2024-12-30

Azure Event Hubsとは？導入メリット・主要機能・設定手順を解説

この記事のポイント

大規模なリアルタイムデータ処理とストリーミング機能
パーティション分割による高度なスケーラビリティ
AMQP、HTTPS、Kafkaなど多様なプロトコル対応
Azure Stream Analytics等との連携による高度な分析
Basic/Standard/Premiumの柔軟な料金プラン

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

デジタル社会の進展により、IoTデバイスやアプリケーションから生成される大量のリアルタイムデータの処理が重要な課題となっています。Azure Event Hubsは、大規模なストリーミングデータを効率的に収集・処理し、リアルタイム分析を実現するプラットフォームです。

パーティション分割によるスケーラブルなデータ処理と、AMQP、HTTPS、Kafkaなど多様なプロトコルをサポート。データの取り込みから保存、転送まで、包括的なイベント処理パイプラインを構築できます。また、最大90日間のデータ保持とキャプチャ機能により、バッチ処理にも対応します。

Azure Stream Analytics、Functions、Blob Storageなど他のAzureサービスとのシームレスな統合により、リアルタイム分析や自動化処理が可能。Basic、Standard、Premiumの各プランで、ニーズに応じた選択ができます。

本記事では、Azure Event Hubsの主要機能から具体的な設定手順、活用シナリオまで、実務で即活用できる情報を体系的に解説します。ストリーミングデータ処理の効率化に取り組む組織に、実践的なガイドを提供します。

Azure Event Hubsとは

イベントストリーミングの重要性

Azure Event Hubsの利用用途

パーティションによるスケーラブルなデータ処理

Azure Stream Analyticsとの統合<br>

Azure Blob Storageとの接続<br>

Azure Data Lakeとの接続

Apache Kafkaとの互換性

Azure Event Hubの作成方法

ステップ1: Azure Event Hubの作成

ステップ2: イベントハブの作成

Event Hubsの利用シナリオとユースケース

Azure Event Hubsとは

Azure Event Hubsは、たくさんのデータを高速で取り込んで、必要な場所に流す「データのハブ」として使えるツールです。たとえば、IoTデバイスからのデータを収集したり、アプリのログやイベントをリアルタイムで処理したり、動画や音声などのデータストリーム管理するのにも役立ちます。

現代社会では、デバイス・アプリケーション・サービスから膨大なデータが日々生成されています。こうしたデータをリアルタイムで集めたり分析したりするのに便利なのがAzure Event Hubsです。

Azure Event Hubs (出典元：公式ホームページ)

イベントストリーミングの重要性

現代社会では、連続的に発生するデータの流れ（イベントストリーミング）の処理が重要となっています。

例えば：

IoTセンサーからのデータ収集
アプリケーションのエラーログモニタリング
金融取引データのリアルタイム分析

こうした場面では、データを遅れなく受け取り、迅速に処理することが求められます。

Azure Event Hubsは、こうしたデータをリアルタイムで受け取り、他のシステムやサービス（例：Azure Stream Analytics、Azure Functions）に中継するために設計されたサービスです。

Azure Event Hubsイメージ（参考：マイクロソフト）

Azure Event Hubsの利用用途

Azure Event Hubsの役割は、データの収集と伝送です。つまり、膨大なデータをリアルタイムで取り込み、次の処理を担うシステム（AI、分析ツール、機械学習モデルなど）にデータを渡す役割を果たします。

1. ログ収集

アプリケーションやシステムから出力される膨大なログデータをリアルタイムで受け取り、それを分析システムや監視ツールに転送します。

例: システムエラーモニタリング
Webアプリケーションやクラウドサービスが発生させるエラーログをAzure Event Hubsが収集し、収集したログをリアルタイムでAzure MonitorやSplunkのような監視ツールに渡します。

2. IoTデータの取り込み

IoTデバイスやセンサーが生成するデータをリアルタイムでクラウドに送信し、処理することができます。

例: 工場やプラントのモニタリング
生産ラインに設置された振動センサーや温度センサーがデータを送信します。Event Hubsがこれをリアルタイムで受信し、Azure Stream Analyticsに転送します。

3. リアルタイム分析

Azure Event Hubsは、マーケティング・金融など、リアルタイムでの意思決定を必要とする場面でも活躍します。

例 : 顧客行動の分析
ECサイトでのクリックデータや購入履歴をEvent Hubsが取り込み、Azure Databricksなどのデータ分析ツールに転送します。

Event Hubsの仕組み

ここでは、Azure Event Hubsの仕組みについて説明します。

主な構成要素

Azure Event Hubsの主な構成要素は次のとおりです。

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Azure price(参考：マイクロソフト)

1. Event Producers（イベント送信者）

データを生成し、以下の送信プロトコルを使ってEvent Hubsに送信するシステムやデバイスのことです。（例: IoTデバイス、アプリケーションログシステム、センサー）

送信プロトコル

プロトコル	特徴	適したユースケース
AMQP	高速、非同期、信頼性が高い	リアルタイムデータ処理、IoTデバイスからのデータ送信
HTTPS	シンプルで設定が容易	単発的な通信、標準的なWebアプリケーション
Kafka	Apache Kafkaとの互換性が高い	既存のKafkaアプリケーションを利用する場合

2. Event Hubs Namespace

Namespaceは、複数のEvent Hubをまとめて管理するコンテナやグループのようなものです。1つのNamespace内には、複数のEvent Hubを作成することが可能です。

図では「event-hub-1」「event-hub-2」「event-hub-3」という3つのストリームがNamespaceに含まれています。

3. Event Hubs

Event Hubは、受信したデータを「パーティション」と呼ばれる単位で分割し、保存します。
パーティションにより、大量のデータも効率的に処理することが可能です。

4. Event Consumers（データ消費者）

データを処理または分析するアプリケーションやサービスのことを言います。
複数のコンシューマグループ（例: CG1、CG2）を設定することで、同じデータを異なる目的で利用することも可能です。

データの流れ

データの流れは次のようになります。

1. Event Producers（イベント送信者）
イベント送信者がデータを生成し、AMQP、HTTPS、またはKafkaプロトコルでEvent Hubsに送信します。

↓
2. データの受信とパーティションへの分割
Event Hub内でデータが受信され、「パーティション」に分割されて保存されます。この分割により、大量のデータも効率的に管理可能です。

↓
3. データの保持期間
受信したデータは、1～90日の間、Event Hub内で保持されます。この間、データはリアルタイムまたはバッチ処理で使用できます。

↓
4. Consumer GroupsとEvent Consumers
複数のConsumer Groupを通じて、データは異なるEvent Consumers（例: 分析ツール、AIモデル、ダッシュボードなど）によって読み取られ、それぞれの目的に応じて処理されます。

Event Hubsの機能

ここではEvent Hubsの主要な機能を詳しく説明します。

リアルタイムデータ取り込み

Azure Event Hubsは、大量のデータをリアルタイムで取り込むことが可能です。アプリケーションログ、IoTデバイスのデータ、クリックストリームなど、さまざまなソースからのデータを低遅延で収集します。

パーティションによるスケーラブルなデータ処理

受信したデータは、複数のパーティションに分割されて保存されます。そのためデータを並列処理することができ、大規模なデータ処理にも対応できます。

多様なプロトコルのサポート

AMQP、HTTPS、Kafkaプロトコルをサポートしているので、既存のアプリケーションやデバイスが簡単に接続できます。

例えば、IoTデバイスではAMQP、WebアプリケーションではHTTPSを使用します。
またKafkaを使っている既存のシステムを再構築することなくAzureに移行可能です。

データ保持期間設定

Event Hubsは、デフォルトで1日、最大90日間データを保持できます。これにより、リアルタイム処理だけでなく、バッチ処理やアーカイブにも対応可能です。

データキャプチャ

Azure Event Hubsのデータキャプチャ機能は、Event Hubsが受信したデータを自動的にAzure Blob StorageやAzure Data Lakeに保存する仕組みです。
データキャプチャはEvent Hubs内で設定するだけで動作し、別途アプリケーションを構築する必要がありません。

この機能は、受信データをリアルタイムで処理するだけでなく、データを保存して後から利用したい場合に役立ちます。

スループットの柔軟な管理

Azure Event Hubsでは、スループットユニット（Throughput Units, TUs）という概念を用いて、データ処理能力を柔軟に管理できます。

この仕組みにより、大規模なイベントやトラフィック増加時にリソースを追加したり、トラフィックが少ない時間帯にはリソースを削減してコストを最適化するなどの効率的かつコスト効果の高い運用が可能となります。

Event Hubsの価格体系

Azure Event Hubsの料金は、以下のようにBasic、Standard、Premium、Dedicatedの4つのプランに基づいて決まります。

それぞれのプランは、以下のようにワークロードやユースケースに応じた機能と料金設定が異なります。

プラン	料金（スループットユニット/時間）	受信イベント	キャプチャ	保持期間	メッセージ保持量	Kafka サポート	用途
Basic	¥2.303	¥4.298/100万イベント	利用不可	1日	最大84GB	利用不可	小規模テストやシンプルな用途
Standard	¥4.605	¥4.298/100万イベント	¥11,204.041/月（1 TU）	7日	最大84GB	利用可能	中規模ストリーミング用途
Premium	¥228.686（処理単位あたり）	無償	無償	90日	1 PUあたり最大1TB	利用可能	高スループット、低遅延が必要な場合
Dedicated	¥1,316.245（容量ユニットあたり）	無償	無償	90日	1 CUあたり最大10TB	利用可能	超大規模ストリーミングや専用リソース

※　料金は変更される可能性があるため、公式ページで最新情報を確認してください。

Event Hubsと他サービスとの統合

Azure Event Hubsは、Azureシステム内のサービスと統合することで、データの収集から処理・分析まで一貫した流れを構築することができます。統合例は次のとおりです。

Azure Stream Analyticsとの統合

Azure Stream Analyticsは、Azureが提供するリアルタイムデータストリーミング分析サービスです。統合により、Event Hubsで受信したデータをリアルタイムで分析できます。

例えば、
IoTデバイスから送信されるデータを分析し、異常値を検知して即時対応する仕組みを構築できます。

Azure Functionsとの連携

Azure Functionsはサーバーレスのイベント駆動型コンピューティングサービスで、特定のイベント（トリガー）発生時に自動的にコードを実行します。
Event Hubsと連携することで、イベントをトリガーとしてアクションを自動化できます。

例えば、
新しいイベントを受信した際にメール通知を送信したり、データを他のシステムに転送したりする処理を行うことが可能です。

Azure Blob Storageとの接続

Azure Blob Storageは非構造化データ（画像、動画、ログなど）の保存に最適なオブジェクトストレージサービスです。
Event Hubsと接続することで、受信データを長期保存して後のバッチ処理や分析に活用できます。

例えば、
アプリケーションログをBlob Storageに保存し、将来的なデータ分析やレポート作成に使用。

Azure Data Lakeとの接続

Azure Data Lakeは、大規模データをスケーラブルに保存し、分析や処理を可能にするストレージサービスです。
Event Hubsと統合することで、受信データを効率よくデータレイクに蓄積し、高度な分析や機械学習のトレーニングに利用できます。

例えば、

Event Hubsで収集したIoTセンサーデータやアプリケーションログをData Lakeに保存し、Azure Synapse AnalyticsやDatabricksでビッグデータ分析を実施。
大量のストリーミングデータをData Lakeに保存し、後にAIモデルのトレーニングデータとして活用。

Apache Kafkaとの互換性

Apache Kafkaプロトコルとは、リアルタイムデータ処理のための通信規約のことです。

Event HubsはApache Kafkaプロトコルをサポートしているので、既存のKafkaアプリケーション（プロデューサーやコンシューマー）を最小限の改修でAEvent Hubsに接続できるようになっています。

こうした接続により以下の活用が可能です。

活用例:
- データのクラウド移行: KafkaアプリケーションをAzure Event Hubsに接続し、クラウド上でリアルタイムデータ処理を実行。
- IoTデータの収集と処理: Kafkaプロデューサーが送信するセンサーデータをEvent Hubsが受信し、Azure Stream Analyticsでリアルタイム分析を実施。
- ビッグデータ分析: Kafkaコンシューマーを利用して、Event Hubsに保存されたデータをDatabricksやPower BIで可視化・分析。

Azure Event Hubの作成方法

ここでは、Azure Event Hubの導入手順についてご紹介します。
作成手順は以下のステップで構成されています。

ステップ1: Azure Event Hubの作成
Event Hubsを管理する「Namespace」を作成します。
ステップ2: イベントハブの作成
Namespaceの中に具体的なEvent Hubを作成します。

ステップ1: Azure Event Hubの作成

Azureポータルにアクセスし、Azureアカウントでサインインします。

Azureポータル画面
Azureポータル画面の「リソースの作成」で「Event Hubs」で検索し、「Event Hubs」をクリックします。

EventHubs選択画面

「名前空間の作成」画面、「基本」タブで適切な設定をします。

「次へ : 詳細 > 」をクリックします。

基本タブ画面

「詳細」タブで適切な設定をします。

「次へ : ネットワーク > 」をクリックします。

詳細タブ画面

「ネットワーク」タブで適切な設定をします。

「確認と作成」をクリックします。

ネットワークタブ画面

「確認と作成」タブで適切な設定がされていることを確認します。

「作成」をクリックします。

確認と作成タブ画面

デプロイ完了後、「リソースに移動」をクリックします。

デプロイ完了画面

ステップ2: イベントハブの作成

作成したリソース画面から「イベントハブ」をクリックします。

イベントハブ選択画面

「イベントハブの作成」画面、「基本」タブで適切な設定をします。

「確認と作成」をクリックします。

イベントハブ基本タブ画面

「確認と作成」タブで適切な設定がされていることを確認します。

「作成」をクリックします。

イベントハブ確認と作成画面

Event Hubsの利用シナリオとユースケース

Azure Event Hubsの役割は、データの収集、取り込み、保存、転送ですが、Azure Event Hubsから転送されたデータはその後実際にどのように生かすことができるのでしょうか。

ここでは主なユースケースを紹介します。

IoTデータの収集と処理

IoTデバイスから生成される膨大なデータをリアルタイムで取り込むことで、以下のように分析やモニタリングに活用することができます。

例：

異常検知: 受信データを分析し、設定値を超えた場合にアラートを生成。
ダッシュボード表示: データを可視化し、運用状況を確認。

アプリケーションログの収集とモニタリング

Event Hubsから転送されたWebアプリケーションやシステムのエラーログや操作ログを元にして、リアルタイムで分析やモニタリングを行うことができます。

例：

エラー解析: ログデータを分析して問題を特定。
通知の生成: 異常検知時に管理者へアラートを送信。

リアルタイム分析とダッシュボード

Event Hubsを利用して送信されたデータをリアルタイムで分析し、意思決定をサポートします。

例：

リアルタイム分析: データから不正取引や購入トレンドを分析。
ダッシュボード作成: 分析結果を可視化し、即時の意思決定を支援。

クリックストリーム分析

Azure Event Hubsが収集したWebサイトやアプリでのユーザー行動データを活用し、顧客体験の向上やマーケティング戦略に役立てることができます。

例：

UX改善: ユーザーの離脱ポイントを特定し、サイト構造を改善。
パーソナライズ: 分析結果を基に商品推薦や広告配信を行う。

動画やストリーミングサービスの最適化

Azure Event Hubsで収集したライブストリーミングやオンデマンドサービスの視聴データをリアルタイムで処理することで、最適なストリーミング品質を提供することが可能です。

例：

品質調整: ネットワーク帯域を動的に調整してストリーミング品質を最適化。
おすすめコンテンツ: 視聴履歴を基に次に視聴すべきコンテンツを推薦。

大規模イベントのトラフィック管理

Azure Event Hubsが収集したデータを利用して、セールやスポーツイベントなど一時的にアクセスが集中する場面で効率的にトラフィックを処理することが可能です。

例：

トラフィック負荷管理: 負荷分散を行い、サイトのパフォーマンスを維持。
リアルタイム通知: 売り切れ商品や在庫情報を顧客に即時通知。

バッチ処理のためのデータ保存

Azure Event Hubsで収集したデータを保存し、後からバッチ処理や分析に利用する用途にも対応します。

例：

データ分析: 保存データを集計し、月次レポートや傾向分析を実施。
AIモデルのトレーニング: 保存データを用いて機械学習モデルを構築。

まとめ

本記事では、Azure Event Hubsについて包括的に解説しました。Event Hubsの基本的な概念と特徴から始まり、その仕組みと主要コンポーネント、提供される機能、実際の利用シナリオとユースケース、価格体系と選択肢、そして他のAzureサービスとの統合まで、幅広いトピックをカバーしました。

Azure Event Hubsは、大規模なストリーミングデータ処理とリアルタイム分析を提供するプラットフォームです。IoTデバイスやログ集約に対応し、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援します。

ぜひ、自社のシステムやアプリケーションにAzure Event Hubsを導入し、その利便性と拡張性を実感してください。これからもデータドリブンな意思決定が求められる中で、Azure Event Hubsはその基盤となる存在として企業の成長を後押しするでしょう。

本記事が皆様のお役に立てたら幸いです。