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🧩 Streaming Pipeline

✅ このスタイルの概要​

連続して流れてくるデータ／イベントを、途切れさせずにパイプラインで処理し続けるスタイル。

  • 常にデータが「流れている」ことを前提としたパイプライン
  • ほぼリアルタイムでの集計・検知・変換に強い
  • バッチではなく ストリーム（流れ） を設計対象とする

✅ 解決しようとした問題​

バッチ処理や単発の ETL では対応しきれない、次のような課題を解決したいときに Streaming Pipeline が登場する。

  • イベント数が多く、1 回ごとのバッチ処理が重くなりすぎる
  • 「1 時間ごとのバッチ」では遅く、ほぼリアルタイムで検知・反応したい
  • 同じデータを複数チームや複数システムが 継続的に利用したい
  • ログ／センサー／トランザクションデータなどが 絶えず増え続ける

「結果だけでなく、データが流れていくプロセス自体を、継続的に動くパイプラインとして設計したい」

というニーズに応えるスタイルである。

✅ 基本構造と考え方​

Streaming Pipeline では、データは以下のようなステップで流れていく。

  1. Source（ソース）
    • Kafka Topic / Kinesis Stream / Pub/Sub 等からイベントを受け取る
  2. Transform（変換）
    • フィルタリング、マッピング、結合、ウィンドウ集計などを行う
  3. Enrich（補強）
    • 他のストリームや参照データを使って情報を付加する
  4. Sink（シンク）
    • ストレージ（DWH / Data Lake）や下流システム、ダッシュボードなどに出力する

特徴的な要素：

  • Immutable Event / Append-only：過去のイベントを上書きせず、「流れた事実」として扱う
  • Windowing（時間窓）：一定時間ごとの集計・検知（例：直近 5 分のエラー数）
  • Stateful Processing：ストリーム処理の途中で状態を持ち、継続的に更新する
  • Backpressure / Rate Control：大量の入力に対して、処理能力を超えないよう制御する

概念図（Conceptual Diagram）​

✅ 得意なアプリケーション​

Streaming Pipeline が特に威力を発揮するのは、次のような領域である。

  • ログ・メトリクス処理
    アクセスログ、アプリケーションログ、メトリクスのリアルタイム集計・アラート。

  • イベント駆動サービス
    ユーザー行動イベントをもとにしたレコメンド、パーソナライズ、フィード生成。

  • IoT / センサー系
    センサーデータやデバイスからのテレメトリの連続監視、異常検知。

  • 決済・トランザクションモニタリング
    不正検知、リアルタイムのリスク評価など。

❌ 不向きなケース​

Streaming Pipeline は「何でもストリーミングでやればよい」わけではない。

  • 1 回きりの集計やマイグレーション
    単発の重い処理はバッチの方がシンプルなことが多い。

  • 厳密な一括整合性が必要な処理
    すべてのデータが揃ってから一度に判断する方が安全なケース（例：期末バッチ決算）。

  • シンプルな CRUD 中心の業務システム
    そもそもストリームとして設計する必要がない場合も多い。

✅ 歴史（系譜・親スタイル）​

Streaming Pipeline は、次の文脈から発展してきた。

  • Pipe & Filter や Batch Pipeline の考え方を、リアルタイム処理に拡張したもの
  • ログ集計基盤（Hadoop 時代）から、Kafka などの分散ログ基盤 + ストリーム処理エンジンへと進化
  • Lambda / Kappa アーキテクチャにおける「スピードレイヤ」「ストリームレイヤ」として定式化

「バッチの限界を超え、データが到着するたびに処理し続ける」

という方向に振り切ったパイプラインスタイルである。

✅ 関連スタイルとの関係​

  • Pipe & Filter
    モデルとしては同じくステージの連結だが、Streaming は「常に流れている」ことが前提。

  • Batch Pipeline
    処理単位が「ジョブごと」「日次・時間ごと」か、「イベント単位／時間窓単位」かの違い。

  • Event-driven Architecture / EDA
    イベントの流れがシステム境界をまたぐ場合、その内部処理として Streaming Pipeline が登場する。

  • Lambda / Kappa Architecture（Data 系）
    ストリーム処理と DWH / Data Lake をどう組み合わせるかの文脈でよく登場する。

✅ 代表的なフレームワーク​

Streaming Pipeline を実現する代表的な基盤・フレームワークには次のようなものがある。

  • Apache Kafka Streams / ksqlDB
    Kafka 上のストリーム処理専用ライブラリ。トピック間のストリーム変換・結合・集計を記述できる。

  • Apache Flink
    ストリーム処理に強い分散処理エンジン。複雑なウィンドウ処理・状態管理が可能。

  • Apache Beam（ストリーミングモード）
    Batch / Streaming を同一モデルで記述でき、Dataflow など複数ランタイムにポータブル。

  • Amazon Kinesis / Google Cloud Pub/Sub + Dataflow など
    マネージドサービスとしてストリーミングパイプラインを構築できる。

✅ このスタイルを支えるデザインパターン​

Streaming Pipeline は、オブジェクト指向のデザインパターンで見ると次のような組み合わせになっている。

  • Iterator
    ストリームを「次の要素を順に取り出す」抽象として扱う。

  • Observer
    新しいイベントの到着を購読し、処理をトリガーする。

  • Chain of Responsibility
    複数の処理ステージをつなぎ、イベントを段階的に処理していく。

  • Mediator
    複数のストリームやステージが絡むとき、ルーティングや結合を一箇所に集約する。

  • Strategy
    ステージごとの処理ロジック（集計アルゴリズムやフィルタ条件）を差し替え可能にする。

✅ まとめ​

Streaming Pipeline は、

  • データが絶えず流れ続ける前提で
  • ステージを組み合わせて
  • ほぼリアルタイムに処理・集計・検知する

ためのパイプラインスタイルである。

Pipe & Filter / Batch Pipeline と同じ系譜にありながら、

「データが来るたびに動き続ける処理フロー」

を設計の主役にする点が最大の特徴である。

データ量・リアルタイム性・拡張性の要件が高いシステムでは、
Streaming Pipeline を意識した設計が、アーキテクチャ上の重要な選択肢となる。