Play、Akka、Akka Streams、Lagom、Apache Spark――Lightbend Reactive Platformとは何か：リアクティブプログラミング超入門（2）（1/2 ページ）

Lightbend Reactive Platformの概要（公式サイトから引用）

　図にあるように、Lightbend Reactive Platformでは開発者向け機能と、サブスクリプションを購入することで使えるProduction機能があります。

　開発者向け機能の方は、「Play framework」「Akka」などのコア部分を構成するアプリケーションフレームワークやランタイムライブラリで構成されており、全てオープンソースとして公開されています。

　一方Production機能の方は、アプリの管理やモニタリング機能、さらに分析機能や統合のためのツールなどを提供します。

開発者向け機能

　では、Lightbend Reactive Platformを構成する各製品について簡単に説明していきましょう。

Play――ステートレスで軽量なアプリケーションフレームワーク

Play framework

　Play framework（以下、Play）は、ステートレスで軽量なアプリケーションフレームワークです。JavaかScalaを用いてコーディングします。

　PlayはAkkaや「Akka Streams」をベースに構築されており、ステートレス、非同期、非ブロッキングで動作します。そして、高い応答性や弾力性など、リアクティブシステムが持つメリットを備えています。

　2017年7月現在、2.6.2が最新のバージョンとなっています。Playについて詳細を確認したい方は下記をご覧ください。

• Javaの常識を変えるPlay framework入門
• Scala＋Play 2.0でWebアプリ開発入門

Akka――アクターモデルのメッセージ駆動型ランタイムライブラリとAkka Streams

Akka

　Akkaはアクターモデルのメッセージ駆動型ランタイムライブラリで、伸縮性や拡張性、耐障害性を持っています。Playでも標準で採用されており、導入のための手間がかかりません。

• アクターモデル

　アクターと呼ばれるオブジェクトがメッセージを送受信して処理をします。それぞれのアクターはメッセージ受信用のメールボックスをもっており、受信したメッセージに対応した処理を行えます。

　また、Akka Streamsは「Reactive Streams」（ノンブロッキング＆Back Pressureで非同期ストリーム処理の仕様）のAkka実装です。

• Back Pressure

　Publisher／Subscriberモデルを考えた場合、Subscriber側のバッファー溢れやそれを過剰に考慮したPublisherの処理をなくすために、Subscriberが許容できる処理量をPublisherに対してリクエストを送ることで効率よく処理する仕組みです。

　リアクティブなアプリを開発していく際に、Akka／Akka Streamsは非常に重要な位置付けのプロダクトです。Akka／AkkaStreamsについては今後の連載で解説していく予定です。

Lagom――AkkaとPlayで構築されたマイクロサービスアーキテクチャ向けフレームワーク

Lagom

　「Lagom」は、AkkaとPlayで構築されたマイクロサービスアーキテクチャ向けフレームワークです。マイクロサービスの開発やデプロイを簡単にできるよう設計されており、Scala／Java向けのAPIが提供されています。なお、Lagomはスウェーデン語で「ちょうどいい大きさ」という意味です。

　マイクロサービスアーキテクチャとは、小さなサービスを組み合わせてアプリケーションを構築していくアーキテクチャで、サービス同士はRESTなどで連携します。システムがシンプルになり変化に強くなるのが特徴です。

　Lagomの特徴には下記のようなものがあります。

• 【Lagomの特徴1】疎結合なコンポーネント

　マイクロサービスの特徴にあるように、サービス同士を疎結合で連携させることで、変化に強く自律したシステムを構築できます。

• 【Lagomの特徴2】内部APIは全て非同期で実装

　基本的にはメッセージとストリームでやりとりしますが、場合によってはRESTでの通信も可能です。

• 【Lagomの特徴3】永続化API

　デフォルトではイベントベース（イベントソーシングとCQRS）ですが、「Java Persistence API」やNoSQL系のデータベースも使用可能です。

　CQRS（コマンドクエリ責務分離）とは、サーバの機能を「コマンド」（更新）と「クエリ」（参照）で分離するという考え方です。

　一般的な手法では状態変化の理由や経緯が分かりませんが、イベントソーシングでは状態が永続化されるのでなく、発生したイベントを永続化します。

• 【Lagomの特徴4】外部APIはCircuit Breakerが有効

　Circuit Breakerとは、外部アクセスの成功と失敗をカウントし、エラーが閾値をオーバーしたときに自動でアクセスを遮断する仕組みです。

　Lagomを使用することで個々のサービスをマイクロサービスとして構築、デプロイし、サービス間のやりとりもシンプルに実現できるようになります。

Spark――大規模ストリーミングデータを処理するための分散処理フレームワーク

Apache Spark

　「Apache Spark」（以下、Spark）は、大規模ストリーミングデータを処理するための分散処理フレームワークです。もともとはカリフォルニア大学バークレー校で開発され、後にApache Foundationに寄贈されました。大規模なデータをメモリ上で高速に処理できるように設計され、APIはScalaやJava、Pythonなどで提供しています。

　分散処理とは、任意の処理を複数のコンピュータを用いて並列に処理する手法です。非常に大きなデータを処理する場合に短い時間で処理することができます。スポット的にサーバを多数用意して処理を割り当てられるため、コストを抑えて高速に処理を行えます。

　同じ系統のフレームワークとしては、「Apache Hadoop」があります。主な違いとしては、Hadoopが毎回ストレージにアクセスするのに対し、Sparkではメモリ上で処理してストレージへのアクセスをなるべく少なくしています。このため、メモリに収まるデータを処理したい場合にはSparkが適任といえるでしょう。

　詳細は、記事「Apache Sparkとは何か――使い方や基礎知識を徹底解説」をご参照ください。