プロジェクトについて相談する
MicrocosmWorksデジタルコスモスの革新と設計
会社情報お問い合わせ
MicrocosmWorksデジタルコスモスの革新と設計

重要なITソリューションを提供します。技術、セキュリティ、信頼性のある革新的なITインフラを通じてビジネスの成長を支援することに情熱を持っています。

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

ソリューション

構築AIプロダクトエンジニアリングSaaSプロダクトエンジニアリングカスタムソフトウェア開発
モダナイズソフトウェアモダナイゼーションAIモダナイゼーションクラウドアプリモダナイゼーション
スケールバックエンド&分散システムクラウドパフォーマンスエンジニアリング信頼性&パフォーマンスエンジニアリングAIインフラストラクチャ
拡張プロダクトエンジニアリングチーム
すべてのソリューションAIエージェント開発AIビデオプラットフォームウェルネス&フィットネスアプリ

サービス

デジタルコンサルティングクラウドインフラストラクチャSaaS開発AI開発ビデオ技術
ERP開発ZohoカスタマイズOdoo開発Salesforce統合カスタムCRM開発
QuickBooks統合IoTソリューションブロックチェーン開発
サイバーセキュリティコンサルティングITサポート - L3

AI成長ハブ

AIハブスタートアップイノベーションエンタープライズアクセラレーター

リソース

インサイト業界ガイドユースケースブループリントアーキテクチャパターンケーススタディ

会社

私たちについてお問い合わせプロジェクトについて相談する私たちの仕事

© 2026 MicrocosmWorks. 無断複写・転載を禁じます。

プライバシーポリシー利用規約
アーキテクチャパターンに戻る
DataEnterprise

リアルタイムストリーミングシステム

バッチ処理はストリーミングの特殊なケースです。ビジネスが時間単位ではなく秒単位で反応する必要がある場合、継続的なデータフローのために構築されたアーキテクチャが必要です。

June 22, 2026
|
3 topics covered
このアーキテクチャについて議論する
real-time-streaming-systems.webp
Data
Category
Enterprise
Complexity
金融サービス, ロジスティクス
Industries
3+
Technologies

これを必要とする時

ダッシュボードは、誰かがそれを見る頃には既に古くなっています。不正検出は夜間のバッチジョブとして実行され、翌朝に不正を検知します。在庫数は1時間ごとに更新され、過剰販売を引き起こします。センサーデータは収集されますが、夜間の ETL で分析されるまで利用されません。データがソースから処理を経てコンシューマーまで、サブ秒のレイテンシーで継続的に流れるシステムが必要です — リアルタイムアナリティクス、ライブ通知、ストリーミング AI 推論、システム間の即時同期などです。

パターン概要

リアルタイムストリーミングアーキテクチャは、データを離散的なバッチではなく、継続的で無制限のフローとして処理します。イベントプロデューサーはストリーミングプラットフォーム(Kafka、Kinesis、Pulsar)に発行します。ストリームプロセッサー(Flink、Kafka Streams、カスタムコンシューマー)は、イベントをインフライトで変換、エンリッチ、フィルタリング、集計します。処理された結果は、リアルタイムダッシュボード(WebSocket)、検索インデックス(Elasticsearch)、アナリティクスデータベース(ClickHouse)、およびダウンストリームサービスなどのコンシューマーにプッシュされます。CDC(Change Data Capture)により、既存のデータベースはアプリケーションの変更なしにイベントソースとして参加できます。

Related Architecture Patterns

Explore more design patterns and system architectures

data-intensive-platform-architecture.webp
Data

データ集約型プラットフォームアーキテクチャ

競争優位性がデータにある場合、そのデータを収集、変換、保存、活用するためのプラットフォームが、構築する上で最も重要なものとなります。

EnterpriseView
multi-tenant-saas-architecture.webp

よくある質問

MicrocosmWorksは、マルチコンシューマリプレイ、長期間のデータ保持、およびクロスクラウドポータビリティを必要とするチームにKafkaを推奨します。これは、そのログベースのアーキテクチャが無制限のコンシューマグループが同じデータストリームを個別に再読み込みすることをサポートしているためです。Kinesisは、AWSエコシステムと密接に統合されたフルマネージドサービスを希望し、データ保持期間が7日未満で、コンシューマアプリケーションが10未満である場合に、より良い選択肢です。当社は、適切な推奨を行うため、アーキテクチャ評価中にお客様の特定の要件(スループット、データ保持期間、コンシューマパターン、運用成熟度)を評価します。

MicrocosmWorksは、冪等なプロデューサー、トランザクションコンシューマー、およびRedisのような高速ルックアップキャッシュに保存されたイベントフィンガープリントを使用する重複排除レイヤーの組み合わせを通じて、exactly-onceセマンティクスを実装しています。Kafkaベースのシステムの場合、私たちはコンシューマーオフセットとプロデューサーの書き込みをアトミックにコミットするKafkaの組み込みトランザクションAPIを活用しています。一方、カスタムストリーミングパイプラインの場合、コンシューマー側での重複排除を伴うアウトボックスパターンを実装しています。私たちは常にコンシューマーが冪等になるようにセーフティネットとして設計しています。そのため、たとえexactly-onceメカニズムがエッジケースで失敗しても、イベントを再処理しても同じ結果が生成されます。

MicrocosmWorksは通常、インジェスト、処理、シンク書き込みを含むストリーミングパイプラインに対して、50〜200msのエンドツーエンドのレイテンシを実現します。Apache FlinkやKafka Streamsのようなインメモリのストリームプロセッサを使用する、よりシンプルなパススルーやフィルタリングのワークロードでは、10ms未満も達成可能です。最大のレイテンシ要因は通常、ネットワークホップ、シリアライゼーションオーバーヘッド、およびシンク書き込みのバッチ処理であり、これらはお客様のレイテンシとスループットのトレードオフに関するご要望に基づいて調整します。アーキテクチャ設計の際、パイプラインのステージごとに明示的なレイテンシSLOを設定し、本番環境におけるp50、p95、p99のレイテンシを追跡するモニタリングダッシュボードを構築します。

MicrocosmWorksは、既存のコンシューマーを破壊することなくプロデューサーがデータ形式を進化させられるよう、後方互換性および前方互換性のルールを強制するスキーマレジストリ(通常、Confluent Schema Registry または AWS Glue Schema Registry)を実装しています。当社では、明示的なスキーマバージョニングを備えたAvroまたはProtobufシリアライゼーションを使用しており、これにより各メッセージは自己記述的となり、生成されてからスキーマが変更された場合でもデシリアライズ可能です。当社のCI/CDパイプラインには、提案されたスキーマ変更がダウンストリームコンシューマーを破壊する可能性があれば、デプロイメントをブロックする自動化されたスキーマ互換性チェックが含まれています。

MicrocosmWorks は、本番ストリーミングプラットフォームを確実に維持するために、分散システム、ストリーム処理フレームワーク、インフラ自動化の経験を持つ最低2〜3名のエンジニアを推奨しています。この専門知識を社内で構築したくない企業向けには、当社のチームがクラスター運用、パフォーマンスチューニング、インシデント対応を処理し、お客様の開発者がストリーム処理アプリケーションの構築に集中できるように、1時間あたり$15〜$40でマネージドストリーミングプラットフォームサポートを提供しています。また、4〜8週間の期間にわたり、既存のエンジニアリングチームがKafka、Flink、またはKinesisの運用に関するスキルアップを図るトレーニングプログラムも提供しています。

このアーキテクチャの実装に支援が必要ですか?

私たちのアーキテクトは、このパターンを使用してシステムを設計および構築し、特定の要件に対応するのをお手伝いできます。

お問い合わせ

参照アーキテクチャ

このアーキテクチャは4つのレイヤーで構成されています。イベントソースは、アプリケーションイベント、データベース CDC ストリーム、IoT テレメトリー、ユーザーのクリックストリーム、外部 API Webhook などのデータを生成します。ストリーミングプラットフォーム(Kafka)は、耐久性があり、順序付けられ、リプレイ可能なイベントストレージを提供します。ストリームプロセッサーは、トピックからコンシュームし、変換(フィルタリング、エンリッチメント、ウィンドウ集計、結合)を適用し、出力トピックまたはシンクに生成します。コンシューマーは、処理されたストリームをサブスクライブします — WebSocket サーバーはブラウザーにプッシュし、コネクターはデータベースにシンクし、アラートエンジンはルールを評価して通知を発行します。

主要コンポーネント
  • ストリーミングプラットフォーム(Kafka): イベントタイプごとにトピックを整理するマルチブローカークラスター。並列処理のためにパーティション化(順序保証のためのパーティションキー = エンティティ ID)。トピックごとに保持期間を設定 — オペレーショナルイベントは7日間、監査/リプレイは30日以上。Schema Registry(Confluent または Apicurio)は、プロデューサーとコンシューマー間でイベントスキーマの互換性を強制します。
  • Change Data Capture: Debezium コネクターは、PostgreSQL、MySQL、または MongoDB から行レベルの変更をキャプチャし、それらをイベントとして Kafka に発行します。これにより、既存のデータベースをアプリケーションコードを変更することなくイベントソースに変えることができ、イベント駆動型アーキテクチャへの段階的な移行に不可欠です。
  • ストリーム処理エンジン: 複雑なイベント処理(ウィンドウ集計、ストリーム間結合、パターン検出)には Apache Flink。独立した処理クラスターを必要としないシンプルな変換には Kafka Streams。軽量なイベント処理にはカスタム Node.js/Python コンシューマー。
  • リアルタイム配信: ブラウザークライアントにライブアップデートをプッシュするための WebSocket サーバー(Socket.io、ネイティブ WS)。単方向ストリーミングには Server-Sent Events(SSE)。型安全なリアルタイムクエリには GraphQL Subscriptions。プロデューサーのスループットとコンシューマーの接続数を分離するファンアウトアーキテクチャ。

設計上の決定とトレードオフ

Kafka vs. Kinesis vs. Pulsar。最も成熟したエコシステム、最高のスループット、完全な制御(セルフマネージドまたは Confluent Cloud)を必要とするチームには Kafka。運用負担ゼロで低いスループット要件の AWS ネイティブチームには Kinesis。組み込みの階層型ストレージと地理的レプリケーションを備えたマルチテナントストリーミングには Pulsar。MW はほとんどのストリーミングアーキテクチャで Kafka(MSK または Confluent Cloud)をデフォルトとしています — コネクター、ツール、運用知識のエコシステムは他に類を見ません。 Flink vs. Kafka Streams vs. カスタムコンシューマー。複雑なストリーミングロジック(ウィンドウ集計、ストリーム結合、CEP(Complex Event Processing)、Exactly-Once セマンティクス)には Flink。処理がシンプルで、独立した Flink クラスターの実行を避けたい場合には Kafka Streams。ストリーム処理プリミティブを必要としないシンプルなイベント処理にはカスタムコンシューマー(Node.js、Python)。MW は、アナリティクス重視のパイプラインには Flink を使用し、イベント駆動型マイクロサービス通信には Kafka Streams またはカスタムコンシューマーを使用します。 Exactly-Once vs. At-Least-Once。Exactly-Once セマンティクス(Kafka トランザクション + Flink チェックポインティング)は重複がないことを保証しますが、レイテンシーと複雑さが増します。冪等なコンシューマーを使用した At-Least-Once はよりシンプルで、ほとんどのユースケースで十分です — 同じイベントを2回処理しても同じ結果になる場合、Exactly-Once は必要ありません。MW は、冪等なハンドラーを持つ At-Least-Once をデフォルトとし、重複が金銭的影響を及ぼす金融取引や請求イベントのために Exactly-Once を予約しています。 WebSocket スケーリング。各 WebSocket 接続は永続的な TCP 接続を保持するため、単一のサーバーが処理できるクライアント数(サーバーあたり約5万〜10万接続)が制限されます。MW は、WebSocket 配信を以下の方法でスケーリングします: (a) Kafka コンシューマーが Redis Pub/Sub レイヤーにプッシュし、それが複数の WebSocket サーバーに配信するファンアウトアーキテクチャ、(b) 再接続のためのスティッキーセッションによる水平スケーリング、(c) 制限的なファイアウォールの背後にあるクライアント向けにポーリングへの段階的な劣化。

技術選択

レイヤーテクノロジー
ストリーミングApache Kafka (MSK, Confluent), Kinesis, Apache Pulsar, Redpanda
CDCDebezium, AWS DMS, Maxwell
処理Apache Flink, Kafka Streams, Benthos, カスタムコンシューマー
リアルタイム配信WebSocket (Socket.io), SSE, GraphQL Subscriptions
アナリティクスClickHouse, Apache Druid, Elasticsearch, TimescaleDB
可観測性Kafka ラグ監視(Burrow)、Flink メトリクス、カスタムレイテンシートラッキング

利用すべき時 / 避けるべき時

利用すべき時避けるべき時
ビジネス上の意思決定にサブ秒のデータ鮮度が必要な場合(不正、監視、取引など)時間単位/日単位の鮮度を持つバッチ処理でビジネスニーズが満たされる場合
複数のコンシューマーが同じイベントストリームを必要とする場合(ファンアウト、疎結合システム)単一のプロデューサーと単一のコンシューマーの場合 — シンプルなキューで十分
デバッグ、再処理、または新しいコンシューマー構築のためにイベントリプレイが必要な場合データ量が少なく(1Kイベント/分未満)、ストリーミングインフラストラクチャを正当化できない場合
コード変更なしで既存のデータベースをダウンストリームシステムに同期するために CDC が必要な場合チームが分散システムの経験を欠いている場合 — ストリーミングは運用上の複雑さを大幅に増加させます

私たちのアプローチ

MW は、「リプレイ原則」に基づきストリーミングシステムを設計しています — すべてのストリームは特定の時点からリプレイ可能であるべきであり、新しいコンシューマーが過去のデータをバックフィルしたり、既存のコンシューマーがバグ修正後に再処理したりできるようにします。当社の Kafka デプロイメントには、スキーマ進化ポリシー(デフォルトで後方互換)、コンシューマーラグアラート(ビジネスに影響する遅延になる前)、および自動再試行機能を備えたデッドレタートピックが含まれています。当社は、ビデオアナリティクス、IoT テレメトリー、リアルタイムダッシュボード向けに、50万イベント/秒以上を処理するストリーミングパイプラインを構築してきました。

関連ブループリント

  • リアルタイム AI ビデオ監視システム — リアルタイム推論を伴うライブビデオイベントストリーミング
  • ライブスポーツハイライトジェネレーター — リアルタイムイベント検出とハイライト抽出
  • コネクテッドフリート管理システム — ジオフェンシングを伴う車両テレメトリーストリーミング
  • サプライチェーン可視化プラットフォーム — リアルタイムサプライチェーンイベント追跡

関連ケーススタディ

  • AI 監視 — RTSP ストリーミング — イベント検出を伴うリアルタイム RTSP ビデオストリーム処理
  • ビデオ分析 — ストリーミング推論パイプラインを伴うライブビデオアナリティクス
  • ビデオエンコーディング — AWS Fast Channel HLS/SRT ストリーミングインフラストラクチャ
Related Technologies
クラウドソリューションAI開発デジタルコンサルティング
Application

マルチテナントSaaSアーキテクチャ

単一のコードベース、数百のテナント、データ漏洩ゼロ — すべてのスケーラブルなSaaSビジネスの基盤。

AdvancedView
ai-ml-pipeline-architecture.webp
AI / Data

AI/ML パイプラインアーキテクチャ

モデルはそれ自体で動作するわけではありません。モデルのトレーニング、検証、デプロイ、監視を行うパイプラインこそが実際の製品であり、モデルはその成果物の一つに過ぎません。

EnterpriseView