulaShift di」のKafka技術を担当しております、上村と申します。

本ブログではKafkaの概要から具体的なユースケースまで紹介させていただければと思います。
第0回で第１回はDatabricksに関する記事だと告知しておりましたが、私自身のKafkaへの熱量が高まりすぎた結果、予定より早く記事が仕上がってしまいました。 そのため、順番が前後してしまい大変恐縮ですが、急遽Kafka編を第1回としてお届けします。

Databricks編をお待ちの皆様も、ぜひ今回はKafkaについて最後までお付き合いいただけますと嬉しいです。

いま企業が直面する"データ連携"の壁

企業システムの高度化・多様化が進む一方、部門ごとに異なる業務システムやSaaS、IoT機器などから発生する多様なデータを"つなぐ"ことが大きな課題となっています。
具体的には、現状のデータ連携には以下のような課題が存在します。

• 必要なデータを得るために複数システムを経由しなければならず、情報の鮮度や連携の効率が低下
• 定期バッチによるデータ転送はタイムラグや障害時対応に課題
• 中継システムやIF（インタフェース）変更時の影響が全体に波及

こうした「連携経路の複雑化」「障害時停止のリスク」「インタフェース対応コスト」がシステム運用現場の悩みの種になっています。
上記課題を解決するために、Apache Kafkaが有効です。

Apache Kafkaとは ― Kafkaを導入するメリットについて

Apache Kafkaは、分散型でスケーラブルなストリーミングデータプラットフォームです。 特徴的なのは「超高速スループット」「低レイテンシ」「自動冗長化・切替で止まらない」設計思想です。 Kafka導入することで、データ連携に関して下記４点の効果が期待できます。

• 連携経路が単純に、障害時も"部分だけ"止めて続行可能に
• バッチ→リアルタイム化で、常に"今"のデータが使える
• IF変更や新システム追加もKafka側で吸収、全体改修コスト減
• 大規模データも高いパフォーマンス・耐障害性を両立

結果、部門間・業務間・内外のシステムをつなぐデータ基盤の近代化が、現場運用の負担もコストも大きく軽減します。

代表的なユースケース

Kafkaの代表的なユースケースとしては下記となります。

• 金融：決済や取引イベントにおけるリアルタイム監視／不正検知
• IoT：センシングデータの"その場"での分析・障害予兆検出
• ECサイト：購買ログ×レコメンドAIの即時連携
• カスタマーサポートやゲーム：行動ログや問い合わせ履歴のストリーム分析

既存DB、DWH、APIにも自在に接続でき、「リアルタイムに生まれる価値」を拡張できます。

まとめ

いかがでしたでしょうか。
初めての記事ということもあり、非技術者の方々にとって少しわかりづらかったかもしれません。
今後も様々な職種・業種の方々に向けて更新していきますので、今後もぜひご覧いただけると嬉しいです。

今後のデータ活用に不可欠なのは「止まらない、さばける、つなげる」連携基盤です。
Apache Kafkaなら、刻々と変化するビジネス現場とシステムを、しなやかに結び続けることが可能です。
もし「データを活用したいのに、既存のやり方で限界を感じている」という場合は、ぜひKafka活用をご検討いただければと思います。

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