ストリーム処理とは？

ストリーム処理とは、データを一括で蓄積してから処理する「バッチ処理」とは対照的に、データが到着した瞬間に逐次・継続的に処理していく計算パラダイムです。センサー、ログ、金融取引、SNSの投稿など、絶え間なく発生するデータを「川の流れ（ストリーム）」のように扱うことが特徴です。

仕組みとしては、データソースからメッセージキュー（Apache KafkaやAmazon Kinesisなど）を経由してストリーム処理エンジンに送り込まれ、フィルタリング・集計・変換などの演算がほぼ遅延なく実行されます。代表的な処理エンジンにはApache Flink、Apache Spark Streaming、Google Cloud Dataflowなどがあります。

ストリーム処理が活躍する主な場面は次のとおりです。

• 不正検知：クレジットカード決済の異常をリアルタイムで察知
• 監視・アラート：サーバーのCPU使用率やエラー率の即時通知
• レコメンド：ユーザーの直近の行動に基づいたリアルタイム提案
• IoT：製造ラインのセンサーデータを即時分析して異常を検出

バッチ処理と比較したときの意義は「鮮度」にあります。数時間後に結果が出るバッチ処理では対応が遅れる場面でも、ストリーム処理なら数ミリ秒〜数秒以内に結果を得られます。一方でデータの順序保証や「一度だけ処理する」保証（exactly-once semantics）の実装が複雑になるため、設計上の難易度はバッチ処理より高い傾向があります。