はじめに
Kafkaは、リアルタイムデータ処理とメッセージキューとして広く利用されており、近年ではC++による完全なリファクタリングが進められています。このリファクタリングにより、AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームでのクラスタデプロイメントが可能となりました。しかし、クラスタ運用においてCPU利用率の不均衡やデータの乒乓現象といった課題が生じていました。これらの問題を解決するため、WebAssembly（Wasm）技術が導入され、データ変換処理の効率化が実現されています。本記事では、KafkaにおけるWebAssemblyの実裝とその技術的詳細について解説します。
Kafkaのリファクタリングと課題
Red HatはKafkaをC++で完全にリファクタリングし、クラウド環境での柔軟なデプロイメントを可能にしました。しかし、クラスタ運用において以下の課題が顕在化しました。
- CPU利用率の不均衡：CPUプール設計により、リソースが過剰に利用されない狀態が生じる
- データ乒乓現象：消費者がデータを変換後にBrokerに再書き込みするプロセスが生じ、処理負荷が増加
これらの課題を解決するため、WebAssembly技術が採用され、データ変換処理の最適化が進められています。
WebAssemblyによるデータ変換の解決策
データ変換処理において、以下の課題が挙げられました。
- セキュリティ：未承認メモリへのアクセスを防ぐ
- パフォーマンス：JVMの仮想メモリによるパフォーマンス損失を迴避
- 拡張性：多言語開発とリソース隔離の支援
この課題に対し、WebAssembly技術が採用されました。WebAssemblyは以下の特徴を持ち、データ変換処理の最適化を実現します。
- サンドボックス環境：CPUやメモリなどのリソースを制御
- 多言語サポート：C++、Rust、Go、Pythonなど幅広い言語のサポート
- 標準化インターフェース：SDKを通じた変換ロジックの統一
WebAssemblyの技術実裝
WebAssemblyの実裝には以下の要素が含まれます。
リソース制御
- CPU時間制限：3,000ミリ秒を超えるとタスクを自動的に切り替える
- メモリ空間の予約：メモリのフラグメンテーションを防ぐ
実行フロー
rpk transformコマンドを使用してWasmバイナリを生成- Kafka Brokerにデプロイ後、すべてのノードに自動的に複製
- BrokerがWasmモジュールをロードし、実行環境を起動
- 沙箱內で変換ロジックが実行され、結果がターゲットPartitionに書き込まれる
開発體験
- TinyGoコンパイラ：開発プロセスを簡略化
- イベント駆動型API：特定のTopicレコードを監視し、変換ロジックを実行
無狀態データパイプラインの応用
現在のデータパイプラインは無狀態設計が主流であり、Broker內で処理が適切に行われます。無狀態処理が適したシナリオには以下が挙げられます。
- シンプルなデータ変換：フォーマット変換やルーティングルールの適用
- リアルタイム機械學習推論：Uberの配達時間予測など
実際の応用例
- Uberの配達データ統合：地理座標と配達時間の相関性を計算
- リアルタイムモデル生成：配達時間予測モデルの即時生成
技術アーキテクチャのポイント
メモリ管理
- 各スレッドにメモリ空間を事前に割り當て
- 大規模データ構造のポインタアクセスをサポート
並行処理
- Kafkaのパーティション機構を活用した並列変換処理
- 沙箱環境による異なる変換タスクの隔離
デプロイメカニズム
- コンセンサスアルゴリズム：Wasmモジュールのクラスタ同期
- 即時更新とバージョン管理：モジュールの迅速な更新を可能に
キーテクノロジーアーキテクチャ
- Kafka Broker：無狀態データ変換の実行ノード
- WebAssembly（Wasm）：CPU密集型計算の代替技術
- C++コンパイル：C++コードをWasmモジュールに変換
- Apache Camo / R Panda：データ処理と機械學習モデルの統合
- Apache Foundation：オープンソースエコシステムのサポート
データ処理フロー
問題背景
- 現在のデータパイプラインがCPU負荷を過剰に発生
- 無狀態変換がBroker側で実行されるべき
- 簡単な変換とルーティングロジックはBroker側で処理されるべき
実時間データ処理例
- 対象データ：Uber/Lyftの食品配達データ
- 目的：配達時間とユーザー住所、レストラン位置の相関性分析
- データ種類：GPS緯度経度、ドライバー年齢、配達時間、車両タイプ
機械學習モデル統合
- 特徴工學：レストランとユーザー住所の距離計算
- 幾何アルゴリズム：実際の距離を計算
- 結果：ドライバー年齢と配達先の相関性が確認され、車両タイプと配達時間は無関係
WebAssemblyのデプロイフロー
- C++コードで距離計算ロジックを実裝
rpk transformコマンドでWasmコンパイル.wasmモジュールファイルを生成- Kafka Brokerへのデプロイ
- 原始データトピック（RO data topic）とモデルデータトピック（model data topic）を設定
rpk listでデプロイ狀態を確認- 多分區（3分區）でのサポート
実時間処理の検証
- テストデータを原始データトピックに書き込む
- システムがBroker側でWasmモジュールを自動実行
- 結果がモデルデータトピックに即時書き込まれる
- 距離計算結果の正確性を検証
技術的利點
- パフォーマンス向上：Broker側でのWasmモジュール実行により、データ転送遅延を削減
- 柔軟性：C++など多言語での処理ロジックの実裝が可能
- 拡張性：軽量モジュールが複數分區に迅速にデプロイ可能
- リアルタイム性：データ処理とモデル訓練が同期して行われ、予測精度が向上
実裝の詳細
- コンパイルプロセス：Wasmコンパイラを用いてC++コードを
.wasmモジュールに変換
- デプロイ方法：Kafkaの
transform機能を通じてWasmモジュールを注入
- データフロー：原始データ → Wasm処理 → モデル訓練データ出力
- 監視メカニズム：
rpk listでモジュールの実行狀態と分區分佈を確認
結論
KafkaにおけるWebAssemblyの導入により、リアルタイムデータ処理の効率化が実現されています。この技術は、セキュリティ、パフォーマンス、拡張性の観點から優れた特性を持ち、特に無狀態データ変換や機械學習推論の場面で有効です。実裝においては、C++コードのコンパイルとKafkaのtransform機能の活用が重要です。今後は、さらなるパフォーマンス最適化と多言語サポートの拡充が期待されます。