イベント駆動型アーキテクチャ: 決定版ガイド

イベント駆動型アーキテクチャ (EDA) は、システム内の疎結合コンポーネント間の非同期通信を中心とした一般的なアーキテクチャ アプローチです。 EDA はシステム要素を分離することで、ソフトウェア アプリケーションの拡張性と応答性を促進し、さまざまな業界ドメインに対応します。

イベント駆動型システムでは、コンポーネントは状態の変化やイベントに応じてメッセージを送受信するため、コンポーネント間の直接通信の必要性が減ります。これにより、密結合への依存が軽減され、共有リソースが削減され、変化するビジネス要件への適応性が向上します。このガイドでは、イベント駆動型アーキテクチャの基礎、その導入の利点、ソフトウェア システムのスケーラビリティと復元力の向上をどのように実現するかについて説明します。

イベント駆動型アーキテクチャの基礎

イベント駆動型アーキテクチャには、イベント、イベント プロデューサー、イベント コンシューマーという 3 つの主要な構成要素があります。

1. イベント: イベントは、コンポーネント内の特定の状態変化またはアクションをカプセル化するメッセージまたはデータ パケットです。通常、イベントには、イベントのソース、タイムスタンプ、タイプを識別するためのメタデータに加え、顧客の購入やレコードの更新などの発生に関連する情報が含まれます。
2. イベント プロデューサー: イベント プロデューサーは、イベントの発行を担当します。状態変化が発生するか、アクションが開始されると、イベント プロデューサーはイベント データをパッケージ化してイベント ブローカー (またはメッセージ バス) に送信し、関係するイベント コンシューマーに配布します。
3. イベント コンシューマ: イベント コンシューマは受信イベントをリッスンし、それに応じて反応します。コンシューマは、データの更新、新しいプロセスのトリガー、リモート サービスの呼び出しなど、イベントに応じてさまざまなアクションを実行できます。

画像出典: Microsoft Learn

これらの構成要素間のイベント フローが EDA の中核を構成します。イベント駆動型アーキテクチャをさらに理解するために、例を見てみましょう。カタログ、注文、通知コンポーネントを備えた単純な電子商取引システムを想像してください。従来の密結合アーキテクチャでは、注文コンポーネントはカタログおよび通知コンポーネントと直接通信して注文を処理します。それでも、EDA ベースの電子商取引システムでは、注文コンポーネントは代わりに「OrderCreated」イベントを発行します。カタログおよび通知コンポーネントは、これらのイベントをサブスクライブし、受信時に独立して動作します。これにより、直接対話する必要がなくなり、コンポーネント間の結合が軽減され、変更やスケーリングが容易になります。

イベント駆動型アーキテクチャを採用する利点

ソフトウェア システムにイベント駆動型アーキテクチャを採用すると、次のような利点があります。

1. スケーラビリティの向上: EDA は、コンポーネントを分離することにより、必要に応じてシステム要素を独立してスケーリングできるようにします。たとえば、e コマース システムで注文が急増した場合でも、カタログや通知サービスに影響を与えることなく、注文処理コンポーネントを簡単に拡張できます。
2. システムの復元力の強化: EDA は、コンポーネント間の直接の依存関係を減らすことにより、フォールト トレランスを促進します。コンポーネントに障害が発生した場合でも、残りのコンポーネントはイベントの処理を続行できるため、中断を最小限に抑えてシステムを機能させることができます。さらに、メッセージ ブローカーは、障害シナリオ中にイベントが失われず、システムが正常に回復できることを保証します。
3. 応答性とリアルタイム機能の向上: イベント駆動型システムにより、コンポーネントが状態の変化に即座に反応できるようになり、システム全体でのリアルタイムのデータ処理と通信が容易になります。この応答性により、分散システムにおける個々のアクション間の時間と処理待ち時間を大幅に短縮できます。
4. 非同期通信: EDA はコンポーネント間の非同期通信を可能にし、他のコンポーネントからの応答を待たずにコンポーネントを動作させることができます。これにより並列処理が促進され、システムの効率が向上します。
5. 柔軟性と適応性: イベント駆動型のアーキテクチャにより、システム設計へのモジュール型アプローチが促進され、システム全体に影響を与えることなく、特定のコンポーネントを簡単に変更できるようになります。これにより、変化するビジネス要件への適応性と迅速な対応が促進され、開発時間と労力が削減されます。

一般的なイベント駆動型アーキテクチャ パターン

イベント駆動型アーキテクチャでは、システム コンポーネントは、状態の変化を表すイベントを通じて通信します。さまざまなパターンを使用して、この通信を構造化し、イベント フローを効果的に管理できます。以下に 5 つの重要なイベント駆動型アーキテクチャ パターンを示します。

イベントソーシング

イベント ソーシングは、すべてのシステム状態の変化を一連の順序付けされたイベントとして文書化するパターンです。データ エンティティの状態を単に更新するのではなく、システムは変更をイベントとして記録し、任意の時点でのエンティティの状態を再構築できるようにします。これにより、状態変化の一貫性と追跡可能性が保証され、監査可能性の強化、診断機能の向上、他のシステムとの統合など、いくつかの利点が得られます。

連鎖

チェーン パターンでは、1 つのコンポーネントから発行されたイベントが 1 つまたは複数のコンポーネントでイベントのチェーンをトリガーし、最終的に目的の状態変更またはアクションにつながります。このパターンにより、関係するコンポーネントを緊密に結合することなく、複雑なワークフローを構築できます。チェーンは、直接イベント駆動型通信を使用するか、メッセージ キューやサービス バスなどのミドルウェアを介して実装できます。

アグリゲーター

アグリゲーター パターンには、さまざまなソースから複数のイベントを消費して処理し、元のイベントの集約を表す単一のイベントを生成するコンポーネントが含まれます。このパターンは、イベント ノイズの削減、要約の作成、または集約されたデータを他のシステム部分に送信する前にさまざまなシステム コンポーネントからの情報を統合する場合に役立ちます。

パブリッシュ-サブスクライブ

パブリッシュ/サブスクライブ パターンでは、システム内のコンポーネントは、サブスクライバーが誰であるかを知らずに、中央のメッセージ ブローカーまたはイベント バスにイベントを送信します。これにより、イベント プロデューサーとイベント コンシューマーが切り離され、イベント プロデューサーへの変更が必ずしもサブスクライバーに影響を与えないようになります。サブスクライバーは、他のシステム コンポーネントに影響を与えることなく、自分自身を動的に登録および登録解除することもできます。

コマンドクエリ責任分離 (CQRS)

CQRS は、システムが読み取り操作と書き込み操作を個別のコンポーネントに分離するパターンです。書き込み側は状態変化を表すイベントを発行し、読み取り側はこれらのイベントをリッスンしてビュー モデルをクエリおよび構築します。この分離により、それぞれの側が独立して拡張でき、さまざまなパフォーマンス要件に基づいてリソースの使用を最適化できます。

イベント駆動型システムの実例

多くの組織は、システムにイベント駆動型アーキテクチャを導入して、スケーラビリティ、復元力、柔軟性のメリットを享受しています。以下にいくつかの注目すべき例を示します。

Netflix

有名なストリーミング サービス プロバイダーである Netflix は、イベント駆動型アーキテクチャを中心にインフラストラクチャ全体を構築しています。このアプローチにより、同社は何百万もの同時ストリームを管理し、顧客が可能な限り最高のエクスペリエンスを確実に受けられるようにすることができます。 Netflix プラットフォームのコンポーネントは、非同期処理とパブリッシュ/サブスクライブ パターンを利用して通信するため、大規模な拡張が可能になり、高可用性が実現します。

ウーバー

もう 1 つの例は、運営のさまざまな側面においてイベント駆動型アーキテクチャに依存する配車プラットフォームである Uber です。イベントを使用して地理位置情報の変更、旅行の更新、その他の重要な情報を表すことで、Uber は世界中の何百万人ものドライバーの現在位置を正確に追跡し、管理できます。これにより、Uber はビジネス モデルに不可欠な拡張性の高いリアルタイム機能を実現できるようになります。

リンクトイン

プロフェッショナルなソーシャルネットワーキングプラットフォームである LinkedIn は、イベント駆動型のアーキテクチャを使用して、ユーザーとシステム間の数多くのやり取りを管理します。プラットフォームのデータ処理パイプラインは、プロファイルの更新、接続要求、プラットフォーム分析などのユーザー アクティビティを表すイベントを使用する分散メッセージング システム上に構築されています。この設計の選択により、LinkedIn は 1 秒あたり数百万のイベントを処理できるようになり、世界中のユーザーに応答性の高いエクスペリエンスを保証します。

AppMaster.io を使用してイベント駆動型アーキテクチャを実装する

イベント駆動型アーキテクチャの実装は、 AppMaster.ioなどの適切なツールとプラットフォームを使用して簡素化できます。 AppMaster.io は、バックエンド、Web、およびモバイル アプリケーションを構築するための強力なノーコードプラットフォームとして、イベント駆動型の通信を促進する幅広い機能を提供します。 AppMaster.io を使用すると、データ モデルを視覚的に作成し、ビジュアルなビジネス プロセス デザイナーでビジネス ロジックを設計し、システム コンポーネントのREST APIと WSS endpointsを定義できます。

このプラットフォームを使用すると、イベント駆動型の通信層を作成でき、これにより、パブリッシュ/サブスクライブ パターンなどを通じてコン​​ポーネントが非同期でやり取りすることが容易になります。さらに、 AppMaster.io は、バックエンド アプリケーション用の Go (Golang) コード、Web アプリケーション用のVue3フレームワーク、モバイル アプリケーション用のKotlinおよびJetpack ComposeまたはSwiftUIを生成します。これらの生成されたアプリケーションは拡張性が高く、イベント駆動型システムのパフォーマンス要求を満たします。

さらに、このプラットフォームはプライマリ データベースとして Postgresql 互換データベースとの統合をサポートしているため、データ管理が容易になり、イベント駆動型システム全体でデータの一貫性が確保されます。 AppMaster.io にイベント駆動型アーキテクチャを実装するには、無料のアカウントを作成します。

イベント駆動型システム開発のベスト プラクティス

イベント駆動型システムの開発には、システムの有効性を確保するための慎重な計画と設計が必要です。次のベスト プラクティスは、効率的で強力なイベント駆動型アーキテクチャを構築するのに役立ちます。

明確なイベントの定義と構造を確立する

一意の識別子、タイプ、タイムスタンプ、ペイロードなど、単純な定義と正確に定義された構造を使用してイベントを設計します。明確なイベント定義により、可読性、保守性、およびコンポーネント間の統合が容易になります。イベント名は説明的かつ簡潔で、イベントの目的を正確に表すものにしてください。

拡張性を考慮したイベントの設計

システムが進化するにつれて、新しい要件によりイベントに追加情報が必要になる場合があります。これらの変化に対応するには、拡張性を念頭に置いてイベントを設計します。これには、オプションのフィールドの使用や、前方互換性と後方互換性のサポートなど、次のスキーマ設計原則が含まれます。

イベントのバージョニングを活用する

バージョン管理は、イベント スキーマに変更を加えるときに下位互換性を維持するのに役立ちます。イベントのさまざまなバージョンを識別することで、コンシューマは既存の機能を損なうことなくイベント構造の更新を処理できます。

イベントエンリッチメントの適用

イベントの強化には、公開前に関連するコンテキスト データをイベントに追加することが含まれます。この追加データによってイベントの価値が高まり、加入者はより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができ、システムの結合を減らすことができます。イベントの強化によって不要な依存関係が導入されたり、データの一貫性や整合性のルールに違反したりしないようにしてください。

イベントフローの監視と管理

システム内のイベント フローを追跡して、イベント駆動型アーキテクチャの健全性とパフォーマンスを可視化します。監視ツールは、メッセージの損失や遅延、長い待機時間、イベント処理の失敗などの問題を特定するのに役立ちます。個々のコンポーネントとシステム全体のログ戦略を実装することは、イベント駆動型システムのデバッグ、監査、最適化にとって重要です。

データの一貫性と整合性を確保する

イベント駆動型アーキテクチャで直面する課題の 1 つは、コンポーネント間でデータの一貫性と整合性を維持することです。ドメインの特定の要件を考慮しながら、最終的な整合性を処理する戦略を実装します。イベント ソーシング、トランザクションの補償、冪等メッセージ処理などの技術は、分散システムにおけるデータの同期と整合性の問題に対処するのに役立ちます。

イベント駆動型アーキテクチャの課題と落とし穴

イベント駆動型アーキテクチャには多くの利点がありますが、固有の一連の課題と潜在的な落とし穴も伴います。

複雑さの増加

イベント駆動型システムは、分散型の性質、非同期通信パターン、追加のインフラストラクチャ要件により、従来のモノリシック アプリケーションよりも複雑になる可能性があります。このような複雑さを効果的に管理するには、慎重に計画を立て、システム設計とベスト プラクティスに細心の注意を払うことが不可欠です。

データの一貫性と整合性の確保

データの一貫性と整合性を維持することは、イベント駆動型アーキテクチャでは重要な課題です。これらのシステムの非同期特性によって導入される結果整合性には、分散環境での整合性要件を処理するための包括的な戦略が必要です。

イベントの順序付けの処理

イベントの順序を維持することは、多くのビジネス コンテキストにおいて非常に重要です。シーケンス番号付けや順序を認識するパブリッシャーとコンシューマーなどの戦略は、順序を維持するのに役立ちますが、イベント駆動型システムが複雑になる可能性があります。

イベント フローの管理と監視

分散型非同期システムにおけるイベント フローの監視と管理は、要求が厳しい場合があります。監視および管理ツールを実装して、システムのパフォーマンスと健全性を可視化し、ボトルネックを特定し、イベント駆動型アーキテクチャを最適化します。

レイテンシとパフォーマンスの問題への対処

イベント駆動型アーキテクチャでは、イベント配信および処理メカニズムのオーバーヘッドにより、遅延が発生する可能性があります。バッチ処理、キャッシュ、並列処理などの手法を使用してイベント処理を最適化し、パフォーマンス要件を考慮してイベント メッセージング インフラストラクチャを慎重に選択します。

結論

イベント駆動型アーキテクチャは、スケーラブルで応答性が高く、回復力のあるシステムを構築するための効果的なアプローチです。ベスト プラクティスに従って早期に課題に対処することで、イベント駆動型アーキテクチャの力を活用してシステムの機能を強化し、応答性を向上させることができます。

AppMaster.io は、データ モデル、ビジネス ロジック、 API を設計するためのビジュアル インターフェイスを提供するため、イベント駆動型アーキテクチャを実装するための優れたプラットフォームです。 AppMaster.io を使用すると、従来の開発プロセスの複雑さを心配することなく、特定のニーズを満たすイベント駆動型システムを迅速に開発できます。イベント駆動型アーキテクチャを最大限に活用して、 AppMaster.io を使用して、高性能でスケーラブルな、将来に備えたアプリケーションを構築します。