IoTの普及やビジネス環境の急速な変化を背景に、リアルタイムデータをビジネスに生かす流れが加速しています。中でも現在、特に注目を集めているのが、AIのリアルタイム処理を実現するために重要な、データの即時収集・処理を可能にするデータストリーミング技術です。

本記事では、データストリーミングの基本概念や、AIとの組み合わせによる活用イメージ、Apache KafkaやFluentdなどのツールを活用したシステム設計のポイントを解説します。

リアルタイムデータ処理はなぜ重要？ 三つの代表的なユースケース

そもそも、データのリアルタイム処理はなぜ重要なのでしょうか？

IoTデバイス、ソーシャルメディア、オンライン取引、センサーネットワークなど、リアルタイムデータの活用例は多様化し、どんな企業も利用できる可能性は高まっています。中でも、AI／MLとの組み合わせは、リアルタイムでの意思決定をより高度にし、ビジネスの競争力を大きく向上させるカギとなっています。

代表的なユースケースを三つ見てみましょう。

AIによる異常検知（製造・金融・医療分野）

リアルタイムデータ処理の代表的な活用例の一つが、異常検知です。AIや機械学習を活用することで、膨大なデータからパターンを解析し、異常を即座に検知できます。

・製造業： IoTセンサーを用いて設備の温度、振動、電流値などのデータをリアルタイムで監視し、異常が発生する前に予兆を検知（Predictive Maintenance）。故障の未然防止やダウンタイム削減に貢献します。
・金融業：クレジットカード取引や銀行送金のデータをリアルタイムで分析し、不審な取引を検知。不正アクセスやマネーロンダリングの防止に活用されます。
・医療分野：ウエアラブルデバイスや病院のモニタリングシステムを通じて患者のバイタルデータ（心拍数、血圧、酸素飽和度など）をリアルタイムで監視し、異常値が検知された際にアラートを送信。救急対応を迅速化します。

ログ・メトリクスのリアルタイム監視（IT運用・システム管理）

企業のITインフラやアプリケーションの安定運用には、リアルタイムのログ・メトリクス監視が不可欠です。システム障害やサイバー攻撃を即座に検知・対応することで、ダウンタイムの最小化とセキュリティ強化を実現できます。

・システム運用監視：CPU使用率、メモリ使用量、ディスクI/O、ネットワークトラフィックなどのメトリクスをリアルタイムで監視し、異常値を検知。異常を即座に検知し、必要に応じて自動的に対応（スケールアウト、アラート通知）します。
・アプリケーション監視：Webサービスやクラウドアプリのエラーログ、レスポンスタイム、ユーザーアクセス状況をリアルタイムで分析し、パフォーマンスの低下や障害の兆候を把握。エンドユーザーへの影響を最小限に抑えます。
・セキュリティ監視：ファイアウォールログやアクセスログを解析し、DDoS攻撃、マルウエア感染、不正アクセスの兆候をリアルタイムで検知。サイバー攻撃を未然に防ぎ、迅速な対応を可能にします。

カスタマーエクスペリエンスの最適化（マーケティング・EC分野）

リアルタイムデータは、マーケティングやECの分野でも活用され、顧客一人一人に最適なエクスペリエンスを提供するための重要な要素となっています。

・ECサイトのパーソナライズ：ユーザーの閲覧履歴や購入履歴を即座に分析し、レコメンドエンジンを通じて適切な商品をリアルタイムで提案。コンバージョン率の向上に貢献します。
・リアルタイム広告配信：SNSや検索エンジンの行動データを活用し、ユーザーの興味関心に基づいたターゲティング広告を配信。広告効果を最大化します。
・カスタマーサポートの最適化：チャットボットやAIアシスタントがリアルタイムで顧客の問い合わせを解析し、適切な情報や解決策を即座に提供。サポート対応の効率化と顧客満足度の向上を実現します。

こうしたリアルタイムデータの処理において要となるのが、大量のデータが継続的に流れる環境で、即時に分析・処理を行う「データストリーミング技術」です。

ストリーミング処理の実装で乗り越えるべき4つの課題

リアルタイムデータは、多くの業界で活用が進んでいますが、実際にストリーミング処理を実装するのは容易ではありません。その背景にあるのが、以下の4つの課題です。

【課題1】 データの流量が一定ではない

例えば以下のように、リアルタイムデータの発生する頻度や量は変動します。

・ECサイト：セール期間中にアクセスが急増し、大量のイベントデータが発生
・IoTシステム：異常を検知したときにセンサーデータが急激に増加
・金融取引システム：市場の急変時にトランザクションが急増

このようなデータのスパイク（急増）に対応し、リアルタイム性を保つのは容易ではありません。そこで求められるのが、データ量の増減に応じて処理能力を動的に調整できるスケーラブルな処理基盤です。

【課題2】データロストや重複の管理が必要

ストリーミングデータは、大量のデータが継続的かつリアルタイムで流れるため、単一のサーバーでは処理が追いつかないことが多く、分散環境での処理が必要になります。しかし、分散環境では、ネットワーク遅延や障害、負荷分散によるメッセージの再送、分散ノード間の同期ズレといった理由により、データの喪失（ロスト）や重複（二重送信）が発生しやすくなります。これらの問題を防ぐためには、Exactly Once Processing（1回のみ処理）、レプリケーション（データの冗長化）、ACK（確認応答）などを用いた確実なデータ受信などの仕組みが有効です。

【課題3】フォーマットやソースの異なるデータを統合する必要がある

AI／MLシステムは通常、以下のように異なるシステムやデバイスからさまざまなデータ形式、質のデータを収集します。

・異なるデータソース: IoTデバイス、API、データベース、クラウドサービス など>
・多様なデータ形式: JSON、CSV、XML、Protobufなど
・データのクレンジング: 欠損値処理や異常値のフィルタリングが必要

これを解決するためには、データ収集・変換レイヤーを構築し、ストリーミングデータを統一された形式で処理することが不可欠です。

【課題4】処理遅延（レイテンシ）の最小化が必要

リアルタイムデータ処理では、データの流入から結果が得られるまでの時間（レイテンシ）を極力短縮することが求められます。しかし、データ量の増大、ネットワークの輻輳、処理リソースの制約など遅延を引き起こす要因はさまざまであり、これらの要因を最小限に抑える工夫が必要になります。

KafkaやFluentdとは何か 両者を組み合わせて4つの課題をどう解決する？

ストリーミングデータの処理を効率的に行うために、多くのシステムではApache KafkaとFluentd を活用しています。これらは、リアルタイムデータ処理における4つの課題を克服するための強力なツールです。それぞれどのように組み合わせることでストリーミング基盤を最適化できるのでしょうか。

Apache Kafkaとは？

Apache Kafkaは、リアルタイムで大量のデータをやり取りするための「メッセージングシステム」です。データを一時的に保存し、必要なシステムへスムーズに配信する役割を持ち、例えば、ECサイトでアクセスログやIoTセンサーのデータを収集し、分析システムへ送るのに使われます。Kafkaは分散型アーキテクチャのためスケーラビリティが高く、耐障害性やスパイクへの対応性能にも優れています。

Fluentdとは？

Fluentd は、異なるデータソースからストリーミングデータを収集し、適切なフォーマットに変換して転送するログ収集ツールです。例えば、ECサイトのアクセスログやサーバーの動作記録をリアルタイムで分析できるようにするのに使われます。JSON、CSV、XML、Protobufなど多様なデータフォーマットに対応しており、異なるデータソースからストリーミングデータを収集し、Kafkaに転送する役割を果たします。

KafkaとFluentdをデータ処理のパイプラインに組み込むことで、前述の4つの課題に対し以下のように対処することが可能となります。

「【課題1】 データの流量が一定ではない」の対処

Kafkaはクラウドのオートスケーリング機能と組み合わせることでデータの増減に応じた処理能力の拡張が可能になります。また、Fluentdのバッファリング機能によって一時的なデータの急増にも対応し、流量を安定化させることができます。

「【課題2】データロスや重複の管理が必要」への対処

KafkaのEoP機能はデータのロストや重複を防ぎつつ、一貫性のある処理を実現することに貢献します。ACK機能による確実な書き込み、トランザクション機能による整合性保持、レプリケーション機能による障害対策も有効です。また、Fluentdのリトライ機能とバッファリングにより、ネットワーク障害時のデータ保持や再送が可能になりデータの信頼性が高まります。

「【課題3】フォーマットやソースの異なるデータを統合する必要がある」への対処

Fluentdは、前述の通り異なるデータフォーマットを統一する機能を持ち、入力プラグインを活用することで、API、データベース、ログファイルなど多様なデータソースからのデータ収集も可能です。また、フィルタープラグインを利用して不要なデータを除外し、Kafkaへ送信する際にフォーマットを変換できます。Kafkaでは、Confluent Schema Registryを用いることでスキーマの統一とバージョン管理を行い、データの整合性を確保できます。

「【課題4】処理遅延（レイテンシ）の最小化が必要」への対処

Kafkaは、パーティション分割による並列処理や非同期データ転送を活用することで、高スループット・低遅延のストリーミング処理を実現します。一方、Fluentdは、エッジ側でデータの前処理（不要なデータの除外、圧縮、変換）を行うことで、ネットワーク負荷を軽減し、転送の高速化を実現します。

ストリーミング処理の基本概念への理解が適切なアーキテクチャ設計を支える

リアルタイム分析を実現するために不可欠なストリーミング処理技術──Apache Kafka、Fluentdについて詳しくご紹介しました。ほかにもストリーミング処理に必要な知識は数多く、例えばシステムの設計やデータの保存・処理方法、監視やセキュリティ対策などについての学習も欠かせません。本記事でストリーミング処理の基本を理解した上で、両システムの実装やシステム全体のアーキテクチャ設計に歩みを進めていきましょう。