「リアルタイム分析が要る」と言われたら、まず本当に秒単位の遅延が要件かを業務側と詰めます。多くの「リアルタイム要望」は、10〜30分間隔のマイクロバッチで足ります。ストリーミングは強力ですが、運用負荷も別格で、安易に手を出すとプロジェクトが破綻します。

本当に必要な場面は限られます：不正検知、パーソナライズドアプリ、IoTセンサー監視、運用ダッシュボード、ライブイベント。これらに該当しなければ、まずdbt incrementalを高頻度（10〜30分）で動かす方が現実的です。

Kafkaは分散イベントストリーミングのデファクト。Topic（種類別チャネル）、Partition（並列単位）、Consumer Group（協調読み出し）が基本概念。永続化されており、Consumerが落ちても続きから再開できる「メッセージキュー以上の」設計です。

本格運用は重く、ZooKeeper/KRaft管理、Broker容量計画、Schema Registry運用が必要。専任SREが居なければマネージド（Confluent Cloud、AWS MSK等）が現実的。「データ基盤の血管」と言われるとおり、複数の下流に同じイベントを配信したい段階で価値が出ます。

Kafkaで流れるイベントを処理する選択肢が二つ。Flinkは「真のストリーミング」を実現する分散処理エンジンで、状態管理・時間窓・チェックポイントが強力。複雑な処理には第一選択ですが、学習コストが高い。Materializeは「ストリーミング処理をSQLで書ける」ユニークなDBで、Flinkほどの専門性なしにリアルタイムビューが作れます。

シンプルなリアルタイム集計ならMaterialize、複雑な状態管理が必要ならFlink、と使い分けます。Flink SQLという選択肢もあり、両者の境界は近年縮まっています。

業務DBの変更をリアルタイムに流す技術がCDC（Change Data Capture）。ログベース（DBのbinlog/WALを読む、推奨）とクエリベース（updated_atで定期取得、妥協策）があります。Debezium＋Kafkaが外部DB→データ基盤の標準構成。Snowflake StreamsはSnowflake内のテーブル変更追跡、PostgreSQL論理レプリケーションはPostgreSQL中心の組み込みCDCです。

CDC設計の難しさは、初回スナップショット、スキーマ進化、削除の扱い、Replication Slotsの管理など。FivetranやAWS DMSのマネージドCDCで楽をするか、Debezium+Kafkaで自由度を取るか、という選択になります。

ストリーミングで来た変更を、最終的にレイクハウスのテーブルフォーマットに永続化します。Hudiは特にCDCとの親和性が高く、Debezium→Kafka→Hudi DeltaStreamer→Hudiの構成が典型。Iceberg・DeltaもStreaming書き込みに対応しつつあります。

「DB→Debezium→Kafka→Flink→Iceberg」のような構成が本格パイプライン、中小規模なら「DB→Fivetran/Debezium→Kafka→Snowflake Sink」とシンプル化できます。要件と運用力に応じて構成を選びます。