2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Data Aggregation（データ集約）におけるReal-Time Process（リアルタイム処理）のDataFlowとは？

Data Aggregation（データ集約）とReal-Time Processing（リアルタイム処理）の基本
Google CloudでのReal-Time DataFlow（リアルタイム処理）の活用
Real-Time DataFlowのPDE試験対策のポイント
- PDE試験対策① リアルタイムデータ処理アーキテクチャの設計
- PDE試験対策② データのリアルタイム統合と変換

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Data Aggregation（データ集約）におけるReal-Time Process（リアルタイム処理）のDataFlowについて解説します。

（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

Data Aggregation（データ集約）とReal-Time Processing（リアルタイム処理）の基本

Data Aggregation（データ集約）とは何か：基本概念と定義

Data Aggregation（データ集約）は、多くのデータソースからデータを収集し、それを要約や分析が可能な形に組み合わせるプロセスです。Data Aggregationでは、複数のデータポイントが一つの意味のある情報にまとめられます。例えば、複数のセンサーからの温度読み取り値を平均化して、ある地域の平均気温を算出するなどです。

Real-Time Processing（リアルタイム処理）の重要性と業務への影響

Real-Time Processing（リアルタイム処理）は、データが生成されると同時に、または非常に短い時間内に、そのデータを処理し分析することを指します。Real-Time Processingにより、ビジネスでは即時の意思決定や、迅速な問題解決が可能となります。例えば、オンラインショッピングサイトでのユーザー行動をリアルタイムで分析し、パーソナライズされた商品を推薦できます。

Data Aggregation（データ集約）とBatch Processing（バッチ処理）の違い

Data Aggregation（データ集約）とBatch Processing（バッチ処理）は共にデータを集約し処理する方法ですが、そのアプローチに違いがあります。Data Aggregationは、リアルタイムまたはそれに近い形でデータを集約し処理します。Batch Processingは、データを一定期間ごとにまとめて処理する方法です。たとえば、Data Aggregationではデータが生成されると同時に処理されるのに対し、Batch Processingは夜間に一日分のトランザクションデータを処理します。

Google CloudでのReal-Time DataFlow（リアルタイム処理）の活用

Google Cloud Dataflow：リアルタイムデータ処理の中核

Google Cloud Dataflowは、リアルタイムでの大規模データ処理を可能にする強力なサービスです。これは、ストリーミングデータ（リアルタイムデータ）とバッチデータ（時間を区切って処理するデータ）の両方を扱うことができます。Dataflowを使うと、データの収集、変換、分析を高速かつ効率的に行えるため、ビジネスのリアルタイムでの意思決定をサポートします。例えば、リアルタイムでのトラフィック監視や、オンライン広告のパフォーマンス分析などが挙げられます。

Pub/SubとBigQuery：データ収集と分析の連携

Pub/SubとBigQueryは、Google Cloudでのリアルタイムデータ処理において重要な役割を果たします。Pub/Subは、リアルタイムでのデータメッセージのパブリッシュ（送信）およびサブスクライブ（受信）を可能にし、データが継続的に流れ続ける環境を実現します。BigQueryは、収集されたデータを高速に分析するフルマネージドなデータウェアハウスサービスです。これらを組み合わせることで、企業はリアルタイムデータの収集から分析までをスムーズに行うことができます。

Stream Analytics（ストリーム分析）の利用シナリオと事例

Stream Analytics（ストリーム分析）は、リアルタイムデータを分析し、即座に洞察を得るプロセスです。Google CloudのStream Analyticsは、金融取引の監視、ソーシャルメディアのトレンド分析、IoTデバイスからのデータ分析など、さまざまな用途で活用されています。例えば、小売業界では、顧客のリアルタイムな行動データを分析し、ターゲットとなる広告を即座に表示するといった使い方があります。

Real-Time DataFlowのPDE試験対策のポイント

PDE試験対策① リアルタイムデータ処理アーキテクチャの設計

リアルタイムデータ処理アーキテクチャの設計では、データが生成される瞬間から処理されるまでの流れを理解し、効率的な設計が重要です。これには、データの収集方法、処理するためのサービス（例えば、DataflowやPub/Sub）の選択、データの最終的な格納先（例えば、BigQuery）を考慮に入れる必要があります。PDE試験では、これらの要素を組み合わせて最適なアーキテクチャを提案する能力が問われます。

PDE試験対策② データのリアルタイム統合と変換

データのリアルタイム統合と変換では、異なるデータソースからのデータをリアルタイムで結合し、必要に応じてデータの形式を変換するプロセスが重要です。これにより、データはより有用な情報へと変化し、分析や意思決定に活用できます。PDE試験では、これらのプロセスを効率的に実行するための技術や方法についての知識が求められます。