メッセージキューとストリーミングシステムの比較：重要な違いとユースケース

データ処理とメッセージングシステムの世界では、「キュー」や「ストリーミング」といった用語がよく登場します。これらは似たように聞こえるかもしれませんが、それぞれ異なる目的を持っており、システムがデータを扱う方法に大きな影響を与える可能性があります。それらの違いを分かりやすく説明しましょう。

メッセージキューとは何ですか？

オンラインや対面で注文を受けるコーヒーショップを想像してみてください。注文が処理されると、顧客は受け取りを通知されます。このアナロジーでは、注文はキューのメッセージのように機能し、バリスタはそれらを1つずつ処理し、完了した注文をキューから削除します。これがメッセージキューの基本的な動作方法です。

各メッセージは独立して処理される個別のタスクを表します。キュー内のメッセージは順番に消費され、一般的に破壊的消費が行われます。つまり、メッセージが処理されると、キューから削除されます。

ストリーミングメッセージとは何ですか？

今度は、音楽がリアルタイムで流れ、観客がそれを体験するライブコンサートを想像してください。ストリーミングメッセージはデータの連続的なフローとリアルタイム処理に焦点を当てています。

• 株価監視：トレーダーにリアルタイムの更新を提供する。
• 不正検出：疑わしい活動を即座に識別する。
• 顧客サービス分析：リアルタイムでのインタラクションと感情の追跡。

Apache Kafkaでキューを使用する理由は？

Confluentでは、Apache Kafkaを多様なデータワークロードに対応するためのユニバーサルソリューションにすることを目的としています。従来のメッセージングシステムは、順序と速度の間でユーザーに選択を迫ることが多いですが、Kafkaはキューサポートを導入することでこのギャップを埋め、メッセージを逐次的または並行的に処理する柔軟性を提供します。

この追加により、Kafkaの柔軟性が向上し、ストリーミングとキューベースのワークフローの両方をサポートでき、より広範なユースケースに対応可能になります。

Apache Kafkaでキューがどのようにサポートされているか？

Kafkaは各メッセージに一意のオフセットを割り当てるログベースのアーキテクチャを採用しています。消費者はメッセージを順番に読み取り、フォールトトレランスを確保し、メッセージの再生を可能にします。新しいハイブリッドモデルでは、Kafkaは従来のキューのメリットとログベースの設計を組み合わせています。

• 並列処理：メッセージは複数の消費者によって同時に消費される可能性があります。
• 再生機能：メッセージは復旧や再処理のために再生されることができます。
• 高スループット：Kafkaはスケーラビリティと信頼性を維持しつつ、必要に応じて順不同処理を可能にします。

Kafkaにおけるコンシューマグループとシェアグループ

Kafkaでは、コンシューマグループがトピックからのデータ消費の管理を行います。各コンシューマグループは、トピックのパーティションからデータを読み取るために協働する複数の消費者で構成されます。グループ内ではパーティションと消費者の間に1:1の関係があります。ただし、消費者の数がパーティションの数を超えるとスケーリングが非効率になることがあります。

シェアグループは、特に従来のキューシステムに似たワークロードには、より柔軟なアプローチを提供します。シェアグループでは、同じパーティションから複数の消費者がデータを読み取ることができ、データ共有と処理の詳細な制御が可能になります。

実際の例：小売の販売イベント

• 並列処理：注文は複数の作業者に分配され、同時に処理されます。
• 動的なリソース配分：システムは、ピーク時に消費者を追加し、需要が低下したときにスケールダウンすることができます。
• 効率的な処理：厳密な順序を要求せず、注文が迅速に処理されます。