大量のデータ（ビッグデータ）をリアルタイムで処理する能力は、多くの組織にとって極めて重要になっており、そこでデータ・ストリーミング・テクノロジーの出番となる。これらのテクノロジーにより、大量のデータをリアルタイムまたはほぼリアルタイムで処理することが可能になり、企業は即座に洞察を得て、一刻を争うデータ主導の意思決定を行うことができる。

これらのテクノロジーの核心は、イベント・ストリームとも呼ばれるデータ・ストリームの概念である。データ・ストリームは、ソーシャルメディア・フィード、モノのインターネット（IoT）デバイス、ログ・ファイル、科学的データ・セットなど、さまざまなソースから生成されるシーケンスです。これらのデータ・ストリームは、データ・ストリーミング技術によって取り込まれ、処理される。

もう一つの重要な側面は、データストリームのスケーラビリティである。データ量が増加するにつれて、テクノロジーは負荷の増加に対応できるように拡張され、企業はリアルタイムの分析結果を得ることができる。つまり、企業は生成されたデータを分析し、迅速な意思決定を行うことができる。これは、不正行為の検出や顧客体験の最適化など、タイミングが重要なシナリオで特に役立つ。

データ・ストリーミング・テクノロジーは、SQLデータベースのような構造化データから、ライブ・イベントやソーシャルメディア・フィードのような非構造化データまで、さまざまな形式をサポートしているため、企業はソースや形式に関係なく、あらゆる種類のデータを処理・分析できる。例えば、実装と管理には高度なデータエンジニアリングスキルが必要で、特に大量のデータを扱う場合には低レイテンシーと高スループットが要求される。

データストリーミング技術の基本概念

データ・ストリーミング・テクノロジーは、いくつかの基本概念の上に成り立っている。これらの概念を理解することは、リアルタイム・データ処理のパワーを十分に活用する上で極めて重要です：

データストリーム

データ・ストリームは、IoTデバイス、ログ・ファイル、株式市場など、さまざまなソースからの連続的なデータ・フローです。これらのデータ・ソースは、多くの場合、リアルタイムまたはリアルタイムに近い高速でデータを生成し、生成されたデータは通常、時間に敏感である。

ストリーム処理

ストリーム処理とは、データ・ストリームをリアルタイムで処理することである。スケジュールされた間隔でデータを処理するバッチ処理とは異なり、ストリーム処理はデータが到着するとすぐに処理する。このためレイテンシーが低く、ユーザーのポジション追跡や商品価格とその値に基づく意思決定など、時間に敏感なアプリケーションには不可欠です。

バッチ処理とストリーム処理

バッチ処理とストリーム処理は、データ処理に対する2つの異なるアプローチを表している。バッチ処理は、一度に大量のデータをスケジュールされた間隔で処理し、時間に敏感でないデータ分析タスクに適しています。一方、ストリーム処理はデータが生成されるとすぐに処理し、リアルタイムの洞察を提供する。

また、データ・ストリーム処理について語る際に「マイクロバッチ」という言葉を目にすることがあるが、このアプローチはバッチ処理とストリーム処理の中間に位置し、非常に新鮮なデータが必要な場合に用いられるが、必ずしもリアルタイムではない。

データ・ストリーミング・アーキテクチャ

データ・ストリーミング技術の典型的なアーキテクチャには、データ・ソース、データ取り込みシステム、ストリーム処理システム、データ・ストレージ・システムが含まれる。

1. データ・ソースはデータのストリームを生成する。

2. Apache KafkaやAmazon Kinesisのようなデータ取り込みシステムは、処理のためにこれらのデータストリームを取り込む。

3. Apache FlinkやApache Spark Streamingなどのストリーム・プロセッサーは、取り込まれたデータをリアルタイムで処理する。

4. 処理されたデータはデータレイクやデータウェアハウスに保存され、さらなる分析や可視化ダッシュボードに利用される。

5. データは、PubNub Kafkaブリッジなどのシステムを使用して、ネットワークのエッジに直接ストリーミングすることができます。

データはデータパイプラインでソースからデスティネーションまでアーキテクチャを流れます。要するに、データ・パイプラインは、データの起点から取り込み、処理、そして最終的にストレージや可視化までのデータの旅を表している。

データの一貫性

データの一貫性はデータ・ストリーミングにおける重要な関心事である。データ・ストリーミング・テクノロジーは、一貫性を確保するために、イベントの順序付け、完全一致処理、フォールト・トレランスなどの様々なテクニックを使用する。これらの技術は、データが正しい順序で処理され、データが失われたり複数回処理されたりすることがなく、データが失われることなくシステムが障害から回復できることを保証します。

例えば、PubNubはリードレシート、メッセージ順序付け、キューイングなど、メッセージ配信を保証するいくつかの方法を提供しています。

データストリーミング技術のためのツール

データ・ストリーミング技術を実装するための様々なオープンソースおよび商用ツールが利用可能である。Apache Kafka、Apache Flink、AWS Kinesis、Microsoft Azure Stream Analyticsなどだ。各ツールにはそれぞれ長所と使用事例があり、ツールの選択はデータストリーミングアプリケーションの特定の要件に依存します。

PubNubデータストリーミングの次のステップ

データストリーミング技術の基本的な概念とアーキテクチャを理解したら、次のステップはこれらの技術を自分のシステムに実装することです。PubNubは、既存のアーキテクチャに簡単に統合できる堅牢でスケーラブルなリアルタイムデータストリーミングプラットフォームを提供します。

ここでは、PubNubデータストリーミングを始めるための手順を説明します：

1. デモを見るPubNubはリアルタイムデータストリーミングのデモを提供しており、プラットフォームの仕組みを理解するのに役立ちます。このデモは、チャットアプリからIoTデバイス制御まで、幅広いユースケースに適用できます。

2. 基本を理解する：PubNubは、データストリーミングに関する項目を含む、主要な用語や概念を説明する包括的な用語集を提供しています。

3. PubNub Illuminateを理解する：PubNub Illuminateを使用すると、オンザフライで収益化戦略を調整し、ユーザーの行動をインセンティブにリンクし、カスタム、リアルタイム集計およびデバイスメトリクスですべてのアクションを追跡し、即座に結果を確認することができます - すべてあなたの開発チームに負担をかけることなく。

4. 登録PubNubアカウントに登録します。登録ページから登録できます。PubNubアカウントの無料層は制限に余裕があり、アップグレードするまでクレジットカードを必要としません。

5. ビルドを開始します：基本をマスターしたら、独自のデータストリーミングアプリケーションを構築しましょう。PubNubは、リアルタイムデータストリーミングアプリケーションの構築に関するチュートリアルを含む、さまざまなタイプのアプリケーションの構築をガイドするチュートリアルのホストを提供しています。

6. APIを探索する：PubNubは、アプリケーションの構築に使用できる幅広いAPIとSDKを提供しています。詳細はSDKドキュメントのページをご覧ください。

7. 価格を理解する：構築を完了する前に、どのくらいの費用がかかるかを知っておくと便利です。PubNubの価格についての詳細は価格ページをご覧ください。

データ・ストリーミング・テクノロジーのユースケースを詳しく見る

リアルタイムデータ分析

データ・ストリーミング・テクノロジーの主なユースケースの1つは、リアルタイムのデータ分析です。データ・ストリームをリアルタイムで処理・分析することで、企業は業務に関する洞察を即座に得て、情報に基づいた迅速な意思決定を行うことができる。これは金融などの業界で特に有用で、リアルタイムデータ分析は不正行為の検出や市場動向分析などに利用できます。

PubNub Illuminateはリアルタイム分析プラットフォームの一例である。しかし、PubNub Illuminateは単なるデータ管理のためのプラットフォームではなく、データメトリクスに基づいて条件を定義することもでき、その条件がトリガーされると、そのデータに基づいて動的なアクションが実行されます。

モノのインターネット（IoT）

データ・ストリーミング・テクノロジーのもう一つの重要なアプリケーションは、モノのインターネット（IoT）で、デバイスがデータ・ストリームを生成し、それをリアルタイムで処理して貴重な洞察を提供することができます。例えば、産業機器の性能を監視することで、企業は機器の故障につながる前に問題を検出し、対処することができる。

ソーシャルメディア分析

ソーシャルメディア・プラットフォームは、毎秒大量のデータを生成します。データ・ストリーミング技術は、このデータをリアルタイムで処理できるため、企業はトレンドを監視し、顧客の感情を追跡し、顧客のフィードバックに即座に対応することができます。

電子商取引

Eコマース業界では、データ・ストリーミング技術はリアルタイムで顧客の行動を追跡することができ、企業はパーソナライズされた推奨を提供し、顧客体験を改善し、売上を増加させることができます。

データストリーミング技術の今後の動向

機械学習やAIとの統合

データ・ストリーミング技術の重要なトレンドの1つは、機械学習と生成AIの統合である。機械学習モデルは、正確でタイムリーな予測を行うために必要なリアルタイムのデータを提供することができる。これは特に予知保全に有用で、機械学習モデルはリアルタイムのデータに基づいて部品の故障を予測することができる。例えば、モバイル機器のバッテリーの放電サイクルは、バッテリーの予想寿命を推定するために使用することができる。

オープンソース・フレームワークの利用拡大

Apache Kafka、Apache Flink、Spark Streamingなどのオープンソースのフレームワークは、データストリーミング技術を実装するための一般的なツールとなっている。これらのフレームワークは、大量のデータをリアルタイムで処理するための堅牢な機能を提供し、オープンソースの性質上、高度にカスタマイズ可能で、さまざまなユースケースに適応できる。今後、これらのフレームワークやその他のオープンソース・フレームワークの利用が増えると予想される。

データ・セキュリティとプライバシーの重視の高まり

企業が機密データを処理するためにデータ・ストリーミング・テクノロジーにますます依存するようになるにつれ、データ・セキュリティとプライバシーがより重視されるようになるだろう。これには、データ・ストリームを不正アクセスから保護し、データ・プライバシー規制を確実に遵守するための強固なセキュリティ対策の導入が含まれる。

より高度なデータエンジニアリング技術

ストリーム処理、データ・パイプラインの最適化、データの一貫性の確保など、エンジニアがこのテクノロジーに習熟するにつれて、より高度なデータ・エンジニアリング技術が登場すると予想される。

結論

データ・ストリーミング・テクノロジーの未来は明るい。リアルタイムでより優れた業務上の洞察をビジネスに提供することで、過去のデータに頼ることなく即座に行動を起こすことができ、顧客満足度、効率性、収益性が向上する。顧客管理、eコマース、IoT、ソーシャルメディア分析など、業種を問わず、データ・ストリーミング技術はビジネスのあり方を変革する可能性を秘めている。

PubNubは、ストリーミングデータによるビジネスの変革をお手伝いします。PubNubの開発に関するどのようなことでも、devrel@pubnub.com、DevRelチームまたはサポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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この記事はPubNub.comに掲載されたものです。

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