IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache Flink

2016/10/25
Acroquest Technology 株式会社
鈴木貴典
ビッグデータのリアルタイム処理技術勉強会
#futureofdata

Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved.
2
自己紹介
 所属
• Acroquest Technology Co., Ltd.
• 「働きがいのある会社」（GPTW）
従業員25～99人部門 2年連続1位
 主な業務分野
• テクニカルアーキテクト
• SEPG
• IoTサービス開発
• ビッグデータ処理プラットフォーム
 最近の興味
• サーバーレス
• DevOps
• Elasticsearch
鈴木貴典
Twitter : @takanorig
Qiita : http://qiita.com/takanorig

3
本日お話する内容
＃1 ビッグデータ × リアルタイム
＃2 ストリームデータ処理エンジン
＃3 ストリームデータ処理のシステムアーキテクチャ

4
ビッグデータ
×
リアルタイム

1. IoTでのデータの扱いの変化
5
2016年
229億デバイス

6
×
重要なのは
デバイス数の増加ではない

7
新しいビジネスの
ニーズへの対応
全量分析による
AIの活用
データの
即時有効活用
過去は、リアルタイムの
情報は、サンプリングで
しか扱えなかった。
IoTにより、利用できる情報
が増え、全量分析すること
で、リアルタイムで、
精度の高い学習・活用が
可能になった。
生データをそのまま蓄積する
のではなく、様々な手段で
読み書きできる状態で保管
する「データレイク」の
考え方が広まっている。
そのためには、リアルタイム
にデータを加工・変換してい
く必要がある。
リアルタイムリコメンド、
セキュリティリスクの検知、
防災・異常検知、
など、時間によってコスト
や人命への影響が大きい
内容に関するニーズが
増えてきた。

2. ビッグデータ処理プラットフォームのパラダイム
8
2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
Google
GFS論文発表
(2003)
Google
GigTable論文発表
(2006)
Google
MapRedue論文発表
(2004)
Google
Percolator・
Dremel(BigQuery)
論文発表
(2010)
Twitter
Storm公開
(2011)
Hadoop
1st Release
(2007)
HBase
1st Release
(2008)
よりリアルタイム性が
求められる時代へ
2016
Spark Summit(1st)
Spark0.8 Release
(2013)
Drill公開
(2013)
Storm1.0 Release
Spark2.0 Release
(2016)
Google
MillWheel
論文発表
(2013)
Google
Cloud
Dataflow
(2014)

3. ビッグデータ処理の3つのタイプ
9
Batch StreamQuery
高低
Latency

10
バッチ処理
インタラクティブ
クエリ処理
ストリームデータ
処理
実行タイミング
ユーザの指定や
定期的な実行
ユーザの指定や
定期的な実行
常時連続実行
処理単位
蓄積データを
一括で処理
蓄積データを
一括で処理
1～少数の
フローデータを処理
実行時間分～時間秒～分ミリ秒～秒
処理モデル MapReduce 検索, 集計, OLTP Stream processing
要件に応じて、単体 or 組み合わせて利用

11
バッチ処理
インタラクティブ
クエリ処理
ストリームデータ
処理
タイプごとの代表的なプロダクト
Apache
Storm
Apache
Spark
Streaming
Hadoop
CDH
Cloudera's Distribution
Including Apache Hadoop
Apache
Drill
Cloudera
Impala
Facebook
Presto
Spark
HDP
Hortonworks Data Platform
CDP
Converged Data Platform
Tez
Apache
Flink
Elastic
Elasticsearch

4. （改めて）ストリームデータ処理とは何か？
12
連続的に発生し続けるデータ（ストリームデータ）を
リアルタイムに、解析・分析等の処理を行い続ける
センサー
デバイス
テレマ
ティクス
HEMS
BEMS
ストリームデータ処理
設備
通知
可視化
・分析
蓄積

5. ストリームデータ処理エンジンに求められる要素
13
1. Low Latency & High Throughput 低レイテンシ、高スループット
イベント到着から数十～数百ミリ秒のレイテンシで、毎秒、数十～数百万の処理を要求され
ることがあり、低レイテンシ、高スループットを実現する必要がある。
2. Scalable スケーラブル
複数ノードで構成されるクラスタ上で、並列分散的に動作し、膨大な数のメッセージに対し
ても低レイテンシを維持しつつ、水平スケールする。
3. Fault tolerant 耐障害性
障害が発生し、処理中のノードがダウンした場合でも、必要に応じてタスクの再割り当てや
ノードの再起動を行い、処理が完全に停止してしまうようなことがない。

5. ストリームデータ処理エンジンに求められる要素
14
4. Message guarantees メッセージ到達性保証
何らかの理由により、イベントの処理に失敗したり、タイムアウトが発生したりした場合で
も、それを検知し、再処理するしくみが必要となる。エンジンによって、サポートする信頼
性のレベルは異なるが、すべてのイベントが処理されることを担保可能とする。
5. Flow Control フロー制御
データの流れを許可したり、禁止したりすることが可能であること。エンジンで処理した結
果のデータを受信する側で、処理が間に合わない場合に、データの送信をエンジン側で止め
られることを指す。TCP/IPのパケット通信に用いられている制御方式である。
現時点では、Backpressureの機構が用いられることが多い。
6. Windowing ウィンドウ処理
ストリームデータを、一定の区間で区切り、単一のイベントではなく、複数のイベントに対
して処理を行う。過去のイベントと比較したり、集計等の演算をするのに有用な機能であり、
エンジン自体でサポートするケースが増えている。

【5. ストリームデータ処理エンジンに求められる要素】
5-1. メッセージ処理モデル
15
Event
at a time
Micro-batch
Time-Based Count-Based
ストリームデータ処理も、大きく分けて２つの方式がある。
イベント毎に逐次処理
真のストリーム処理
イベントのかたまり毎に処理
CEP※1の処理が可能
time time count count
一定時間毎に処理
さらに細かく分類すると
・データ発生時間
・データ処理時間
に基づくものがある
一定回数毎に
処理
※1 CEP(Complex Event Processing)：複数イベントに対する処理。

5-2. メッセージ到達性保証
16
At most once
（0回もしくは1回）
At least once
（少なくとも1回）
Exactly once
（正確に1回）
損失するかも損失しない損失しない
重複しない重複するかも重複しない
信頼性
性能
低
高
高
低
信頼性レベルに応じて、3つの分類がある。
エンジンによって、どのレベルをサポートしているかは異なる。

5-3. Backpressure
17
送信側受信側×
バッファが溢れて
処理できなくなる。
処理が速い
100メッセージ／秒
処理が遅い
80メッセージ／秒
送信側受信側
③バッファが溢れずに処理可能
80メッセージ／秒 80メッセージ／秒
①ペース落として！
②ペース
ダウン
における課題
受信側の処理能力を超えるデータを送信し続けると、
いずれキャパシティを超えてオーバーフローが発生してしまう。
一方、送信側が常に遅く処理をすれば、無駄が大きくなる。
Backpressureによる
ペースの制御
受信側が自分が処理できる量だけのデータを、送信側に対して
要求するようにして、オーバーフローの発生を防ぐ。

5-4. ウィンドウ処理
18
Tumbling Windows
Sliding Windows
集計や演算の内容に応じて、
適したウィンド処理を検討する必要がある。
• 一定時間、もしくは、カウント
毎に処理を行う。
• 処理対象のイベントのオーバー
ラップはなし。
• 「直近の○○」のように、現在
から指定したイベント分だけさ
かのぼって処理を行う。
• 処理対象のイベントのオーバー
ラップはあり。

19
エンジン

1. ストリームデータ処理エンジンの戦国時代
20
2011 2012 2013 2014 2015 2016
Storm
0.5
Spark Streaming
0.7
Flink
0.6
samza
0.7
Apex
3.2
Gearpump
0.8
Ignite
1.0
Beam
0.1
2014年以降、新プロダクトのリリースや、
有償プロダクトのOSS化により競争激化
Heron
0.13

21
現時点では以下の3つがメジャーな存在となっている

22
Googeトレンド
「apache storm」「apache spark streaming」「apache flink」で検索
storm（青）
flink（黄）
spark streaming（赤）
Flinkが
伸びてきている

23
念のため、”spark streaming” -> “spark” に変更して検索
「apache storm」「apache spark」「apache flink」で検索
storm（青）
flink（黄）
spark（赤） Spark全体としてみると
人気が高い

2. Storm
24
• 2011年、Twitter社がオープンソース
として公開。
• 耐障害性を持つ分散型として、最初
に世界的に認知されたストリーム
データ処理エンジン。
• 入力部、出力部共に、他の多くの
OSSやクラウドサービスと連携。
• 2016年4月にv1.0がリリースされ、
課題となっていたSlidingWindow、
Backpressureなどの機能が追加され、
性能も、従来と比較して16倍の処理
高速化を実現。

2. Storm - データ処理コンセプト
25
Spout
Spout
Bolt
Bolt
Bolt
Bolt
Bolt
Topology
Spout：
Streamのデータソース
としてTupleを送出する
Bolt：
StreamからTupleを
受信し、変換・加工する
Tuple：
Stormで処理されるメッセージを
保持する、単一のデータ
Stream：
途切れずに連続するTupleの流れ
Spout＋Boltからなるネットワーク構造。Stormにおける処理の単位となる

2. Storm - Word Count Exampe
26
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5);
builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8).shuffleGrouping("spout");
builder.setBolt("count", new WordCount(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word"));
Config conf = new Config();
conf.setNumWorkers(3);
StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());
※一部

2. Storm - Word Count Exampe
27
public static class WordCount extends BaseBasicBolt {
Map<String, Integer> counts = new HashMap<String, Integer>();
@Override public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
String word = tuple.getString(0);
Integer count = counts.get(word);
if (count == null)
count = 0;
count++;
counts.put(word, count);
collector.emit(new Values(word, count));
}
@Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word", "count"));
}
}
※一部

3. Spark／Spark Streaming
28
Spark Core
コアエンジン
Spark
SQL
クエリ
Spark
Streaming
ストリーム
MLlib
機械学習
GraphX
グラフ分析
• カリフォルニア大学バークレー校で
開発を開始。2013年に公開。
• インメモリ処理により、バッチ処理
を高速化。Spark Stack として、
バッチだけでなく、ストリーム
データ処理やSQLクエリ、機械学習
の処理も可能。
• Spark Streamingでは、ストリーム
データを一定時間で区切り、小さい
データの固まり毎にバッチとして
処理を実行する。
• 2016年7月にv2.0がリリースされ、
2～10倍の高速化。

3. Spark Streaming - データ処理コンセプト
29
一連の入力データを、小さなデータセット
（RDD:Resilient Distributed Dataset）に区切って、
そのデータセット毎に処理を実行していく

3. Spark Streaming - Word Count Exampe
30
JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override public Iterable<String> call(String x) {
return Arrays.asList(x.split(" "));
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
@Override public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey(
new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
return i1 + i2;
}
});

4. Flink
31
• ベルリン工科大学および欧州のいくつかの大
学とともに発足した成層圏研究プロジェクト
が元となっており、2014年にOSSとして公
開。
• バッチ、および、ストリームデータ処理の両
方をサポートする。
• Flink Stackとして、機械学習やグラフ分析の
ライブラリも統合されていることもあり、
Sparkと比較されることが多いが、Flinkは”
真”のストリーム処理を実現している。
• 高速ながら耐障害性にも優れ、ステートフル
な機構を持ち、障害が発生しても自動復旧し
て処理を継続可能。
• 一貫性と低レイテンシの両方を実現している。

4. Flink - データ処理コンセプト
32
Data
Stream
Operation
Data
Stream
Source Sink
State
ストリームデータ処理：DataStream API

4. Flink - データ処理コンセプト
33
バッチ処理：DataSet API
Data
Set
Operation
Data
Set
Source Sink
State

4. Flink - Word Count Exampe
34
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> text = env.readTextFile(textPath);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts =
text.map(line -> line.toLowerCase().split("¥¥W+"))
.flatMap((String[] tokens, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {
Arrays.stream(tokens)
.filter(t -> t.length() > 0)
.forEach(t -> out.collect(new Tuple2<>(t, 1)));
})
.keyBy(0)
.sum(1);

5. 比較
35
Storm Spark
Streaming
Flink
Core Trident
処理モデル Event at a Time Micro-batch
Micro-batch
（処理時間のみ）
Event at a Time
Micro-batch
到達性保証 At least once Exactly once Exactly once Exactly once
レイテンシとても低低低とても低
スループット高高中高
実装言語 Clojure Clojure Scala Scala
開発言語 Java, Clojure, Scala,
Python, Ruby
Java, Clojure, Scala,
Python
Java, Scala,
Python, R
Java, Scala, Python
API
低レベル
Compositional
高レベル
Declarative
高レベル
Declarative
高レベル
Declarative
ウィンドウ
処理 Sliding, Tumbling Sliding, Tumbling Sliding Sliding, Tumbling

36
ストリームデータ処理の
システムアーキテクチャ

1. 検討ポイント
37
① 大量データの収集方法
• Pull or Push、プロトコル、データ形式
② 増減するストリームデータへの対応
• ピーク性能、時間のズレに対する配慮
③ 分散処理、および、分散の単位
• 集約キーの設計、集計、ウィンドウ処理、データ欠損への配慮
④ 中間データの扱い
• マスタデータ、一時データ
⑤ 運用
• ログの管理、ノードの管理、モニタリング、障害対応

解析結果用
データストア
ダッシュボード
分析ツール
ユーザ通知
2. ストリームデータ処理の基本アーキテクチャ
38
センサー
データ
ログ
データ受信
メッセージ
キュー
通信
データ
データ発生元
SNS
データ
データ受信部データ処理部
データ収集
永続化用
データストア
取得解析出力
出力取得
保存
解析
キャッシュ用
データストア
データ活用部
典型的なアーキテクチャ

3. 運用
39
• エンジンが問題になるとは限らない。
データ収集やデータの保存先なども重要。
• 様々なOSSに対して、クラスタの構築から
モニタリングまで行えるのが便利。
システム全体の管理には
Ambariが便利
ストリーム処理エンジンの
管理コンソールを活用
• 各エンジンには、専用の管理コンソールが付属
しているケースが多い（それがないと死ぬ）。
• ボトルネックや障害の確認に役立つ。
Spark WebUI
Fink Dashbord
Ambari

40
本日のまとめ
1. ストリームデータ処理エンジンに求められる内容も高機能になってきている。
① スケーラブル、耐障害性は必須になっている。
② Backpressureによるフロー制御、ウィンドウ処理なども必要性が高い。
2. ストリーム処理エンジンは、戦国時代になっている。
① Storm、Spark Streaming、Flinkが代表格。
② Spark、Flink は、バッチとストリームの両方をサポートし、かつ、
クエリ処理や機械学習などのエコシステムを統合して提供しているのは有用。
③ どれを利用するかは、そのエンジンの特性や強みを理解して選ぶしかない。
3. エンジンだけでなくシステム全体のアーキテクチャを考慮しよう。
① データ収集やキュー処理、データの永続化など、一連の流れを検討する必要がある。
② 運用のツールも揃ってきているので、うまく活用しよう。

42
Thank you
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