--- sourceDocument: Yokohama データと自動化 sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/yokohama/integrate-applications Release : - yokohama ft:locale : - ja-JP ft:publication_title : - Yokohama データと自動化 ft:clusterId : - crint bundleId : - crint workflow : - Creator --- # Apache Kafka のストリームコネクトの使用 # Apache Kafka のストリームコネクトの使用 {#ariaid-title1} * リリースバージョン: Yokohama * * 更新日 2025年01月30日 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：10分 Apache Kafka 向けストリームコネクトを使用して、Apache Kafka 環境を ServiceNow インスタンスに接続します。 Apache Kafka は、複数のシステム間でデータを交換するための統一された方法を提供する分散イベントストリーミングプラットフォームです。Apache Kafka 向けストリームコネクトは Kafka 環境を ServiceNow インスタンスにリンクし、インスタンスと外部システム間でデータをストリーミングできるようにします。 注: ストリームコネクトにはWorkflow Data Fabricとストリームコネクトのサブスクリプション登録が必要です。詳細については、「」を参照してください。 ## 福利厚生 {#stream-connect-apache-kafka__section_xps_grb_kvb} * Kafka イベントを大規模に公開して処理します。ServiceNow インスタンスから Kafka 環境にイベントを公開し、外部システムからの Kafka イベントを低レイテンシで大量に使用します。 * Kafka イベントを生成および消費するフローを構築します。ストリームコネクトはワークフロースタジオと統合されているため、ローコードで Kafka メッセージを公開および処理できます。 * Kafka 環境からデータをインポートし、既存の強力な変換エンジン (RTE) または変換マップ構成を使用してそのデータを処理します。 * 独自のスクリプトを使用して Kafka トピックからのデータを処理するコンシューマーを構成します。 * 統計情報とパフォーマンスメトリクスの詳細なレポートを使用して、コンシューマーのパフォーマンスを監視します。 {#stream-connect-apache-kafka__ul_tvj_dyj_kvb} ## コンポーネント {#stream-connect-apache-kafka__section_o53_4pt_bvb} ストリームコネクトには次のコンポーネントがあります。 保険募集人 : プロデューサーはイベントを Kafka 環境に公開します。ストリームコネクトには次の 2 つのプロデューサーがあります。 * ワークフロースタジオ の Kafka プロデューサーステップ * ProducerV2 API {#stream-connect-apache-kafka__ul_tnd_l5t_bvb} コンシューマー : コンシューマーは Kafka 環境からイベントを読み取って処理します。ストリームコネクトには次のような複数のコンシューマーがあります。 * ワークフロースタジオ での Kafka メッセージトリガー * 抽出変換ロード (ETL) コンシューマー * 変換マップコンシューマー * スクリプトコンシューマー {#stream-connect-apache-kafka__ul_cbq_1qt_bvb} トピックとトピックの名前空間 : イベントはトピックに編成されて保存されます。1 つのトピックには同じタイプのイベントが格納されます。トピックはパーティションに分割されます。イベントにはキーがあります。同じキーを持つイベントは同じパーティションに格納されます。 トピックはトピックの名前空間にリンクされます。名前空間を使用して、論理的な方法でトピックを整理できます。たとえば、取得元の Kafka クラスターに基づいてトピックをグループ化できます。名前空間を使用して、どのドメインがドメインセパレーションされたインスタンスのどのトピックにアクセスできるかを設定することもできます。詳細については、「[Managing namespaces and topics in Hermes](https://www.servicenow.com/docs/access?context=managing-namespaces-topics-hermes&version=yokohama&pubname=yokohama-servicenow-platform&ft:locale=en-US)」を参照してください。 サブスクリプション : サブスクリプションは、コンシューマーに関連付けられたレコードです。メッセージを消費する Kafka トピックの名前やトピックが持つパーティションの数など、コンシューマーに関する構成情報が格納されます。サブスクリプションレコードは、Kafka ストリームがアクティブ化されると作成されます。 各サブスクリプションレコードにあるいくつかのメトリクスを使用すると、トピックからコンシューマー読み取りを行うパフォーマンスを表示できます。詳細については、「[Kafka サブスクリプションと統計情報の表示](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/PrmRpUnqDp4mZj3OdTu4RQ "トピックに追加したレコード数、処理したレコード数、残りの処理レコード数など、Kafka コンシューマーとそのパフォーマンスに関する詳細情報を表示します。")」を参照してください。 パーティショングループ : パーティショングループは、一連のトピックパーティションです。たとえば、トピックに 6 つのパーティションがある場合、各グループに 2 つのパーティションがある 3 つのパーティショングループに分割できます。 Kafka コンシューマージョブ : トピック内に新しいイベントがないか Hermes を定期的にチェックするジョブ。ジョブは空きパーティショングループを選択し、そのサブスクリプションを取得します。サブスクリプションでトピック名が得られ、ジョブはそのトピックのメッセージのパーティションをチェックします。 Kafka ストリーム : Kafka ストリームは、コンシューマーのデータストリームを定義するレコードです。ワークフロースタジオ で Kafka メッセージトリガーを使用している場合、Kafka ストリームが自動的に作成されます。別のコンシューマーを使用している場合は、手動で作成する必要があります。 Kafka 環境を ServiceNow インスタンスにリンクするために、ストリームコネクトは Hermes メッセージングサービス を使用します。Hermes メッセージングサービス を使用すると、インスタンスで大量の Kafka イベントを生成して消費できます。Kafka 環境とインスタンス間のデータフローを管理します。詳細については、「[Hermes メッセージングサービス](https://www.servicenow.com/docs/access?context=hermes-messaging-service&version=yokohama&pubname=yokohama-servicenow-platform&ft:locale=en-US)」を参照してください 次の図は、 ストリームコネクト の主要コンポーネントの一部を示しています。 図 : 1. ストリームコネクトの概要 ## ストリームコネクト および ワークフロースタジオ {#stream-connect-apache-kafka__section_qsm_mfn_nvb} ストリームコネクトとワークフロースタジオを使用して Kafka イベントを生成および消費するフローを構築します。ストリームコネクトには、Kafka イベントを消費するためのフロートリガーと、それらを生成するためのアクションステップがあります。 Kafka メッセージトリガーを使用して、Kafka イベントを処理するフローを作成します。Kafka からデータを消費してテーブルに挿入するフローをビルドするか、スポークを使用してサードパーティ環境にデータを伝達することができます。 フローがアクティブ化されると、トリガーが有効になります。アクティブ化されると、指定された Kafka トピックにメッセージがあるときはいつでもトリガーがフローを開始します。Kafka メッセージトリガーを使用する場合は、Kafka ストリームまたはサブスクリプションレコードを作成する必要はありません。フローがアクティブ化されると、どちらも自動的に作成されます。フローがアクティブである限り、トピックからメッセージが読み取られます。 Kafka プロデューサーステップを使用して、Kafka 環境のトピックにイベントを公開するアクションを作成します。たとえば、このステップを使用して ServiceNow 内のインシデントの更新に関するメッセージを作成し、そのメッセージを Kafka 環境のトピックにプッシュすることができます。 ## ストリームコネクト アラート {#stream-connect-apache-kafka__section_emf_32l_tdc} ストリームコネクトの統合に関するアラートとアラート通知を受信します。ストリームコネクトは、アクティブモニタリングとスケジュール済みモニタリングの両方を使用して、複数のコンポーネントにわたるイベントを検出します。問題が検出されると、システムはアラートを作成し、ストリームコネクトログにメッセージを記録して、アラート通知を送信します。詳細については、「[ストリームコネクト のアラート](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7UUeFHiRqKiC_gqpTswzrQ "ストリームコネクトの統合に関するアラートとアラート通知を受信します。")」を参照してください。 ## Avro 形式のメッセージのサポート {#stream-connect-apache-kafka__section_i55_n4s_3bc} スキーマをインポートして作成し、Apache Avro 形式でメッセージを送受信します。Avro 形式を使用することで、ペイロードのサイズを減らし、ローカルの Kafka インスタンスへの統合を簡素化できます。 Avro スキーマを Confluent レジストリから直接インポートすることも、JSON ファイルまたは JSON 形式の文字列を使用して独自のスキーマを作成することもできます。スキーマは ServiceNow に保存され、プロデューサーとコンシューマーがプレーンテキストメッセージを Avro 形式に変換したり、その逆を行ったりすることができます。詳細については、「[ストリームコネクトのスキーマ管理](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wz17c0NZ4X2PQaAu2Jl6bw "スキーマをインポートして作成し、Apache Avro 形式でメッセージを送受信します。Avro 形式を使用することで、ペイロードのサイズを減らし、ローカルの Kafka インスタンスへの統合を簡素化できます。")」を参照してください。 ## ETL、変換マップ、およびスクリプトコンシューマー {#stream-connect-apache-kafka__section_nkk_1wt_nvb} 既存の RTE または変換マップ構成を使用して、Kafka 環境からデータをインポートします。抽出変換ロード (ETL) コンシューマーおよび変換マップコンシューマーは、Kafka メッセージからのペイロードの取得、データの変換、テーブルのレコードの挿入または更新を効率的に行えるようにして、データのインポートを簡素化します。予定されているデータインポートからストリームコネクトを使用する方法に切り替え、同じ構成でデータを処理できます。 スクリプトコンシューマーを使用して、Kafka 環境からデータを処理することもできます。スクリプトコンシューマーは、メッセージ内のデータが構造化されていない場合、またはコードを使用したデータルックアップが必要な場合など、より高度なユースケース用です。 [抽出変換ロード (ETL) コンシューマーの構成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/dZ5b~GXAAN8ySCpAwoq2gQ "Kafka 環境からデータをインポートし、既存の強力な変換エンジン (RTE) 構成を使用してそのデータを処理します。")、[変換マップコンシューマーの構成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/3JMNzrXD~NyZpdvvVtyThw "既存の変換マップ構成を使用して、Kafka 環境からデータをインポートして処理します。")、または [スクリプトコンシューマーの構成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/VPJ2dGbA2xt~6YeEFMXHxA "スクリプトを使用して、Kafka 環境からデータをインポートして処理します。") を行う場合は、[Kafka ストリームの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bfgmjteqZTCKAC4n1qfTRA "抽出変換ロード (ETL)、変換マップ、スクリプトコンシューマーのデータストリームを定義します。Kafka ストリームは、コンシューマーへのデータのストリームを定義します。") も行う必要があります。 ## ProducerV2 API {#stream-connect-apache-kafka__section_gh4_tkq_tvb} ProducerV2 API を使用して Kafka トピックにイベントを公開します。 ## ストリームコネクトメッセージレプリケーション {#stream-connect-apache-kafka__section_vqp_crh_zzb} Kafka 環境と ServiceNow の間のデータを、ストリームコネクトメッセージレプリケーションを使用して、レプリケートできます。 ストリームコネクトメッセージレプリケーションを使用すると、ServiceNow インスタンスから直接メッセージのレプリケーションを設定し、管理できます。MID サーバーを使用してデータレプリケーションを実行するため、追加のレプリケーションサービスを構成またはホストする必要はありません。また、必要な証明書が自動的に生成されるため、メッセージレプリケーションのセットアップが簡略化されます。 詳細については、「[ストリームコネクトメッセージレプリケーション](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/EvliGwjY~IWGyHswJ1EmNw "Apache Kafka 環境と ServiceNow の間でデータを複製します。")」を参照してください。 ## 未処理および未配信のメッセージ {#stream-connect-apache-kafka__section_ovd_xwr_rvb} メッセージを配信できない場合、メッセージは Kafka 未配信メッセージ \[sys_kafka_delivered_messages\] テーブルに格納されます。スケジュール済みジョブである Kafka プロデューサー再試行は、定期的にこのテーブルを読み取り、メッセージを再配信しようとします。 タイムアウトによりメッセージのバッチを処理できない場合、メッセージは Kafka 未処理メッセージ \[sys_kafka_unprocessed_messages\] テーブルに格納されます。メッセージバッチのタイムアウトは、com.glide.kafka_consumer.timeout プロパティで設定できます。デフォルト値は 60 秒です。このテーブルはローテーションされているため、レコードは自動的に消去されます。 ## プロデューサー圧縮形式 {#stream-connect-apache-kafka__section_d51_czr_1fc} com.glide.kafka_producer.compression_typeシステムプロパティを使用して、ストリームコネクトプロデューサーの圧縮形式を指定します。次の値をサポートしています。 * なし * GZIP * LZ4 {#stream-connect-apache-kafka__ul_bl4_3zr_1fc} このプロパティは、デフォルトではシステムプロパティ \[sys_properties\] テーブルにないため、 [手動で追加](https://www.servicenow.com/docs/access?context=t_AddAPropertyUsingSysPropsList&version=yokohama&pubname=yokohama-platform-administration&ft:locale=en-US)する必要があります。このプロパティは、すべての ストリームコネクト プロデューサーの圧縮形式を設定します。 注: 圧縮されたメッセージを消費するには、GZIP または LZ4 を使用して圧縮されている必要があります。 ## ドメインセパレーション {#stream-connect-apache-kafka__section_zmt_2wt_nvb} ストリームコネクトのトピックの名前空間を使用して、どのドメインがドメインセパレーションされたインスタンスの Kafka トピックにアクセスできるかを設定できます。トピックを ServiceNow の名前空間にグループ化してから、名前空間を特定のドメインにリンクします。詳細については、「[ドメインセパレーションと ストリームコネクト](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/qmtMdfDp~fSsbEfqRbIbCw "ストリームコネクト ではドメインセパレーションがサポートされています。 ドメインセパレーションでは、データ、プロセス、および管理タスクをドメインと呼ばれる論理的なグループに分けることができます。どのユーザーがデータを表示できるか、データにアクセスできるかなど、このアプリケーションのいくつかの側面を制御できます。")」を参照してください。 ## アーキテクチャ図 {#stream-connect-apache-kafka__section_zfg_knd_4gc} 次の図は、ストリームコネクトの主要なコンポーネントと、ServiceNow およびサードパーティのアプリケーションとのこれらのコンポーネントの関連性、さらに Hermes を介した Kafka 環境との接続方法を示しています。 図 : 2. ストリームコネクトのアーキテクチャ図 ## プラグイン {#stream-connect-apache-kafka__section_t1y_3hr_ccc} ストリームコネクトには、ServiceNow ストリームコネクト Installer \[com.glide.hub.stream_connect.installer\] プラグインが必要です。このプラグインにより、ストリームコネクトでメッセージベースのストリーミングデータを操作するためのライセンスコンポーネントが有効になります。 * **[ストリームコネクトメッセージレプリケーション](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/EvliGwjY~IWGyHswJ1EmNw)** Apache Kafka 環境と ServiceNow の間でデータを複製します。 * **[ストリームコネクト のアラート](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7UUeFHiRqKiC_gqpTswzrQ)** ストリームコネクトの統合に関するアラートとアラート通知を受信します。 * **[ストリームコネクト ダッシュボードの使用](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GHCXumHIgTMX3Qbs7iVOmw)** ストリームコネクトの統合の詳細な統計情報を表示します。ServiceNow® ストリームコネクトダッシュボードを使用して、プロデューサーとコンシューマーを管理し、トピックとレプリケーターを作成または編集します。 * **[ストリームコネクトのスキーマ管理](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wz17c0NZ4X2PQaAu2Jl6bw)** スキーマをインポートして作成し、Apache Avro 形式でメッセージを送受信します。Avro 形式を使用することで、ペイロードのサイズを減らし、ローカルの Kafka インスタンスへの統合を簡素化できます。 * **[抽出変換ロード (ETL) コンシューマーの構成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/dZ5b~GXAAN8ySCpAwoq2gQ)** Kafka 環境からデータをインポートし、既存の強力な変換エンジン (RTE) 構成を使用してそのデータを処理します。 * **[変換マップコンシューマーの構成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/3JMNzrXD~NyZpdvvVtyThw)** 既存の変換マップ構成を使用して、Kafka 環境からデータをインポートして処理します。 * **[スクリプトコンシューマーの構成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/VPJ2dGbA2xt~6YeEFMXHxA)** スクリプトを使用して、Kafka 環境からデータをインポートして処理します。 * **[Kafka ストリームの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bfgmjteqZTCKAC4n1qfTRA)** 抽出変換ロード (ETL)、変換マップ、スクリプトコンシューマーのデータストリームを定義します。Kafka ストリームは、コンシューマーへのデータのストリームを定義します。 * **[Kafka サブスクリプションと統計情報の表示](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/PrmRpUnqDp4mZj3OdTu4RQ)** トピックに追加したレコード数、処理したレコード数、残りの処理レコード数など、Kafka コンシューマーとそのパフォーマンスに関する詳細情報を表示します。 * **[プロデューサー統計情報の表示](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/1wUPiZvsvIJE8fvh1lNkdg)** プロデューサーのタイプと ID、トピックに生成されたバイト数とメッセージ数の合計など、ストリームコネクトのプロデューサーとそのパフォーマンスに関する詳細情報を表示します。