データエンジニアリングにおけるストリーミング

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ストリーミングデータパイプラインとリアルタイム分析

ストリーミングは最も人気のあるデータパイプラインデザインパターンの1つです。イベントごとに単一のデータポイントを使用することで、データが一点から別の点への一定のフローを作成し、リアルタイムのデータ取り込みと分析の機会を提供します。データストリーミングについて学び、リアルタイムのデータパイプラインを構築する方法を知りたい場合は、この記事がおすすめです。ソリューションのテスト方法や、イベントストリームをシミュレートするためのモックテストデータの作成方法を学びます。この記事は、Kinesis、Kafka、Sparkなどの人気のあるストリーミングツールやフレームワークを使用した、求められるデータエンジニアリングスキルを習得する絶好の機会です。データストリーミングの利点、例、および使用例について話します。

データストリーミングとは何ですか？

ストリーミングデータ、またはイベントストリーム処理としても知られるものは、データポイントがソースから常にデスティネーションに流れるデータパイプラインデザインパターンです。リアルタイムで処理でき、リアルタイムの分析機能によってデータストリームや分析イベントに迅速に反応できます。アプリケーションは、ストリーム処理により新しいデータイベントに直ちに応答することができ、通常、データをエンタープライズレベルで処理する際の最も人気のあるソリューションの1つです。

データ処理がポイントAとポイントBの間で行われる場合、データパイプラインがあります [1]。

この例では、ELTストリーミングデータパイプラインを作成して、AWS Redshiftに接続できます。 AWS Firehoseデリバリーストリームは、データフィードを直接データウェアハウステーブルに作成できるため、このようなシームレスな統合が可能です。その後、AWS QuicksightをBIツールとして使用してレポートを作成するためにデータを変換します。

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例えば、会社の収益ストリームを表示するためのレポートダッシュボードを作成する必要があるとしましょう。多くの場合、ビジネス要件としてリアルタイムでインサイトを生成することが求められます。これがまさにストリーミングを使用したい場合です。

データストリームは、さまざまなデータソースから生成されます。例えば、IoT、サーバーデータストリーム、マーケティングアプリ内イベント、ユーザーのアクティビティ、支払いトランザクションなどがあります。

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