Azure Event Hubs とは？イベントストリーミングの基礎から利用手順まで解説

Azure Event Hubs とは

Azure Event Hubs は、フルマネージドのイベントストリーミングサービスです。 IoT デバイス、アプリケーション、各種システムなど、さまざまなソースから生成される大量のイベントデータを、高速かつ信頼性の高い方法で収集し、処理、保存することができます。

まず、Azure Event Hubs を理解するために重要な基本概念である「ストリーミングデータ」、「イベント」、「イベント駆動型アーキテクチャ」をご説明します。

Azure Event Hubs イメージ（参考：Microsoft）

ストリーミングデータ

ストリーミングデータとは、継続的に生成されるデータの流れのことです。

たとえば、IoT デバイスが記録するセンサーの測定値、アプリケーションのユーザー操作、Web トラフィックのログなどが該当します。

イベント

イベントとは、データの発生や変化、動きといった出来事を示す情報の単位です。

たとえば、温度センサーが計測した数値や、ユーザーがアプリでクリックしたアクション、システムエラーの通知などがイベントに当たります。

イベント駆動型アーキテクチャ

イベント駆動型アーキテクチャとは、発生したイベントを契機（トリガー）としてシステム全体が動作する設計のことです。

例えば、センサーから温度データというイベントが送られると、自動的に異常検知アルゴリズムが動き出し、必要に応じて通知やログ記録を行う、といった仕組みがこれに該当します。

Azure Event Hubs の仕組み

Azure Event Hubs は、大規模なデータストリームを効率的に取り込み、処理するための設計がなされています。ここではその仕組みをご説明します。

構成要素

Azure Event Hubs の構成要素は次のとおりです。

Azure Event Hubs 構成要素イメージ（参考：Microsoft)

イベントプロデューサー

イベントプロデューサーは、データを生成して送る役割を持つシステムやアプリケーションのことです。 例えば、IoT デバイス、アプリケーションログ、センサーなどが該当します。

名前空間（Namespace）

名前空間は、Event Hubs の中で複数の Event Hub をまとめて管理する「箱」のようなものです（コンテナと言います）。

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Event Hub（または Kafka Topic）

Event Hub は、Event Hubs の中で実際にデータを受け取るための単位です。 1 つの名前空間（Namespace）の中に複数の Event Hub を作成することができます。

パーティション（Partition）

パーティションは、受け取ったデータを複数の小さな単位に分けたものです。これにより、大量のデータを効率的に処理できます。

コンシューマーグループ（Consumer Group）

コンシューマーグループは、イベントを消費（処理）するための仕組みです。複数のグループが同じデータを別々の目的で利用できます。

例えば、1 つのグループはリアルタイム分析を行い、別のグループはデータを保存する、といった使い方が可能です。

イベントコンシューマー（Event Consumer）

イベントコンシューマーは、実際にデータを受け取って処理するアプリケーションやシステムのことです。

例えば、データをリアルタイムで分析するプログラムや、データベースに保存する仕組みを指します。

プロトコル

プロトコルとは、コンピュータ同士がデータをやり取りする際に従うルールや手順のことです。

Azure Event Hubs は、以下のプロトコルをサポートしており、プロデューサーやコンシューマーが簡単に接続できる仕組みを提供しています。

AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）

高速で信頼性のあるメッセージングを実現するためのプロトコルです。リアルタイム性が求められる場合や、大量のメッセージを効率よく処理したいときに適しています。

• 主な用途

IoT デバイスやアプリケーションログなどのリアルタイムデータの送受信。

Kafka プロトコル

Apache Kafka と互換性があるプロトコルで、Event Hubs を Kafka クライアントツールから直接操作することができます。

• 主な用途

データストリーミングのための Kafka ツールをそのまま使いたい場合や、大規模なログ収集と分析。

HTTPS（REST API を使用）

HTTP を使ったシンプルで広く利用されているプロトコルです。汎用性が高く、どんな環境でも利用可能です。

• 主な用途

設定ツールやスクリプトから Event Hubs にデータを送信する場合。シンプルな操作やテスト。

処理フロー

Azure Event Hubs の全体的な処理の流れは次のとおりです。

イベントの発生

IoT デバイス、アプリケーション、センサー、ログシステムなど、さまざまなソースからイベントが発生します。

データの送信

イベントプロデューサーが AMQP、Kafka、HTTPS といったプロトコルを使ってイベントデータを送信します。

振り分け

イベントデータはプロデューサーから指定された特定の Event Hub に振り分けられます。

Event Hub 内でパーティショニングを実施

データが指定された Event Hub に到達すると、データはパーティションと呼ばれる複数の小さな単位に分けられ、大量のデータが効率よく分散処理されます。 さらに、パーティションごとに独立して管理されるので、もし 1 つに問題が起きても他に影響を与えません。

イベントの保存と保持

イベントは、指定した保持期間中、Event Hub に保存されます。 この間に、複数のコンシューマーがイベントデータにアクセスすることができます。リアルタイム処理だけでなく、後ほど分析のためにデータを取り出すことも可能です。

データの消費

Event Hub で保持されたデータは、AMQP、Kafka、HTTPS といったプロトコルを使って必要なコンシューマーグループやイベントコンシューマーに送信されます。 蓄積されたデータは、さまざまな消費方法で活用されます。（例:リアルタイムのストリーム分析、異常検知、ログの集約、アラート通知など）

Azure Event Hubs の特徴

Azure Event Hubs は、イベントデータの収集・処理を効率的に行うためのさまざまな機能を提供しています。その主な特徴をわかりやすく説明します。

高スループット・低レイテンシ

Azure Event Hubs は、毎秒数百万件ものデータを安定して取り込み、ほぼリアルタイムで処理することができます。

そのため、大量のデータを即座に分析したり、異常検知のアラートを発信したりすることが可能です。

スケーラビリティと可用性

Azure Event Hubs は、処理するデータ量が増加しても、自動的に処理能力を拡大する仕組みを備えています。このスケーラブルな設計により、大量のデータが発生しても対応が可能です。

データは複数のパーティションに分散されるため、効率的に処理が進み、障害が起きてもデータが失われる心配がありません。

柔軟なデータ取り込み

リアルタイムデータ、バッチデータ、IoT デバイスからの情報など、多様な形式のデータを柔軟に取り込むことができます。 既存のシステムやデバイスをスムーズに統合することが可能です。

豊富なプロトコルサポート (Kafka, AMQP, HTTPS)

Kafka や AMQP、HTTPS などのプロトコルをサポートしているため、異なるツールや言語から簡単にデータをやり取りできます。 既存の環境との統合もスムーズです。

複数コンシューマー

1 つのデータストリームを複数の目的で同時に利用することができます。 例えば、ログの記録、監視システム、リアルタイム分析など、それぞれの用途に応じて効率的にデータを再利用可能です。

キャプチャ機能

Event Hubs には、データを自動的に Azure Data Lake Storage や Blob Storage に保存するキャプチャ機能が搭載されています。

この機能を使うと、ストリーミングデータをリアルタイム処理するだけでなく、後でバッチ処理や機械学習モデルの学習データとして活用することができます。

Azure Event Hubs の料金

Azure Event Hubs には、Basic、Standard、Premium、Dedicated の 4 つのプランがあり、それぞれ機能や料金が異なります。

Basic プラン

Standard プラン

Premium プラン

Dedicated プラン

補足

• 上記料金は目安です。実際には、使用量、リージョン、契約内容などによって変動します。
• メッセージ保持容量: プランごとに、料金に含まれるメッセージの保持容量が決まっています。Basic/Standard は 84GB、Premium は 1PU あたり 1TB, Dedicated は 1CU あたり 10TB です。
• 保有延長: メッセージ保持容量を超える場合は、超過料金が発生します (Premium, Dedicated プラン)。

※本記事に記載されている情報は、2025 年 2 月時点の情報です。変動する可能性があるため、最新の情報については、公式ページで確認してください。

Azure Event Hubs の導入手順

ここでは、Azure Event Hub の導入手順についてご紹介します。各ステップの概要は以下となります。

• ステップ 1: Azure Event Hubs 名前空間の作成
• ステップ 2: Event Hub の作成
• ステップ 3: Shared Access Policy（共有アクセスポリシー）の設定

※ 前提条件として、以下のリソースが有効であることをご確認ください。

• Azure アカウント、サブスクリプション、リソースグループ

ステップ 1: Azure Event Hubs 名前空間の作成

Event Hub を含む複数のリソースを論理的にまとめて管理するための「名前空間」を作成します。

1.Azure ポータル画面の「リソースの作成」で「Event Hubs」で検索し、「Event Hubs」をクリックします。EventHubs 選択画面

2. 「名前空間の作成」画面、「基本」タブで適切な設定をします。 「次へ : 詳細 > 」をクリックします。基本タブ画面
3. 「詳細」タブで適切な設定をします。 「次へ : ネットワーク > 」をクリックします。詳細タブ画面
4. 「ネットワーク」タブで適切な設定をします。 「確認と作成」をクリックします。ネットワークタブ画面
5. 「確認と作成」タブで適切な設定がされていることを確認します。 「作成」をクリックします。確認と作成タブ画面
6. デプロイ完了後、「リソースに移動」をクリックします。デプロイ完了画面

名前空間が作成され、この名前空間内に Event Hub を作成できるようになります。

ステップ 2: イベントハブ（Event Hub）の作成

データを実際に受け取る「Event Hub（個別のデータストリーム）」を作成します。

1. 作成したリソース画面から「イベント ハブ」をクリックします。イベントハブ選択画面
2. 「イベント ハブの作成」画面、「基本」タブで適切な設定をします。 「確認と作成」をクリックします。イベントハブ基本タブ画面
3. 「確認と作成」タブで適切な設定がされていることを確認します。 「作成」をクリックします。イベントハブ確認と作成画面

ステップ 3: Shared Access Policy（共有アクセスポリシー）の設定

Event Hub へのアクセスを制御するための認証情報（キーとアクセス権限）を設定します。

1. 作成したイベントハブをクリックします。作成イベントハブ選択画面
2. 「共有アクセス ポリシー」をクリックします。共有アクセスポリシー選択画面
3. 「追加」をクリックします。共有アクセスポリシー追加画面
4. 「SAS ポリシーの追加」画面で適切な設定をします。 「作成」をクリックします。SAS ポリシーの追加画面
5. 適切な共有アクセスポリシーが作成されたことを確認します。共有アクセスポリシー確認画面

Azure Event Hubs と他の Azure サービスとの連携例

Azure Event Hubs は、データ収集から分析、保存まで、他の Azure サービスやシステムと連携することで効果を最大化することができます。

ここでは、代表的な連携先とその活用例をご説明します。

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric は、データエンジニアリング、データファクトリ、データウェアハウス、リアルタイム分析、Power BI など、データと分析に必要なすべての機能を統合した SaaS 型のプラットフォームです。 従来の Azure サービスのように、個々のサービスを組み合わせるのではなく、Microsoft Fabric という単一の環境で、データ収集から分析、活用までをシームレスに行うことができます。

Event Hubs と Microsoft Fabric を連携させることで、Event Hubs で収集したデータを、Microsoft Fabric の様々な機能でシームレスに活用できます。データ収集から分析、活用までを Microsoft Fabric 上で一元的に行うことができ、リアルタイム分析の強化、セルフサービス BI の促進、データガバナンスの向上などの、多くのメリットがあります。

東京エレクトロンデバイスでは、Microsoft Fabric を活用したデータ活用基盤の構築を伴走型でサポートしております。 現場でのデータ活用を劇的に支援する「Microsoft Fabric」について、さらに詳しく知りたい方は、こちらのページをご参照ください。

主な連携方法

Microsoft Fabric と Azure Event Hubs の連携方法には、主に以下の 2 つのアプローチがあります。

1. Eventstream を利用した連携

Microsoft Fabric の Real-Time Intelligence の一部である Eventstream を使用すると、Azure Event Hubs などのストリーミングデータソースからデータを直接取り込み、リアルタイムで変換・ルーティングが可能です。

GUI ベースでデータフローを定義でき、即時処理に最適です。

活用例:

• IoT デバイスからのセンサーデータをリアルタイムで取り込み、異常検知や即時アラートを実現する。
• Web アプリのユーザー行動をリアルタイムで分析し、個別のアクションを即時に起こす。

Eventstream を利用した連携手順については、 【Microsoft Fabric】リアルタイムインテリジェンスとは？仕組み・導入・活用事例を解説 をご参照ください。

これらの連携方法を活用すれば、製造現場でのリアルタイムなデータ分析や、定期的なバッチ処理によるデータ統合が実現できます。

2. バッチ処理による連携（Dataflow Gen2 ＆ データパイプライン）

Microsoft Fabric の Data Factory にある Dataflow Gen2 とデータパイプラインについては、直接 Event Hubs からデータを取り込むことはサポートされていません。

通常は、Event Hubs のキャプチャ機能でデータを一旦 ADLS Gen2 や OneLake に保存し、その保存先からバッチ処理でデータを取得して加工・転送する形となります。

特徴

• Dataflow Gen2: Power Query の直感的なインターフェースで、取り込んだデータのクレンジングやフォーマット変換、集計などの加工処理が可能。
• データパイプライン: 複数のアクティビティ（コピー、ルックアップ、通知など）を組み合わせた複雑なワークフローの自動化に適している。

活用例

• 定期的に Event Hubs のキャプチャデータを取得し、Lakehouse へ転送して分析基盤を構築する。
• 複数のデータソースからのデータを統合し、変換後にデータウェアハウスへ格納する。

詳しい連携手順については、【Microsoft Fabric】Data Factory とは？クラウドベースのデータ統合サービスを徹底解説 をご覧ください。

このように、Microsoft Fabric を活用することで、データ統合・分析の効率化が実現できます。 東京エレクトロンデバイスは、Microsoft Fabric の伴走型支援サービスを提供しています。現場でのデータ活用基盤の実例や活用イメージ、支援の詳細につきましては、下記のリンクをご確認ください。 AI 時代のデータ活用基盤「Microsoft Fabric」

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics は、リアルタイムデータ分析のためのフルマネージドなサービスです。 Azure Event Hubs と組み合わせることで、リアルタイムデータを即時に分析し、必要なインサイトを得ることができます。

たとえば、工場のセンサーからのデータをリアルタイムで分析し、異常があればすぐに対応することが可能です。

活用例

• 設備トラブルの予防: 温度センサーのデータをリアルタイムで監視し、異常値を検知して設備トラブルを未然に防ぐ。
• 顧客行動の分析: Web トラフィックデータを分析し、リアルタイムで顧客の行動パターンを把握して、コンテンツ提供や広告戦略を最適化する。

Azure Functions

Azure Functions は、イベントに応じて自動的に処理を実行するサーバーレスツールです。 Event Hubs から受け取ったデータを加工したり、特定のアクションを自動的に実行することが可能です。

活用例

• データ形式の変換: センサーから送信されたデータを特定の形式に変換して保存。
• 自動通知: 異常が検出された場合に、担当者にメールやチャットで自動通知を送信。
• ワークフローのトリガー: 新しいデータが Event Hubs に届いた際に、業務プロセスのワークフローを自動的に起動。

Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake Storage は、大量のデータを保存し、高度な分析や処理を可能にするスケーラブルなデータストレージサービスです。構造化データ、非構造化データの両方を格納でき、分析用データレイクの構築に最適です。

Azure Data Lake Storage にデータを保存することで、長期間のデータ保管や詳細な分析が可能になります。

活用例

• 履歴データの分析: 蓄積した履歴データを活用して、季節ごとの変動や長期的なパターンを把握。
• 機械学習のデータ基盤: 機械学習モデルのトレーニング用データを保存し、モデルの精度を向上させる。

Azure Event Hubs のユースケース

Azure Event Hubs は、大量のデータをリアルタイムで取り込み、処理する場面で役立ちます。具体的な活用例をご紹介します。

IoT データの取り込みと処理

工場のセンサーや家庭用スマートデバイスから送られるデータをリアルタイムで収集し、Event Hubs を使って分析ツールに送ります。

機械の故障を事前に防ぐ予防保守や、製品の品質向上に役立ちます。

リアルタイム分析

例えば、Web サイトのアクセスログやショッピングサイトの取引データを即座に Event Hubs に取り込むことができます。そのデータを Event Hubs から分析 ツールに送れば、不正取引の検出や Web サイトのトラフィック状況の把握をリアルタイムで行うことも可能です。

アプリケーションのログ収集

複数のアプリケーションから出るログデータを Event Hubs で集め、運用監視ツールに送ります。 システム障害の早期発見や、処理速度のボトルネックとなる部分を見つけることに役立ちます。

災害監視と緊急対応

地震計や気象センサーのデータを Event Hub で集約し、緊急警報システムに送信することで災害対応の迅速化を図れます。

まとめ

本記事では、Azure Event Hubs の基本概念から具体的な活用方法まで、包括的に解説しました。

Azure Event Hubs は、大量のデータをリアルタイムで処理できるフルマネージドのストリーミングサービスです。IoT デバイスからのデータ収集やシステム監視など、さまざまな用途で利用されています。

特に、Azure Stream Analytics や Azure Functions、Data Lake Storage、Apache Kafka との連携が強みです。リアルタイム分析やデータ保存、エンドツーエンドのデータ処理をスムーズに構築でき、データの収集から分析、活用までを一貫して管理することが可能となります。

ぜひ Azure Event Hubs を導入して、大量データを効率的に活用し、迅速な意思決定と競争力の向上を実現してください。本記事が皆様のお役に立てたら幸いです。

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