聊聊 Kinesis 如何根据流量进行弹性伸缩

作者/分享人:天澄
向 Ta 提问
高级后端开发工程师,多年互联网研发经验,精通 Python,目前从事 Python 后端开发和大数据相关工作。

Kinesis 是 AWS 上实时流数据处理平台,可以实时收集、处理和分析流中的数据。

Kinesis 的每一个分片接收数据的大小和记录数有一定的限制:单个分片可以提取多达每秒 1 MiB 的数据 (包括分区键) 或每秒写入 1000 个记录。

当遇到流量的高峰和低谷的时候,分片的大小不是固定的,当然你可以一直选择一个高峰时分片数,但这个在每天流量低谷的时候,分片就显得比较冗余,也浪费钱。 所以需要根据实时监控流量调整分片数量显得非常必要了,AWS 只是提供了能修改分片的 API,如何调整策略了,本篇文章带你详细了解其解决方案。

将学到:

  1. 了解 Kinesis;
  2. 了解 Kinesis 常用场景和架构设计;
  3. 了解 Kinesis 在大数据架构中的运用;
  4. 了解到的 Kinesis 分片根据流量实时进行弹性伸缩解决方案和具体代码。
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