1. イベント駆動型アーキテクチャは、
2025年の壁を越えてAPIエコノミーを⽀えられるか!?
2022年1月
Confluent Japan合同会社
小川高寛

2. 2
部⾨毎のデータサイロ︓2025年の崖
部門毎のシステム構築、複雑なカスタマイズでデータ活用ができない＝デジタル競争の敗者

3. Royal Bank of Canada：イベントドリブン型銀行
• 10以上の様々な事業部門
• 50点以上のアプリ
• 30件以上のユースケース
RBCは、銀⾏のビジネスライン間のデータサイロ、メインフレームとクラウドネイティブアプリ
ケーション間のデータ連携などの課題を克服
急速に増加するクラウド、機械学習、AIのイニシアチブのために、リアルタイムでスケーラブル
なイベント駆動型データアーキテクチャを構築
デジタル
マーケティング
セキュリティ
消費者信用サービス
SaaS
企業向け不動産 投資家向けサービス 財務サービス ….
不正行為
データ
ウェアハウス
マイクロ
サービス
モントリオールとトロント
に本社を置く世界有数の⾦
融グループの⼀つである。
カナダ国内に1,400以上の
⽀店を持ち、世界34カ国以
上で7万⼈以上の従業員を
持つメガバンクであり、カ
ナダ五⼤銀⾏の⼀⾓を占め
ている。

4. 4

5. イベントストリーミングの台頭
80%
Fortune 100 社でApache
Kafkaを利⽤
5

6. ConflunetはApache Kafkaの完成版
6
エンジン＝Apache kafka
自動車＝Confluent Platform
自動運転＝
Confluent Cloud

7. Kafka / Confluent とは
= イベント駆動型(メッセージング＋分散ストレージ＋ストリーミング処理)
• メッセージングキュー
• MF時代から利用されてきたMQ
• AWS, Azure, GCPがMQをサービス化した事で改めて注目され始める
→ （Kafka / Confluent）⾼スループット・低遅延、データ順序保証、スケールアウト型
• 分散ストレージ（Kafka Broker：Tierd storage）
• ストリーミング処理（kafka streams, ksqlDB）
• 検証済みコネクター (Confluent Connector)
• イベント駆動型アーキテクチャ
• データ連携のタイミングは、Daily batch、Hourly batch、Micro batchと早くなるがリアルタイムでは無い
• HadoopからSparkへ変更 ＝ Batch処理からStream処理への移行
→ （Kafka / Confluent）⽣成されるEvent単位でDataを収集・変換／分析・ロードを⾏うリアルタイム
ストリーミング

8. Throughput・Latency比較テスト
8
https://www.confluent.io/blog/kafka-fastest-messaging-system/
⽐較対象：
・従来のメッセージ・ブローカーで
あるRabbitMQ
・Apache BookKeeper™ベースのメッ
セージ・ブローカーの1つである
Apache Pulsar
・Apache Kafka
⽐較パフォーマンス指標
（1）システムのスループット
（2）システムのレイテンシー

9. Kafka Topicについて
1 2 3 4 5 6 8 9
7
Partition 1
Old New
1 2 3 4 5 6 8
7
Partition 0 10
9 11 12
Partition 2 1 2 3 4 5 6 8
7 10
9 11 12
Writes
1 2 3 4 5 6 8
7 10
9 11 12
Producers
Writes
Consumer A
(offset=4)
Consumer B
(offset=7)
Reads

10. リフト＆シフトの
技術リスク無し
データインフラストラクチャの新潮流になれるか!?
10
Mainframe
Monlithic
Legacy DB
• Legacy modernization
→ ・ハイパースケール
・データ互換性
・高スループット・ 低遅延
・全データリアルタイム分析
・厳密に1回書き込み
Microservice
Object storage
異なるDB
Microservice
CDC:
Change
data
capture

11. インフラストラクチャの近代化
11
On-Prem Cloud
Oracle DB:顧客情報
Confluent Platform
PostgreSQL :受発注情報
Confluent Cloud
DWH
ksqlDB
Cluster Linking
Data Warehouseの近代化
CDC MQ JDBC
ksqlDB
Confluent
REST
proxy
メインフレームの近代化
マイクロ
サービス
リプリケーション
Microservice Object Storage
クラウド
API
gateway

12. CQRSにKafka /Confluentの適用
12
・トランザクションの99％がデータ参照処理、
スケーラブルなシステム作り
・Writeへの変更処理情報をイベントストリー
ムでRead側へ連携することでデータの整合性
を保つ
・Write / Readドメイン毎のワークロードに合
わせて、最適なミドルウエアを選択すること
が可能
SOR
Enterprise APIs
Data Grid
Write /
Command
Read /
Query

13. 部⾨毎のデータをDXで活⽤する︓2025年の崖を超える
... Device
Logs ... ...
...
データ ストア ログ サードパーティアプリ カスタム アプリ/ マイクロサービス
統合的なイベントパイプライン
Amazon
S3
SaaS
apps
リアルタイム
のインベントリ
リアルタイムの
不正検知
リアルタイム
カスタマー360
機械学習
モデル
リアルタイムデータ
変形 ...
付加価値:イベントストリーミングアプリケーション

14. Challenge:
データの民主化とITランドスケープ全体のシステムを切り離すこ
とで、地銀デジタルバンク構想と企業全体のデジタルトランス
フォーメーションを推進
Solution:
Data in motionを導入する事で、チームが銀行システム全体の
データを利用できるセンターオブエクセレンスを構築
Results:
●市場投入までの時間を50%短縮
●メインフレームとメッセージキューのコストを削減
●新しいテクノロジーの導入をリスクなく実現
“Data in motion活用に対する需要が高まる中、Confluentと協
力し、当社のセンター・オブ・エクセレンスに投資することで、
複雑性、コスト、市場投入までの時間を削減し、企業にとって最
もメリットのある方法でソリューションを導入.する事が出来た”
— Mike Onders, EVP Chief Data Officer and Divisional CIO at KeyBank

15. Legacy (DWH, Mainframe) Modernization
“我々は現在、オンプレミスのTeradataのデータマートをGoogle BigQueryに移行しているところで、その移行に伴ってConfluent Cloudの強力
なユースケースが見えてきました。近々、Confluent Platform with Anthosをベアメタルで稼働させる予定ですが、これも移行の助けになる
でしょう。” - Michael Roseman, SVP and Chief Architect at KeyBank.
Google Cloudを活用して不正検知や新しいマイクロサービスでの開発など、LOBシステムの近代化
導入によるビジネス成果
1. 市場投入までの時間を半減
2. メインフレームのコスト削減
3. クラウドへの移行により、新技術の導入リスク
を低減（リフト・アンド・シフトなし）
Under Confluent NDA

16. Challenge: 業界の規制に準拠しながら、データを通じて顧客体験を向上
させる
Solution: Confluent Platformを導入し、データをリアルタイムスト
リーミングにし、イベントベースのアーキテクチャに移行し、マイクロ
サービス化に着手
Results:
●大幅なコスト削減
●アプリケーション構築の効率化
●異常検知にかかる時間を数週間から数秒に短縮
●チーム間でデータを再利用し、適切なビジネスインサイトを取得
●より高品質で迅速かつスケーラブルな顧客サービス
“Confluent Platformと競合する製品は他にありません。データをイベン
トとしてストリーミングすることで、全く新しい方法で大規模な問題解決
が可能になりました.”
— Head of Engineering, Enterprise Cloud

17. Royal Bank of Canada：イベントドリブン型銀行
• 10以上の様々な事業部門
• 50点以上のアプリ
• 30件以上のユースケース
RBCは、銀⾏のビジネスライン間のデータサイロ、メインフレームとクラウドネイティブアプリ
ケーション間のデータ連携などの課題を克服
急速に増加するクラウド、機械学習、AIのイニシアチブのために、リアルタイムでスケーラブル
なイベント駆動型データアーキテクチャを構築
デジタル
マーケティング
セキュリティ
消費者信用サービス
SaaS
企業向け不動産 投資家向けサービス 財務サービス ….
不正行為
データ
ウェアハウス
マイクロ
サービス
モントリオールとトロント
に本社を置く世界有数の⾦
融グループの⼀つである。
カナダ国内に1,400以上の
⽀店を持ち、世界34カ国以
上で7万⼈以上の従業員を
持つメガバンクであり、カ
ナダ五⼤銀⾏の⼀⾓を占め
ている。

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