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バッチ処理とストリーム処理とは?違いをやさしく解説

バッチ処理とストリーム処理の違いを考えるビジネスパーソン
「バッチ処理とストリーム処理って、何が違うの?」
「リアルタイム処理ってどういう意味?」
「DP-900でどう問われるのか知りたい」

そんな疑問を抱える、Azureのデータ分野を学び始めたあなたへ。

結論から言えば、
バッチ処理はデータをまとめて一括で処理する方式、ストリーム処理はデータが届くたびに逐次処理する方式です
と整理されます。

 

「バッチ処理」とはデータをためてから一括で処理する方式、「ストリーム処理」とは流れ込むデータをその場で処理する方式のこととされています。同じデータでも、いつ・どうまとめて処理するかが違います。

 

この記事では、2つの処理方式の違い、向いている場面、Azureの分析基盤での扱い、DP-900での問われ方を、初心者のあなた向けにやさしくまとめました。

 

1. バッチ処理とストリーム処理とは

データをまとめて処理するか逐次処理するかのイメージ

あなたがこの2語に出会ったとき、まず押さえたいのはデータをいつ処理するかという観点の違いです。

 

バッチ処理は、一定量のデータをためてから、まとめて一括で処理する方式です。Microsoftのドキュメントでは、バッチ処理ではその時点で利用可能なデータを一括で処理する、と説明されています。夜間の集計のように、決まったタイミングでまとめて動かすのが典型です。

 

一方のストリーム処理は、データが届くたびに少しずつ処理する方式です。公式では、ストリーミングは低遅延で連続的な処理と結びつけて説明され、前回からの新しいデータだけを処理するとされています。

 

イメージは、洗濯と皿洗いの違いです。洗濯物は数日ためてまとめて回しますが、使った皿はその都度洗いますよね。バッチ処理はためてまとめて、ストリーム処理は出たそばから、と考えると分かりやすいです。

 

→ そもそもデータを「ためて分析する」処理と「その場で記録する」処理の違いは、OLTPとOLAPとはで押さえておくと、この章の理解がつながります。

 

2. 2つの方式の仕組みと違い

バッチとストリームの処理タイミングの違いを示すイメージ

あなたが両者の違いを掴むカギは、遅延(結果が出るまでの時間)と処理する範囲の2点です。

 

遅延について、公式の説明ではバッチ処理は時間〜分の遅延を想定する一方、ストリーム処理は分・秒・ミリ秒といった短い遅延にも対応できるとされています。素早く結果がほしい場面ほど、ストリーム処理が候補になります。

 

処理する範囲も異なります。バッチ処理はその時点のデータをまとめて処理し直すのに対し、ストリーム処理は前回以降に増えた新しいデータだけを処理する、と整理されています。

 

観点 バッチ処理 ストリーム処理
処理のタイミング ためてまとめて一括 届くたびに逐次
遅延の目安 時間〜分 分〜秒・ミリ秒
処理する範囲 その時点の全データ 主に新しいデータ
向くデータ量 大量データの集計 絶え間なく届くデータ

 

注意点として、ストリーム処理は速い反面、データの到着が前後したり遅れたりする状況への対応で処理が複雑になりやすい、と公式で触れられています。速さと作りやすさは、しばしばトレードオフの関係になります。

 

3. それぞれが向いている場面と具体例

バッチとストリームの使い分けを考えるイメージ

あなたが使い分けで迷ったら、「すぐ結果が必要か」を基準に考えると整理しやすいです。

 

バッチ処理が向くのは、まとまったデータを定期的に集計する場面です。たとえば、ECサイトの売上を1時間ごとに集計するような処理が当てはまります。クレジットカードの月次請求計算や夜間のデータ集計も、多少の遅れが許される代表例です。

 

ストリーム処理が向くのは、絶え間なく届くデータをすぐ扱いたい場面です。具体例として、次のようなものがよく挙げられます。

 

  • IoTセンサーから連続して届く計測値の監視
  • Webサイトやアプリのログを流れ込むそばから集計する
  • 不正検知のように、その場で異変に気づきたい処理

 

要点は、「遅れても困らない大量集計はバッチ、すぐ反応したい連続データはストリーム」という考え方です。どちらが優れているかではなく、目的に合わせて選ぶものと整理されています。

 

月末にレシートをまとめて家計簿に付けるのがバッチ、レジでその場で会計するのがストリーム、と考えると感覚が掴めます。急がない記録はまとめて、急ぐ反応はその場で、という使い分けです。

 

4. Azureの分析基盤での扱いとDP-900での問われ方

Azureの分析基盤で2つの処理方式が扱われるイメージ

あなたが学ぶ中で「実際にどこで使うの?」と感じたなら、答えの一つが分析基盤の中の処理方式です。

 

Azureの分析基盤では、両方の処理方式が扱われます。たとえば取り込み・分析を一つにまとめた基盤では、バッチでまとめて集計するワークロードと、流れ込むデータをその場で分析するリアルタイム分析のワークロードが用意されているとされています。この全体像はMicrosoft Fabricとはで押さえると、2つの方式がどこに位置づくか見えてきます。

 

処理したデータは、分析向けの保存先にためられ、後からまとめて活用されるのが一般的です。この蓄積先がDWHやデータレイクで、詳しくはデータウェアハウス・データレイクとはで整理できます。バッチとストリームは、その保存先へデータを送り込む「入口の方式」と考えると分かりやすいです。

 

なお、両方の処理方式をSparkベースで扱える基盤の代表がAzure Databricksとはです。バッチもストリームも同じ環境でまかなえる例として押さえておくとよいでしょう。

 

DP-900では、バッチ処理とストリーム処理は分析ワークロードの領域で問われやすいテーマとされています。「まとめて一括がバッチ、届くたび逐次がストリーム」という違いと、遅延や向く場面の対比を押さえると、出題に対応しやすくなります。

 

5. まとめ: 今日からできる、最初の一歩

今日からの一歩を示すイメージ

ここまで読んだあなたは、2つの処理方式の輪郭を押さえられたはずです。要点は3つです。

 

  1. バッチ処理 = データをためてまとめて一括処理(遅延は時間〜分・大量集計向き)
  2. ストリーム処理 = 届くたびに逐次処理(低遅延・IoTやログ向き)
  3. 違いは「いつ・どの範囲を処理するか」で、目的に合わせて選ぶ

 

あなたが今日からできる最初の一歩は、シンプルです。

 

  1. 用語整理: 「バッチ」「ストリーム」「遅延」を1行メモにまとめる(3分)
  2. 関連記事: Microsoft Fabricを読み、2方式が分析基盤のどこで働くか確かめる(5分)
  3. 復習: OLTPとOLAPを読み返し、ためて分析する流れを掴む(2分)

 

たった10分で、バッチ処理とストリーム処理は輪郭のある概念に変わります。完璧に覚えてから動くより、まず関連記事を1本読む。それが速い学び方です。

 

次のステップ

次のステップ

分析基盤の全体像を掴みたいなら、Microsoft Fabricとはへ進むのがおすすめです。バッチとストリームが一つの基盤の中でどう扱われるか見えると、学習の地図がつながります。

処理特性の前提を整理したいときは、OLTPとOLAPとはに戻ると、ためて分析する側の役割がはっきりします。

このバッチ処理とストリーム処理は、DP-900の出題範囲の一部です。試験範囲と進め方は DP-900とは(試験範囲・勉強の進め方) で俯瞰できます。

 

分野ごとに進めるなら、DP-900 学習ロードマップ で全体像と次の問題集を確認できます。