Apache Kafkaとは？Apache KafkaのモニタリングとKafkaガバナンスについて解説

チームがコードを本番環境にプッシュしましたが、ユーザーが遅延を感じ始めました。原因は消費者の遅延でしょうか？ブローカーのストレスでしょうか？それともシステムの可視性が低いからでしょうか？ 

これは、大規模なイベント駆動型システムを運用するチームにとって日常的な現実です。だからこそ、企業はApache Kafkaの監視を強化し、「Kafkaとは何か？」といったより深い問いを問いかけ、ストリーミングインフラの管理方法を見直そうとしているのです。

この記事では、Kafka とは何か、Apache Kafka はどのように機能するのか、Kafka がなぜ人気があるのか​​、Kafka の用途は何なのか、適切な Kafka 監視ツールの選択方法について説明します。 

また、長期的な信頼性のために、Kafka パフォーマンス監視、Apache Kafka メトリクス、Kafka ガバナンスが不可欠となっている理由についても学習します。

カフカとは？ 

不正行為の警告や車両追跡など、数千のユーザー、センサー、システムが一度にデータを送信する場合、企業は基本的なキュー以上のものを必要とします。 カフカ その価値を証明します。

これは、大規模なリアルタイム データを転送、保存、処理するオープン ソースの分散イベント ストリーミング プラットフォームです。 

KafkaはLinkedInの社内プロジェクトとして始まり、2011年にオープンソースプラットフォームとして公開されました。 Apache Software Foundation.

Kafkaソフトウェアとは何かご存じですか？Kafkaは、パイプライン、リアルタイム分析、そして様々な業界のイベントドリブンアプリを支えるエンジンです。パーティション化されたログアーキテクチャにより、複数のシステムがボトルネックなく順番にデータを読み取ることができます。そのため、Kafkaは高スループット、低レイテンシの環境に最適です。

では、Kafka は何に使われているのでしょうか? Kafka の集中ログ記録から株式市場の処理まで、Kafka は銀行、製造、通信、保険などのミッションクリティカルなシステムをサポートしています。

超えるよ フォーチュン100企業の80%がKafkaを使用している上位10社中10社を含む、10社以上のメーカーと保険会社が採用しています。500万回以上のダウンロードと数千件の実稼働導入実績を誇る、現在最も信頼されているプラ​​ットフォームの一つです。

カフカがなぜ人気なのか 

Kafka は、現代のシステムに求められるスピード、フォールトトレランス、そして柔軟性を、他に類を見ないほどバランスよく兼ね備えています。大規模なイベントストリームを一貫したパフォーマンスで処理し、高整合性データフローに不可欠な 1 回限りの配信をサポートします。

従来のメッセージングシステムとは異なり、Kafka はプロデューサーとコンシューマーを完全に分離します。スケーラブルなマイクロサービスベースのアーキテクチャに最適なため、サービスを独立して構築・進化させることができます。

Kafka は、リアルタイムの意思決定、データ同期、システム全体の観測可能性をサポートする機能を備えた、イベント駆動型システムのストリーミング バックボーンとして機能します。

では、Apache Kafka はどのような用途で大規模に使用されているのでしょうか? 銀行、通信会社、製造業者などから、トラフィックのピーク時やサーバー障害時でも、最小限の遅延と最大限の稼働時間で重要なインフラストラクチャを実行するために信頼されています。

Kafkaは何に使われるのか  

Kafka は、あるサービスから別のサービスへイベントをリアルタイムにストリーミングすることで、異なるシステムを接続します。ログやメトリックからデータベースの変更やユーザーアクションまで、発生したイベントをリアルタイムでキャプチャします。 

従来のメッセージングツールとは異なり、Kafka はシステムが過去のイベントを再生または監査できるようにすることで、設定可能な期間にわたってデータを保存します。これにより、コミュニケーション、リカバリ、テスト、分析に役立ちます。 

そのアーキテクチャは、負荷がかかってもデータが中断されることなく高速に移動する必要がある高スループット環境をサポートします。

その一部 一般的な使用例 次のとおりです。

• Kafka 集中ログ: マイクロサービス、アプリ、システムからのログを一箇所に統合し、統一された処理を実現します。
• Kafka ログ集約: 監査、分析、トラブルシューティングのために、散在したファイルを耐久性のある順序付けられたログ ストリームに置き換えます。
• 変更データキャプチャ（CDC）: システム間でデータベースの更新をほぼリアルタイムで同期します
• リアルタイム パイプライン: バッチジョブなしでイベントをデータレイクまたは分析プラットフォームにストリーミングします
• イベントドリブン統合: 新しいデータが到着するとすぐに下流のサービスをトリガーします
• IoTとセンサーデータ処理: エッジデバイスからイベントをストリーミングしてリアルタイムの意思決定を行う
• Eコマースプラットフォーム: 低遅延でユーザーの行動、取引、在庫の変化を追跡します
• 機械学習パイプライン: Kafka データをトレーニングおよび推論システムにフィードして反復処理を高速化します
• クラウドサービスとAWS: Kafka を使用してクラウドネイティブ環境間でサービスを接続します
• コンシューマーAPI: バックエンドシステムからフロントエンドアプリケーションへの更新をリアルタイムで公開します
• RabbitMQの代替: より耐久性がありスケーラブルな pub-sub またはキュー形式のメッセージングには Kafka を使用します
• 高可用性: Kafka のレプリケーションとフェイルオーバー機能を使用して回復力のあるシステムを設計する
• ビッグデータ分析: スケーラブルな取り込みと分散処理のバックボーンとして Kafka を使用する

Apache Kafka の仕組み 

Kafka は、配信後にメッセージを削除するキューに頼るのではなく、すべてのイベントを永続的なログに書き込みます。このログはパーティションに分割されています。各パーティションは独立して読み取ることができるため、複数のコンシューマーが互いに干渉することなくデータを並列処理できます。

このアプローチは、2つのメッセージングパターンを融合したものです。キューは分散処理を可能にし、pub-subは複数のサブスクライバーによるアクセスを可能にします。Kafkaは両方の機能を提供します。他のアプリの速度が速かったり遅かったりしても、Kafkaは各アプリ独自のペースで動作できます。

では、Apache Kafka が他と違う点は何か？それは、Apache Kafka はデータを必要な期間、多くのシステムで利用できるようにすると同時に、処理場所とタイミングを制御できることです。これは、信頼性の高いパイプラインを構築するための強力なモデルです。

Kafka は、データ統合とストリーム処理の両方のユースケースをサポートするメッセージ ブローカーおよび永続的なメッセージ キューとして機能します。 

開発者は、APIとKafka Streamsライブラリを使用して、データソースと下流のサービス間を流れるデータの変換とエンリッチメントを行うカスタム関数を構築できます。これにより、高度に分散された環境全体で、大規模なリアルタイムデータ処理が可能になります。

Apache Kafka アーキテクチャ

Kafka のアーキテクチャは、異なるコンポーネントが特定のタスクを処理する分散モデルに基づいています。クラスターとして動作し、高スループットでフォールトトレラントな大規模なデータストリーミングをサポートします。

その中核となるコンポーネントを理解しましょう。 

1. Kafkaプロデューサー

• プロデューサーは、Kafka にデータを送信するシステムまたはアプリケーションです。
• たとえば、トランザクション ログを生成する支払いサービスやテレメトリ データをプッシュするセンサーなどです。
• プロデューサーは、指定された Kafka イベント ストリームにメッセージを書き込みます。

2. Kafka イベントストリーム / Kafka トピック

• イベント ストリーム (多くの場合トピックと呼ばれます) は、データをカテゴリ別に整理します。
• 各ストリームには、ユーザーアクション、注文イベント、ログなどのメッセージが保持されます。
• スケーラビリティとスループットを向上させるために、ストリームはパーティションに分割されます。

3. Kafka パーティション

• パーティションはイベント ストリームを複数のセグメントに分割します。
• パーティション内のメッセージは順番に格納され、一意のオフセットでディスクに保存されます。
• Kafka はキーを使用して、どのパーティションがメッセージを受信するかを決定します。

4. Kafkaブローカー

• ブローカーは、パーティションを保存し、読み取り/書き込み要求を管理するサーバーです。
• Kafka クラスターでは、ブローカーはデータを分散し、フォールト トレランスのためにパーティションを複製します。

5. Kafka コンシューマー

• コンシューマーはパーティションからデータを読み取ります。
• コンシューマー グループでは、重複を避けるために、各パーティションは 1 つのコンシューマーにのみ割り当てられます。
• これにより、サービスまたはチーム間での並列処理がサポートされます。

Apache Kafka モニタリング

Kafka が本番環境で稼働すると、可視性は不可欠になります。何がうまく機能し、何が遅くなり、何が不具合を起こしそうなのかを把握する必要があります。そこで Apache Kafka モニタリングが役立ちます。

Kafka は分散システム全体で大量のデータを処理します。適切な監視が行われないと、コンシューマーの遅延、レプリケーションの失敗、ボトルネックなどの問題が気づかないうちに深刻化する可能性があります。Kafka を効果的に監視するには、メッセージスループット、ブローカーのリソース使用量、パーティションの状態といったコアメトリクスを追跡する必要があります。

Kafka の監視方法を学ぶということは、環境における「正常な状態」がどのようなものかを理解することも意味します。これにより、パフォーマンスに影響を与える前に、微妙な逸脱を検知できるようになります。

Kafka の監視には、組み込みの JMX メトリクスから Prometheus や Grafana といったプラットフォームまで、チームによってツールは異なります。どのスタックを使用していても、目標は同じです。それは、Kafka を安定してパフォーマンスの高い状態に保ち、遅延や損失なくリアルタイムデータを処理できるようにすることです。

監視すべきKafkaメトリクス 

負荷下でもKafkaを安定させるには、適切なメトリクスを監視することから始まります。Apache Kafkaの最も重要なメトリクスには、以下のようなものがあります。

• ブローカーの健全性指標 CPU使用率、ディスクI/O、オフラインパーティションなど
• トピックレベルの指標レプリケーションステータスとメッセージスループットを含む
• 消費者の遅れ下流のシステムが遅れているかどうかを明らかにする
• プロデューサーのレイテンシとエラー率摂取の問題を早期に検出する

これらのKafkaメトリクスは、チームがパフォーマンスの低下を検知し、パフォーマンスを最適化し、スケールを計画するのに役立ちます。適切なKafkaモニター設定は、リアルタイムのスパイクだけでなく、時間の経過に伴う傾向を追跡するため、本番環境で問題が深刻化する前に対処できます。

どのKafka監視ツールを選ぶべきか

すべてのKafka監視ツールが、同じレベルの奥深さや容易な設定を提供するわけではありません。最適なツールは、スタック、規模、そして必要な制御や自動化のレベルによって異なります。 

以下に、本番環境で Kafka を監視するための最も信頼性の高いオプションをいくつか示します。

• LogicMonitor：それは、 JMXを使用して、Kafkaブローカー、トピック、コンシューマーラグの完全な可視性を提供します。JMX_PORTを設定し、KafkaBrokerカテゴリを割り当てると、LogicMonitorはKafkaメトリクスを自動的に検出します。複数のツールを管理することなく、エンドツーエンドの可観測性を求めるチームに最適です。
• プロメテウス + グラファナ: これは、カスタムダッシュボードとエクスポーターの統合を備えたオープンソースで柔軟なオプションです。 
• コンフルエント コントロール センター: Confluent ネイティブなので、ストリーム レベルの分析情報や自動アラートに最適です。
• 最終9: 迅速に導入でき、異常検出機能が組み込まれた最新のクラウド環境向けに構築されています。 
• LinkedIn バロウ: アプリケーション ロジックを変更することなく、コンシューマーのラグ追跡に重点を置いています。 
• セマテキスト: 事前に構築されたダッシュボードとシンプルなアラートを備えた Kafka 固有の可観測性です。 
• データドッグ: ハイブリッドおよびクラウドネイティブ環境向けの Kafka サポートを備えた幅広いインフラストラクチャ監視ツールです。

Kafka の本番環境：よくある落とし穴とその回避方法

Kafka を本番環境で実行すると、テスト中に予期していなかった問題が明らかになる場合があります。こうした設定ミスや可視性の欠如は、多くの場合、速度低下、データ損失、予期せぬダウンタイムにつながります。 

安定性とパフォーマンスに影響を与える 5 つの一般的な問題とその回避方法を以下に示します。

1. request.timeout.ms の設定 低すぎると再試行が過剰になり、ブローカーに過負荷がかかります。
2. プロデューサーの再試行の設定ミス メッセージの重複が発生したり、順序の保証が破られたりする可能性があります。
3. 主要なブローカー指標を無視する適切な Apache Kafka 監視を行わないと、レプリケーション不足のパーティションやレイテンシの急上昇などの問題が気付かれないことがよくあります。
4. パーティションの過剰プロビジョニング (これらが多すぎると) ブローカーに負担がかかり、フェイルオーバーが遅くなり、メモリ使用量が増加する可能性があります。
5. 積極的なセグメント.ms値 小さなセグメント ファイルが多数作成されるため、コンシューマーのパフォーマンスに影響し、ディスク負荷が増加します。

効果的なKafkaパフォーマンス監視は、これらの問題を早期に検出するのに役立ちます。Kafkaを監視すればするほど、クラスターの高速性、安定性、そしてスケーラビリティを維持しやすくなります。

Kafka ログ集約が重要な理由は何ですか? 

Kafka ログ集約は、アプリケーション、サービス、インフラストラクチャ全体からログを収集し、それらを Kafka トピックにストリーミングして、集中的な保存と分析を行うプロセスです。 

これらのログは、リアルタイム監視と長期保存のために Elasticsearch やオブジェクト ストレージなどのツールに送信できます。

Kafka の集中ログ機能がなければ、ログは別々のシステムに分離されたままになります。そのため、特にサービスが複数のリージョンやクラウドプラットフォームにまたがっている場合、分散環境全体で障害を追跡することが困難になります。

Kafka は、ノイズの多いログソースと下流システム間のスケーラブルなバッファとして機能することで、この問題を解決します。ログボリュームの急増に対応し、メッセージの順序を維持し、デバッグのためのリプレイをサポートします。

チームはKafkaを活用することで、Kafka自体を監視し、インシデントをより迅速に検出し、コンプライアンスワークフローを簡素化できます。複数のログパイプラインを管理する複雑さが解消され、可観測性が断片化または不完全になりがちな環境でも、エンジニアが制御を取り戻すことができます。

Kafkaガバナンスとは

Kafka ガバナンスとは、Kafka を介したデータフローを、安全かつコンプライアンスに準拠し、制御された方法で管理する実践です。Kafka を単に実行するだけでなく、責任ある運用を行うことも重要です。

規制の厳しい業界では、Kafka ガバナンスがデータ保持、暗号化、監査証跡の要件を満たすのに役立ちます。ガバナンスがなければ、組織はコンプライアンス違反や運用上の課題のリスクにさらされます。

ガバナンスは、アクセス制御、データ検証、スキーマ管理を強制することで、プロデューサーとコンシューマー間の一貫性を確保します。トピックの作成、変更、監視方法に構造をもたらします。

強力な Kafka ガバナンスには、監視、スケーリング、災害復旧に関する明確なポリシーが含まれます。これにより、チームが変更をロールアウトする方法、障害に対処する方法、そして Kafka の分散環境の可視性を維持する方法が定義されます。

Kafka の導入が拡大するにつれて、複雑さも増します。Kafka ガバナンスは、チームがミスを回避し、リスクを軽減し、大規模なデータ品質を維持するのに役立ちます。

リアルタイム データに依存するあらゆる業界では、Kafka ガバナンスへの投資が、制御された成長と制御されない混乱の違いを生み出します。

Kafka パフォーマンス監視が重要な理由

Kafka はスケールを考慮して構築されていますが、スケールによって複雑さが増します。 

適切な Kafka パフォーマンス監視がないと、コンシューマーの遅延、レプリケーションの失敗、リクエストのボトルネックなどの問題は、データの損失やダウンタイムが発生するまで気付かれない可能性があります。

Kafka の監視とは、バイトレート、レプリケーション不足のパーティション、レスポンスのレイテンシといったリアルタイムメトリクスを用いて、ブローカー、プロデューサー、コンシューマー、そして ZooKeeper を追跡することを意味します。これらのメトリクスは隠れた問題を検出し、ユーザーが影響を感じる前にチームが対応するのに役立ちます。

のようなツール LogicMonitor Kafkaコンポーネントを自動検出し、JMX経由で主要なヘルスインジケーターを追跡することで、Apache Kafkaの監視を簡素化します。これは、スループット、ラグ、ブローカーのヘルスに関するリアルタイムデータを提供するため、パフォーマンス監視に不可欠です。 

リソースの使用状況とメッセージ フローを完全に可視化することで、チームは速度低下を迅速に検出し、異常を調査し、安定した高性能の Kafka クラスターを維持できます。

Apache Kafka がマイクロサービスと Kubernetes 環境にどのように適合するか

Apache Kafka は、分散アプリケーションのイベント フローのバックボーンです。

マイクロサービスにおいて、Kafka はサービス間の通信を分離します。サービスは直接呼び出しを行うのではなく、Kafka トピックをパブリッシュおよびサブスクライブすることで、回復力と柔軟性を高めます。

マイクロサービスの主な利点は次のとおりです。

• より効率的なサービス間通信のための集中型イベント ストリーム
• トラフィックの急増時に自動的に再バランスをとるフォールトトレラント設計
• 複雑なデータフローのスキーマ進化サポートとガバナンス

Kubernetesでは、Kafkaはプラットフォームのオーケストレーション機能に合わせてスケーリングされます。ノード全体にKafkaブローカーをデプロイし、Kubernetesにポッドのリカバリとリソースの割り当てを任せます。

Kubernetes と Apache Kafka モニタリングを組み合わせることで、すべてをスムーズに実行するために必要な可視性をチームに提供します。

LogicMonitor で Kafka モニタリングを設定する

Kafka を本番環境で運用する場合、可視性は不可欠です。LogicMonitor を使用すると、ネイティブ JMX 統合により、Kafka ブローカー、トピック、コンシューマーの完全な監視が可能になります。基本的な設定以外は何も必要ありません。

JMX_PORTを設定し、適切なKafkaプロパティを設定すると、LogicMonitorは主要なパフォーマンスメトリックを自動的に検出して追跡します。すべてがリアルタイムで動作するため、トラブルシューティングの迅速化とスマートなスケーリングが可能になります。

最小限のオーバーヘッドで、ハイブリッド環境またはクラウドネイティブ環境全体で Kafka を監視できます。

Learn LogicMonitorでApache Kafkaの監視を設定する方法. 

よくあるご質問

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