概要
近年、企業が扱うデータ量は爆発的に増大し、それに伴い、リアルタイム性を重視したデータ収集・分析の必要性が高まってきました。従来の「バッチ型物理統合」や「論理統合」に加え、ストリーミング基盤を活用した「リアルタイム処理型の物理統合」が新たな選択肢として注目を集めています。そうした状況の中で「Data in motion」を掲げ、Data Streaming Platform として注目されているのが Confluent です。この記事では、Confluent の特徴やユースケース、技術スタック、そして筆者の技術検証結果から得られたメリットを包括的に解説します。
1. Confluent について
Confluent は、オープンソースとして広く利用されている Apache Kafka の高性能・高スループットなストリーミング処理基盤をもとに、エンタープライズ向けの要求（可用性、運用効率、セキュリティなど）を包括的に満たすリアルタイムデータプラットフォームです。
提供形態として、クラウド環境で Kafka の運用をフルマネージド化した Confluent Cloud と、オンプレミスや任意のクラウド環境に自己管理型で導入できる Confluent Platform の 2 種類があり、Schema Registry や Control Center など企業向けの重要コンポーネントが同梱されています。これらを活用することで、大規模な環境でも細やかな運用ポリシーを策定しつつ、リアルタイムにデータを取り扱う基盤を構築できます。
引用元：Confluent Connectors by the Numbers: A Data-Driven Blog
引用元：Schema Registry for Confluent Cloud | Confluent Documentation
今回の検証を通じ、従来の「バッチ処理型」の物理統合以外に、リアルタイム処理型の物理統合 という選択肢の重要性を改めて認識しました。
これまでデータ統合には、「データレイクや NoSQL などを使った物理統合」「データ仮想化ソリューションなどを用いる論理統合」の 2 種類と考えていましたが、Confluent の高度なデータストリーミング機能から、物理統合を「バッチ型」と「リアルタイム型」に分けて整理できると気づきました。そうした観点で見ても、Confluent は非常に興味深いサービスの1つと言えます。
2. Confluent の優位性
昨今、データ活用においてリアルタイム性のニーズが急速に高まっています。オンプレミスやクラウドなど複数の環境に分散するデータを安全かつ効率的にストリーミング処理し、必要とされる箇所に即時に届ける基盤として、Confluent は大きな注目を集めています。本章では Confluent がリアルタイム処理基盤として優位性を持つ理由を、以下の 3 点に分けて解説します。
- Kafka をベースに高度に統合されたリアルタイム処理サービスであること
- データコントラクトやデータリネージなどによるデータガバナンスを実施できること
- マルチクラウド・マルチリージョンに対してデプロイできる拡張性があること
1. Kafka をベースに高度に統合されたリアルタイム処理サービスであること
Confluent は、OSS 版の Kafka をベースに、独自のクラウドネイティブエンジン KORA を採用してパフォーマンスや可用性を強化しています。
また、Kafka Connect で 120 以上のサービスとデータ連携が可能であり、ksqlDB や Apache Flink を使用したリアルタイム分析や処理を簡単に実装できます。
引用元：Confluent KORA : クラウドネイティブの Apache Kafka® エンジン | Confluent | JP
引用元：Kafka Connect Tutorial: How Connectors, Sinks & Sources Work
2. データコントラクトやデータリネージなどによるデータガバナンスを実施できること
Confluent の Stream Governance 機能では、ストリーミングデータに特化したガバナンスを実施するためのツール群を提供しています。具体的には次のような機能が含まれます。この機能により、「誰が」「どのデータ」を「どう使っているか」 をリアルタイムで明確に管理でき、企業全体でのデータ活用基盤に一貫性を持たせることが可能です。
- ストリーミングデータのスキーマ管理
- データリネージ（データの流れの可視化）
- データコントラクト（データの提供者・利用者間の合意内容の管理）
- データ制御やポリシー管理など
引用元：New for Confluent Cloud: Stream Designer, Stream Governance Advanced, and More | Confluent
引用元：Stream Governance on Confluent Cloud | Confluent Documentation
3. マルチクラウド・マルチリージョンに対してデプロイできる拡張性があること
マルチクラウド戦略や複数リージョン展開は、多くの企業にとって重要課題になりつつあります。
Confluent Cloud は単一のコンソール（ポータル画面）から複数リージョン・異なるクラウド環境を統合管理できます。さらに、Cluster Linking 機能を使えば、複数の Kafka クラスターを透過的につないでレプリケートし、マルチリージョン／マルチクラウドの環境をリアルタイムに同期可能です。
グローバルに展開する企業や高可用性を求めるケースでは、この点が大きなアドバンテージとなります。
引用元：Confluent Cloud : サービスとしての完全マネージド型 Kafka | JP
3. ユースケース
ユースケースの分類
Confluent（Apache Kafka® を含むストリーミングプラットフォーム）には、大きく以下の 3 カテゴリーで代表的なユースケースが存在します。
-
リアルタイムデータインジェスト
各種アプリケーションやデバイス、データベースなどからの大量データを継続的・即時的に取り込み、次工程となる分析・処理基盤へ迅速に受け渡しする -
リアルタイムストリーミング処理
取り込んだデータを途切れなく処理・分析し、ビジネス上の意思決定やサービス向上に活用する -
データの相互連携（データハブ）
システムや組織間でのデータフローをリアルタイムかつ拡張可能に連携し、疎結合なアーキテクチャを構築する
以降では、各カテゴリーの具体的なユースケース例を示します。
リアルタイムデータインジェスト
あらゆるソースからデータを収集し、ストリーミングプラットフォームへ取り込む段階を指します。
Confluent を使用すれば、オンプレミスやクラウド、IoT デバイスなど分散した複数のデータソースからシームレスにデータを取得し、後続の処理・分析基盤へスムーズに連携できます。
| ユースケース | 解説 | 参考リンク |
|---|---|---|
| 1. ログ・メトリクスの収集 | システムやアプリケーションのログおよびメトリクスをリアルタイムに一元集約し、障害検知や可観測性(Observability)を高める。 | Log Aggregation & Analysis for Cybersecurity | Confluent |
| 2. IoT / センサーデータの取り込み | 各種センサーデバイスや IoT デバイスからのデータをリアルタイムに集約・送信。産業系や流通・小売など幅広い業種で利用されている。 | Data Streaming at the Edge with Confluent |
| 3. データベースのチェンジデータキャプチャー（CDC）の実装 | 既存データベースの変更（Insert/Update/Delete）をリアルタイムに検知し、下流システムへ転送することでバッチ待ちを不要に。 | Cloud Database Streaming Pipelines |
主な利点
- ソースデータの変化を即座に検知し、タイムリーな意思決定を可能にする
- 従来のバッチ型よりもレイテンシを大幅に削減できる
- 可用性とスケーラビリティが高いため、大量アクセスや負荷変動に対応しやすい
リアルタイムストリーミング処理
継続的に流入するデータを即時に分析・処理し、リアルタイムでビジネス価値を最大化するアプローチです。
Confluent では、Kafka Streams や ksqlDB を始めとするストリーミング処理機能を活用することで、複雑な処理ロジックをリアルタイムに実装できます。
| ユースケース | 解説 | 参考リンク |
|---|---|---|
| 1. クリックストリーム分析 | Webサイトやアプリのユーザー行動をリアルタイム分析し、レコメンドやUX改善に反映。 | Create Clickstream Data Analysis Pipeline Using ksqlDB in Confluent Platform |
| 2. Fintech（決済・不正検知） | 金融取引や決済データをリアルタイム監視し、不正取引やリスクを迅速に検出・抑止。 | Real-Time Fraud Detection and Prevention |
| 3. リアルタイムアナリティクス & ダッシュボード | センサーデータやログ情報を即時に可視化し、ビジネス上の洞察やアラートを瞬時に得る。 | Real-Time Business Analytics Using AI |
主な利点
- イベント発生から分析・処理までのタイムラグを最小化
- 大量データをスケールアウトしながらリアルタイムで処理できる
- 機械学習や AI との組み合わせにより高度な予測やインサイト獲得が容易
データの相互連携（データハブ）
Confluent を中心に据え、システム同士を疎結合でつなぐ「データハブ」として活用するケースです。
マイクロサービスアーキテクチャやハイブリッドクラウドなど、複雑な環境でもリアルタイムにデータを連携し、統合基盤を構築できます。
| ユースケース | 解説 | 参考リンク |
|---|---|---|
| 1. Data Mesh の実装 | 各ドメインが独立してデータを管理・提供し、組織全体のアジリティを高めるアーキテクチャ。 | How an EV Manufacturer Drives Operational Efficiency With Real-Time Streaming |
| 2. マイクロサービス間のイベント駆動アーキテクチャ | Confluent をイベントバスとし、マイクロサービス間を疎結合で連携して機能拡張を容易化。 | Event-Driven Microservices Communication with Confluent |
| 3. マルチクラウド／オンプレミス間のハイブリッド連携 | 異なるクラウドやオンプレミス環境をリアルタイムでつなぎ、ハイブリッドインフラを実現。 | Data Streaming on Hybrid and Multi-Cloud Architectures |
主な利点
- 組織全体のアプリやサービスが同一のイベントストリームをリアルタイムに共有
- イベントドリブンなアーキテクチャにより、新規機能の追加やスケーリングが柔軟
- ハイブリッド／マルチクラウドでも一貫したストリーミング基盤を提供
4. Data Streaming Platform の全体像と Confluent の機能
Data Streaming Platform の全体像
以下の図は、Confluent を中心とした Data Streaming Platform の概念図です。Kafka を核とする Message Bus を基点に、さまざまなソース（Producer）からデータを取り込み（Ingest）、ストリーミング処理やレプリケーション、スキーマ管理などを経て、配信先（Consumer）へデータを分配します。こうした仕組みによってエンタープライズレベルのリアルタイムデータ基盤を実現できます。
| # | 機能カテゴリー | 概要 |
|---|---|---|
| 1 | Ingest (Producer) 機能 | 業務システムや IoT デバイスなど様々なソースからデータを収集し、Kafka に送信する機能 |
| 2 | Message Bus 機能 | 分散処理による高いスケーラビリティとフォールトトレランスを備えるメッセージング基盤 |
| 3 | Streaming Processing Engines 機能 | Kafka 上のデータをリアルタイムで処理・分析する機能 |
| 4 | Replicate 機能 | 地理的分散や可用性向上を目的に、複数クラウドやリージョン間で Kafka のデータを複製 |
| 5 | Distribute (Consumer) 機能 | Kafka に蓄積されたデータを取り出し、分析システムや他のサービスに連携する機能 |
| 6 | Data Governance 機能 | ストリーミングデータのスキーマやメタデータを集中管理し、ガバナンスを強化する機能 |
| 7 | System Management 機能 | システム全体を運用・監視するためのツール群。トピック管理やクラスターモニタリングなど |
機能カテゴリーと Confluent における機能のマッピング
| 機能カテゴリ | Confluent における機能 | 概要 |
|---|---|---|
| Ingest (Producer) 機能 | Kafka Client (Producer) | アプリ側で直接 Kafka Producer ライブラリを利用し、イベントを Kafka に送信 |
| Ingest (Producer) 機能 | Kafka Connect (Source Connector) | データベースやファイルシステムから CDC などで変更データを取得してリアルタイムに取り込むフレームワーク |
| Ingest (Producer) 機能 | MQTT Clients (Producer) | IoT デバイスやセンサーからの MQTT プロトコルイベントを取り込み可能 |
| Ingest (Producer) 機能 | REST Proxy (Producer) | REST API 経由で簡易的にメッセージを送信 |
| Message Bus 機能 | Kafka | 分散メッセージ基盤として高スループットかつフォールトトレラントな仕組みを提供 |
| Streaming Processing Engines 機能 | Kafka Streams | Kafka 上のデータをアプリケーションコードとしてリアルタイム処理するライブラリ |
| Streaming Processing Engines 機能 | ksqlDB | SQL 形式でクエリを定義し、ストリーミングデータをリアルタイムに加工・分析 |
| Streaming Processing Engines 機能 | Apache Flink | 大規模環境向けの高性能ストリーミング処理フレームワーク |
| Streaming Processing Engines 機能 | Stream Designer | GUI ベースでパイプライン設計を行い、Kafka Connect などと連携 |
| Replication 機能 | Cluster Linking | Kafka クラスターにおけるブローカー間で直接接続してリアルタイムにトピックを複製 |
| Replication 機能 | Kafka Replicator | Kafka Connectベースで Kafka クラスター間でトピックを複製 |
| Data Governance 機能 | Confluent Schema Registry | Avro / JSON / Protobuf 等のスキーマを集中管理し、互換性保証やバージョン管理を統合的に実施 |
| Data Governance 機能 | Stream Catalog | ストリーミングデータ（トピック、スキーマ、オーナー情報など）のメタデータを一元管理し、探索性やコラボレーションを向上させるためのカタログ機能 |
| Data Governance 機能 | Stream Quality | ストリーミングデータの品質を監視・評価し、スキーマ互換性の欠落や異常なデータを早期に検知・通知することで可用性と信頼性を向上する機能 |
| Data Governance 機能 | Stream Lineage | データの生成元から変換・利用先までの流れを可視化し、監査やトラブルシューティング、コンプライアンス対応を容易にするためのリネージ機能 |
| System Management 機能 | Confluent Cloud Console / Confluent Control Center | Confluent Cloud または Confluent Platform を一元的に管理・モニタリングし、トピック管理・性能監視などを実装 |
| Distribute (Consumer) 機能 | Kafka Client (Consumer) | アプリ側で直接 Kafka Consumer ライブラリを利用して Kafka からメッセージを取得 |
| Distribute (Consumer) 機能 | Kafka Connect (Sink Connector) | データストアや外部サービスとの連携を可能にするフレームワーク |
| Distribute (Consumer) 機能 | MQTT Clients (Consumer) | MQTT を使用したリアルタイム配信を IoT デバイスやセンサーに対して実施 |
| Distribute (Consumer) 機能 | REST Proxy (Consumer) | REST API 経由で外部アプリケーションがメッセージを取得する際に利用 |
今後が期待の実装予定機能：Tableflow
Tableflow は、Kafka のトピックを Apache Iceberg テーブルとして配信する機能です。
これにより、リアルタイム型の物理統合に加え、従来型のバッチ処理型の物理統合にも柔軟に対応可能となります。2024年12月30日時点では private early access 段階であり、興味がある場合は専用の申請フォームで申し込み可能です。
引用元：Tableflow: Convert Kafka topics to Iceberg tables | Confluent | JP
引用元：Apply to join the Tableflow Early Access Program
5. Confluent を学ぶ
学習コンテンツ
無償のオンラインコースとして、Learn Apache Kafka® & Flink® が公開されており、Confluent を学習するうえで役立つコンテンツが豊富に揃っています。英語の動画コンテンツですが、自動翻訳による字幕やトランスクリプト表示があるため、日本語での学習が可能です。
学習環境
Confluent Cloud にサインアップすると、$400 分のクレジットが付与される学習環境を利用できます。クラスター作成時にクレジットカード情報を求められる場合もありますが、プロモーションコードを入力すれば 30 日間の猶予が与えられます（Apache Kafka® 101 コースで解説あり）。
引用元：Free Confluent Cloud Trial: Get $400 Free to Spend
引用元：Kafka Tutorial: Build an Event-Driven Application (for Beginners)
はじめに取り組むと効果的なチュートリアル
学習環境にて、自身が開発予定の言語でのチュートリアルを実施することがおすすめです。下記のサイトで言語別でのチュートリアル手順が公開されており、私は Python での手順を実施しました。
引用元：Apache Kafka and Python - Getting Started Tutorial
引用元：Confluent の Python 公式チュートリアルを Databricks で実行してみた #Kafka - Qiita
6. 技術検証結果
筆者は Databricks(Spark) と組み合わせた Confluent の活用を検討し、その結果を以下にまとめています。
引用元：Databricks と Confluent をつなぐ：データ連携の全体像を徹底解説 #Spark - Qiita
Confluent と Databricks を連携したエンドツーエンドのパイプラインを実際に構築することで、Confluent の使い勝手やメリットを具体的に把握できました。
引用元：Confluent と Databricks を連携したリアルタイム分析の実践 #Python - Qiita
さらに、下記の記事も技術検証の過程で投稿しています。各種 Kafka 機能や Confluent Schema Registry、Datagen Source Connector に関する実践的な手順を扱っていますので、参考になれば幸いです。
-
Kafka 関連
-
Confluent Schema Registry 関連
-
Datagen Source Connector 関連
-
Debezium 関連
7. 参考リンク
開発や運用を進めるうえで役立つ公式リソースや学習コンテンツは以下の通りです。
| カテゴリ | ページ名／リンク | 概要 |
|---|---|---|
| ドキュメント | Confluent ドキュメントポータル | Confluent 全体の公式ドキュメント。Kafka や Confluent 製品に関するリファレンス、チュートリアルが集約されています。 |
| ドキュメント | Confluent Cloud のドキュメント | クラウド向け Confluent サービスに関する使い方や設定方法、アーキテクチャなどを詳しく解説。 |
| ドキュメント | Confluent Platform のドキュメント | オンプレミス環境向けの Confluent Platform (Kafka 含む) に関する導入・運用手順がまとまっています。 |
| ドキュメント | Confluent 社による Kafka ドキュメント | Apache Kafka の基本概念から高度な機能まで、Confluent 観点でのドキュメントがまとめられています。 |
| ブログ | Confluent Blog | 公式ブログ。チュートリアルや最新機能紹介、イベントなどの情報を定期的に発信。 |
| 学習コンテンツ | Confluent Developer: Your Apache Kafka® Journey begins here | Kafka や Apache Flink の基礎学習向けオンデマンドコースが多数。 |
| 学習コンテンツ | Learn Apache Kafka® & Flink® | Kafka や関連技術のハンズオンチュートリアルが充実。 |
| 学習コンテンツ | Apache Kafka® and Apache Flink® Tutorials | Kafka を学ぶためのチュートリアル、サンプルコード、オンデマンドトレーニングが提供されている開発者向けポータル。 |
| その他 | Event Streaming Patterns | イベントストリーミングのパターン・ベストプラクティスを整理した資料。 |
| その他 | The Data Streaming Glossary | データストリーミング関連の用語や概念解説、技術要素を横断的に確認可能。 |
Kafka 内部動作の理解には、Confluent ブログの以下記事も役立ちます。
- Inside the Kafka Black Box—How Producers Prepare Event Data for Brokers
- Kafka Producer Internals: The Producer Request Lifecycle
- Kafka Producer and Consumer Internals, 3: Preparing the Consumer Fetch
- Inside the Kafka Black Box 4: Understanding Consumer Fetch Requests
日本における導入事例の一つとして、メルペイが Google Cloud 上で CDC（Change Data Capture）パイプラインを構築しており、リアルタイムでデータベースの変更を追跡・反映しています。このパイプラインでは Debezium をソースに用い、Confluent 上で処理を行っています。