2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Apache Kafkaの概要と特徴とは？

Apache Kafkaの特徴
Kafkaの利用法
【練習問題】Apache Kafkaの概要と特徴
最新情報とベストプラクティス

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Apache Kafkaの概要と特徴とは？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）

Apache Kafkaに関する知識は、Google Cloud Platform（GCP）のProfessional Data Engineer（PDE）試験で重要な要素の一つです。Apache Kafkaは、オープンソースの分散ストリーミングプラットフォームで、高いスケーラビリティと信頼性を備えています。

以下に、Apache Kafkaの主な特徴と利用法について説明します。

Apache Kafkaの特徴

高いスケーラビリティ: Kafkaは、大量のデータや高いトラフィックを処理できます。
クラスタリングにより、データの読み書きを分散処理し、スケールアウトが可能です。
非同期通信: システム間での非同期通信を実現し、データ流量の急激な増加に伴うシステムの負荷上昇を抑制します。
システム間のデータ転送をバッファリングし、ピーク時のトラフィックを効率的に処理します。
疎結合なシステム設計: システム間を疎結合に保つことで、ハブとしての役割を果たします。
疎結合なシステム設計により、システムの変更や拡張が容易になり、全体のアーキテクチャの柔軟性が向上します。
リアルタイムデータストリーミング: リアルタイムでデータをパブリッシュし、サブスクライバーはリアルタイムのデータを効率的に処理できます。
ストリーミングデータの処理において、サブスクライバーの負荷を低減します。

Kafkaの利用法

データパイプライン: データの収集、処理、転送のためのパイプラインとして利用されます。
ログ収集、イベントソーシング、リアルタイムアナリティクスなど、幅広い用途に対応します。
イベント駆動型アーキテクチャ: Kafkaを中心にしたイベント駆動型のシステム設計を実現します。
システム間のデータの流れを効率的に管理し、リアルタイムのデータ処理をサポートします。

【練習問題】Apache Kafkaの概要と特徴

練習問題1: Kafkaのスケーラビリティ

問題
Apache Kafkaが大規模なデータストリームを扱う際に採用している、システムを拡大するための特徴は何ですか？
A. オートスケーリング
B. クラスタリング
C. シングルノード処理
D. インメモリデータベース
解答
B. クラスタリング
解説
Apache Kafkaはクラスタリングを使用してスケーラビリティを実現します。クラスタリングにより、複数のサーバーにデータの読み書きを分散させることができ、大規模なデータストリームの処理が可能になります。

練習問題2: Kafkaのシステム設計

問題
Apache Kafkaを採用する主な利点の一つとして挙げられる、システム間の設計方法は何ですか？
A. 緊密結合
B. 疎結合
C. モノリシック設計
D. マイクロサービス
解答
B. 疎結合
解説
Apache Kafkaは疎結合なシステム設計を促進します。システムの各コンポーネントが独立しており、変更や拡張が容易になるため、全体のアーキテクチャの柔軟性が向上します。

練習問題3: Kafkaのデータパイプラインとしての利用

問題
Apache Kafkaがデータパイプラインに利用される一般的なシナリオはどれですか？
A. データの永続化のみ
B. 単一ノードのデータベース管理
C. イベントソーシング
D. 静的なウェブページホスティング
解答
C. イベントソーシング
解説
Apache Kafkaはイベントソーシングを含む多様なデータパイプラインのシナリオで利用されます。イベントソーシングでは、イベント（アクションや変更）を永続的に記録し、システムの状態を追跡するためにKafkaが使用されます。Kafkaにより、リアルタイムアナリティクスやログ収集などの処理が可能になります。