「保存してから…」ではもう遅い リアルタイム処理が当たり前に
Confluentは、ビジネス特化型SNS「LinkedIn」の中で、オープンソースのストリーミング送受信基盤「Apache Kafka」を開発したメンバーによって、2014年に創業された。現在もApache Kafkaコミッターの80％が同社に在籍しており、2021年6月24日にはNASDAQに上場を果たしている。現在は世界15ヵ国、2,000名の社員が勤務しており、日本法人であるConfluent Japanは2021年4月に設立された。
現在、あらゆる業界で企業がデジタルファーストへの移行を進めている。単にソフトウェアを利用するのではなく、ビジネスの大半がソフトウェアなしでは成り立たなくなりつつあるのだ。世界中でオンラインショッピングが当たり前になり、オンラインバンキングであればATMの行列に並ぶ必要もない。米国ではタクシーに乗るために、以前は街で手を挙げるか電話で呼んでいたが、現在は配車アプリでの利用が主流になっている。
「こうしたサービスの裏側では、リアルタイムにデータがやりとりされています。顧客が期待する体験を提供するためには新しい考え方が必要で、データインフラストラクチャーにも新たな要件が求められているのです」（山之内氏）
山之内 真彦氏
銀行の窓口とオンラインバンキングでの、振り込み処理の違いを比較してみよう。店舗の場合は窓口に行き、身分証明書と通帳を提示して、銀行員は目視で口座との一致を確認。取引が完了したら口座の更新を行う。しかし、オンラインバンキングではアプリを開いて口座にログインし、一瞬で振り込み操作ができる。その裏側では、銀行側のシステムが取引の正当性をリアルタイムに確認しているのである。こういったリアルタイム処理を行うには、一部のプロセスを自動化するのではなく、End-to-Endでの変革が必要となる。
ところが変革を成し遂げるには、データはリアルタイムに処理が行われる必要があるものの、データのインフラはそれに対応できない場合がある。従来のデータベース上では、「データが保存され、休止状態にあること」が条件となっており、連続したリアルタイムのデータの流れに対応していないという制約があるからだ。この場合、各データは孤立した島のようになっており、周期的なバッチ処理で更新されている場合が多い。
「毎回バッチ処理を待っているようでは、必要なデータをすぐに使うことができず、迅速かつ柔軟な対応が難しい」と語る山之内氏。そこで、“躍動するデータ”を意味する「Data in Motion」、すなわちストリームデータをリアルタイムに、かつ継続的に処理するためのデータインフラを再構築する必要があるのだという。そこでConfluentは、ユーザーがバックエンドのデータをリアルタイムにフロントエンドの顧客体験につなげるための、データストリーム処理を行っているのである。
「Data in Motionは、ユーザーの日常を劇的に改善します。たとえば、オンラインバンキングで詐欺の疑いがある操作がされた場合にすぐに注意を受け取ったり、オンラインショッピングで注文した商品の場所をリアルタイムに把握できたりします。このように、継続的に躍動するデータの流れをつなぐことが必須になりつつあり、これを実現するのがConfluentの役割です」（山之内氏）
Confluentが構築するのは企業の“中枢神経系”
Apache Kafkaは、米フォーチュン誌が企業の総収入を基に発行する年次ランキング「Fortune 500」掲載企業のうち、80%以上が活用している。
そしてConfluentは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのすべてに対応する完全マネージド型サービスによって、ユーザーの業種・業界を問わずApache Kafkaの持つ力を最大限に拡張するのだという。現在も様々な業界において、データの抽出・加工・書き出しやメッセージング、基幹システムの最適化、そしてアプリケーションのモダン化やモニタリング・分析、さらにはサイバーセキュリティなど、同社のサービスは多数のリアルタイムアプリケーションにおいて採用されている。
この、リアルタイムのデータやフローを処理へとつなぎ合わせる役割について、山之内氏は「現代の企業の中枢神経系を構築している」と述べる。データインフラというと、データ分析、データウェアハウス、データベースなどといったカテゴリが思い浮かぶが、同社はその中心に「Data in Motion」という新たなカテゴリを置き、テクノロジースタックの中枢神経系とするのだという。
では、これらの取り組みが実際、どのように企業のビジネスを支えているのか。山之内氏は、数々のConfluentの導入事例を紹介した。
ユーザーのあらゆるニーズやデジタル成熟度に対応できるサービス
まず紹介するのは、小売大手Walmartの事例だ。世の中がオンラインショッピングへと移行していく中、規模が大きく、店舗数や在庫数も膨大なWalmartでは、店舗ごとのデータがサイロ化しており、リアルタイムで全体の在庫を可視化するのが困難という課題を抱えていた。そこでConfluentの導入を決定。現在では、日々数十億件のイベント処理が可能となり、買い物客がデジタルカートに入れた商品は時間通りに配達される。消費者は希望の時間に店頭で受け取れるという確信を以て、商品をモバイルアプリやオンラインで注文することができるようになったという。
次に、製造業のBOSCH（ボッシュ）では、製品、組立ライン、レガシーシステムのデータを活用したデジタル変革を実現したいと考え、Confluentを導入。結果、工場やディーラー、ツールオーナーのデータをリアルタイムでつないだ事業運営を実現した。
ほかにも、自動車配車アプリを運営するするGrapでは、不正利用防止アプリの「Grap Defence」を提供しており、その裏側ではConfluentが活用され、顧客の信頼構築に貢献している。また、決済システムを提供するSquareでは、インフラストラクチャーを自社で管理せずApache Kafkaにデータを永続的に保存するために、Confluentを活用してコストを削減している。
「最新の調査によれば、Confluentのお客様は、価値実現までの時間を50％短縮、そして総所有コストを45％低減することに成功しています。ベストプラクティスに精通したConfluentのエキスパートが、ユーザー企業のデータ成熟度に合わせてデジタルジャーニーを導き、その一つひとつのステップで価値を生み出していく運用モデルを用意しているのです。」（山之内氏）
Confluentの優位性は、大きく「クラウドネイティブ」「すべての機能を完備」「あらゆる環境に対応」の3つだという。クラウドのためにApache Kafkaをゼロから再構築した完全マネージド型サービスとなっており、Apache Kafkaをサーバー上で実行させる後発サービスでは真似することが難しいと、山之内氏は語る。
同社のサービスは、小さなプロジェクトから簡単に始められるのもポイントだ。連携するデータや接続先が増えても対応できるよう、120以上のコネクタがあらかじめ用意されている。また、ガバナンスを確保しながら活用できる仕組みも備え、主要なパブリッククラウドでも利用可能という柔軟性もメリットといえるだろう。
「Confluentは『Set Data in Motion』に加え、『Love Customer』というミッションを掲げています。データ活用のほかにも、お客様のために何ができるか常に考えてData in Motionを提供します。ぜひ一度、無償トライアルを通じて利用してみてはいかがでしょうか」（山之内氏）
