OSSで実現する効率化・コスト削減

ストリームデータ処理におけるOSS活用：KafkaとSparkによる効率化と運用コスト削減事例

Tags: Kafka, Spark, ストリーム処理, データ基盤, コスト削減, 効率化, OSS事例

リアルタイムデータ活用への変革：従来のバッチ処理基盤の課題

近年のビジネス環境では、市場や顧客行動の変化に即応するため、リアルタイムでのデータ分析と迅速な意思決定が強く求められています。しかし、多くの組織では、データの収集・処理が依然として日次または時間単位のバッチ処理に依存しており、鮮度の高いデータを活用しきれていないという課題を抱えていました。

特に、大量のセンサーデータ、トランザクションログ、Webアクセスログといったストリームデータを扱う場合、従来のバッチ処理では分析結果が得られるまでに長い時間を要し、ビジネスチャンスを逃したり、リスクへの対応が遅れたりすることが常態化していました。また、増大するデータ量に対応するために商用データウェアハウス（DWH）やETLツールのスケールアップが必要となり、ライセンス費用や運用コストが膨大になることも大きな問題でした。

このような背景から、私たちはリアルタイムでのデータ収集・処理・分析を可能にし、同時にコスト構造を最適化する新しいデータ基盤の構築を検討することとなりました。

OSSによるリアルタイムデータ基盤の構築戦略

新しいデータ基盤の構築にあたり、私たちはOSSの採用を積極的に検討しました。その主な理由は、以下の点にあります。

  1. コスト優位性: 高価な商用製品のライセンス費用を削減し、インフラコストも最適化できる可能性が高い点です。
  2. 柔軟性と拡張性: 特定ベンダーにロックインされず、ビジネスの変化や技術の進化に合わせて柔軟にアーキテクチャを変更・拡張できる点です。
  3. 技術トレンドへの追随: ストリーム処理や大規模データ処理の分野でOSSがイノベーションの中心となっており、最新の技術トレンドを取り入れやすい点です。
  4. コミュニティの存在: 豊富なドキュメントや活発なコミュニティがあり、技術的な課題解決や情報収集が比較的容易である点です。

これらの理由から、私たちはストリームデータ処理基盤の中核として、Apache Kafkaをメッセージングシステムに、Apache Sparkをリアルタイムおよびバッチ処理エンジンとして採用することを決定しました。また、処理結果や参照系データの一時保管場所として、Amazon S3互換のOSSオブジェクトストレージであるMinIOを活用することにしました。

意思決定においては、これらのOSSが持つ技術的な成熟度、コミュニティの規模、そして社内エンジニアの学習曲線などを総合的に評価しました。特に、Kafkaの堅牢な分散メッセージング機能と、Sparkの高速なデータ処理能力（特にStructured Streamingによるストリーム処理の扱いやすさ）は、今回の要件に合致するものでした。導入における懸念点としては、これらのOSSに関する運用ノウハウの不足が挙げられましたが、これについてはPoC（概念実証）を通じて技術的な課題を洗い出し、必要なトレーニングや外部パートナーの活用計画を策定することで対策としました。

具体的な導入プロセスとアーキテクチャ

私たちは、段階的に新しいデータ基盤への移行を進めました。まず、影響範囲の少ない一部のデータストリームからKafkaへの集約を開始し、並行してSpark Structured Streamingによるデータ処理パイプラインの開発を進めました。

アーキテクチャとしては、以下のようなシンプルな構成を採用しました。

  1. データ収集: 各種システム（アプリケーションサーバー、IoTデバイスなど）から発生するイベントデータを、高スループット・低レイテンシでApache Kafkaに送信・蓄積します。
  2. データ処理: Apache Spark Structured StreamingアプリケーションがKafkaからリアルタイムにデータを取り込み、必要な変換、集計、フィルタリングといった処理を行います。同時に、過去のバッチ処理で行っていたロジックもSpark上で実行するように移行しました。
  3. データ格納: リアルタイム処理の結果や、バッチ処理によって生成された集計データは、MinIO（または必要に応じて他のストレージやデータベース）に格納します。
  4. データ活用: 格納されたデータは、BIツールやカスタムアプリケーションから参照され、リアルタイムダッシュボード表示やアラート通知、詳細分析に利用されます。

図：OSSデータストリーム処理基盤の簡易アーキテクチャ例

このプロセスにおいて、私たちは以下の点を重視しました。

OSS導入によって得られた具体的成果

このOSSベースのストリームデータ処理基盤の導入により、私たちは当初の目的であった効率化とコスト削減を大きく達成することができました。

定性的な成果としては、以下のような点が挙げられます。

直面した課題と克服

導入・運用を進める中で、いくつかの課題にも直面しました。

  1. OSSの運用ノウハウ: KafkaやSparkのような分散システムの安定運用には、専門的な知識と経験が必要でした。特に初期段階では、パフォーマンスチューニングや障害発生時の原因特定に時間を要しました。
    • 克服策: 社内エンジニア向けの集中的な研修プログラムを実施し、外部の専門家をアドバイザーとして招聘しました。また、コミュニティや公式ドキュメント、オンラインリソースを積極的に活用し、情報共有を進めました。運用監視ツール（Prometheus, Grafana, ELK Stackなど）を強化し、システムの可視性を高めました。
  2. データ品質とスキーマ管理: ストリームデータの多様化に伴い、データ品質の維持やスキーマの進化をどう管理するかが課題となりました。
    • 克服策: Kafka Schema Registryを導入し、データのスキーマ定義を一元管理しました。また、データバリデーション処理をパイプラインに組み込み、品質異常を早期に検知・排除する仕組みを構築しました。
  3. 組織間の連携: データを供給するシステム開発チームと、データを利用するビジネス部門やデータサイエンスチームとの連携を密にする必要がありました。
    • 克服策: 定期的なワークショップや合同ミーティングを開催し、データ仕様の共通理解や活用要件の共有を促進しました。データ基盤チームがハブとなり、各部門のニーズを吸い上げ、フィードバックを基盤改善に反映させる体制を構築しました。

これらの課題に対して組織的、技術的に適切に対応することで、データ基盤の安定稼働と継続的な改善を実現しています。

まとめと今後の展望

本事例は、ストリームデータ処理という高度な要件に対し、Apache KafkaとApache Sparkという主要なOSSを組み合わせることで、高額な商用製品に依存することなく、リアルタイム分析能力の獲得と運用コストの大幅な削減を同時に達成可能であることを示しています。

技術部門責任者の方々にとっては、OSSの選定が単なるコスト削減策に留まらず、技術的な柔軟性、スケーラビリティ、そして何よりもビジネスの成長速度を加速させる戦略的な投資となり得ることを理解する上で、参考となる事例であると確信しております。重要なのは、OSSの特性を理解し、自社の技術力や組織文化に合わせて、適切な導入計画と運用体制を構築することです。

今後は、この基盤上でリアルタイム機械学習推論を実行したり、さらに多くのデータソースを取り込んだりすることで、データ活用の範囲と深度をさらに広げていくことを目指しています。OSSは進化を続けており、今後も新しい技術を取り入れながら、データ基盤を強化していく予定です。

本記事は特定の組織の具体的な事例に基づいておりますが、内容の一部は一般的なアーキテクチャや課題に基づき構成されています。