イベントメッシュの目的 📬
イベントメッシュの目的は、企業全体に散らばったイベント駆動型アーキテクチャ（EDA）の 「イベント（メッセージ）」のやり取り を、一元的に管理・制御するためのインフラ層（基盤）を提供することです。
イベント駆動型アーキテクチャ（EDA）が企業全体に拡大するにつれて、
「どのサービスがどのイベントを発行しているのか」
「どのイベントを購読すればいいのか」
「イベントの形式（スキーマ）は正しいか」
といった管理が困難になり、カオスな状態（"イベント・スパゲッティ"）に陥りがちです。
イベント・スパゲッティ状態での生じる問題
カオス（Event Spaghetti）
どのサービスがどのイベントを発行し、誰がそれを購読しているのか、誰も全体像を把握できなくなります。
発見性の欠如
開発者が「注文完了イベント」を使いたくても、それがどこに存在し、どのような形式なのかを発見できません。
ガバナンスの欠如
あるチームが勝手にイベントの形式（スキーマ）を変更し、それを購読していた他の多数のサービスが連鎖的に障害を起こします。
技術の分断
AチームはKafkaを使い、BチームはAWS SQSを使っている場合、両者がイベントをやり取りするのが困難です。
イベントメッシュのできること
イベントメッシュは、このカオスを解決するための**「インテリジェントなインフラ層」です。
これは単一のメッセージブローカーではなく、
複数のブローカーや技術（Kafka, SQS, Azure Event Hubsなど）を メッシュのように接続
し、以下の機能を提供する「中央神経系」として機能します。
1. イベントの発見
開発者が「どのようなイベントが利用可能か」を簡単に見つけられるカタログ機能を提供します。
2. ガバナンス
イベントの形式（スキーマ）を管理・強制し、「OrderPlacedイベントは必ずこの形式でなければならない」といったルールを徹底できます。
3. 動的なルーティング
イベントの発行者（Producer）と購読者（Consumer）を動的に接続します。
発行者はただイベントを発行すればよく、イベントメッシュが 「このイベントはAチームとBチームに届ける必要がある」 と判断し、賢くルーティングします。
4. 相互運用性
異なる技術（Kafka, RabbitMQ, SQSなど）や異なるクラウド（AWS, GCP, Azure）の間であっても、イベントメッシュがその違いを吸収し、イベントがシームレスに行き来できるようにします。
3つの関係性
1. イベント駆動 (EDA) との関係性
EDA
アーキテクチャの「設計思想」です。
「イベント」を通じてシステムを疎結合に連携させるという概念。
イベントメッシュ
EDAを大規模に実現するための 「インフラ実装」 です。
アナロジー
EDAが「郵便でコミュニケーションを取る」というアイデアだとすれば、
イベントメッシュは「郵便番号システム、郵便局、仕分けセンター、配送網」といった、
そのアイデアを 大規模かつ信頼性高く実現するための具体的な“仕組み” です。
2. サービスメッシュとの関係性
サービスメッシュとイベントメッシュは、競合するものではなく、補完関係にあります。
それぞれが異なる種類の通信を管理します。
サービスメッシュ (例: Istio, Linkerd)
・通信モデル：同期的
・トラフィックの種類：リクエスト/レスポンス (APIコール)。gRPCやREST APIなど。
・アナロジー：電話網。
「AがBに電話をかけ、応答を待つ」という即時性のある通信を管理します。
・主な機能：サービスディスカバリ、リトライ、サーキットブレーカー、mTLS暗号化。
イベントメッシュ (例: Solace, Boomi)
・通信モデル：非同期的
・トラフィックの種類：イベント (メッセージ)
・アナロジー：郵便網。「Aが手紙（イベント）を投函し、Bが後でそれを受け取る」という、時間的に分離された通信を管理します。
・主な機能：イベントルーティング、スキーマ管理、発見可能性。
ここのまとめ
多くの先進的なアーキテクチャでは、サービスメッシュとイベントメッシュの両方が共存します。
例えば、ユーザーからのリクエスト（REST API）をサービスメッシュが受け付け、
そのサービスが処理を完了した後にイベントメッシュへ「処理完了イベント」を発行し、
他のサービスがそれを非同期で受け取るといった形です。
データメッシュとイベントメッシュの関係性
データメッシュとイベントメッシュの関係は、
イベントメッシュが「インフラ（How）」
であり、
データメッシュが「設計思想（What）」
です。
データメッシュは、イベントメッシュというインフラ技術を利用することで、その思想（＝データプロダクト間の非同期連携）を実現します。
データメッシュ概要
データメッシュは、EDAとは異なり、「分析データ」に関するアーキテクチャの設計思想です。
これは、中央集権的なデータチーム（＝モノリシックなDWH）を解体し、
「データ」を ドメイン（事業部）が所有・提供する製品（データプロダクト） として扱う考え方です。
データメッシュとイベント駆動
このデータメッシュの思想を実現する上で、
「データプロダクト同士はどう連携するのか？」
という問いが生まれます。
その答えが、イベント駆動アーキテクチャ（EDA） です。
・注文ドメインのデータプロダクトは、データが更新されたら「OrderUpdated」というデータイベントを発行します。
・配送ドメインのデータプロダクトは、そのイベントを購読し、自身の「配送分析データ」を更新します。
結論：インフラと思想の関係
データメッシュが「分析データをドメインごとに独立した“データショップ”として運営する」という設計思想（What）だとすれば、
イベントメッシュは、「それらのショップ間（例：注文ショップと配送ショップ）で、
データイベント という商品を、カタログを見ながら安全かつ確実に配送・交換するための、信頼できる物流ネットワーク（インフラ）」（How）のようなものです。
まとめ
イベントメッシュは、企業内に分散・乱立しがちなメッセージブローカー（Kafka, SQS, RabbitMQなど）や、そこを行き交う大量のイベントに対して、
中央集権的なガバナンス（ルールの強制、発見可能性、動的なルーティング）
を提供するインフラ層（あるいはアーキテクチャパターン）です。
カオスな「イベント・スパゲッティ」状態になるのを防ぎ、「誰が、何を、どこへ」送っているのかを管理・制御するための仕組みです。