提升无服务器流处理工作负载的吞吐量和监控能力

提升无服务器流处理工作负载的吞吐量和监控能力

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024， 亚马逊云科技， Serverless Data Streaming， Throughput Optimization， Event Source Mapping， Concurrency Parallelization， Monitoring Observability]

导读

Amazon Lambda事件源映射简化了流式工作负载的处理层构建。将您的事件源连接到Lambda函数，以使用内置集成来过滤和批处理消息，并轻松处理错误。参加本次会话，了解如何使用新推出的功能来提高新旧处理工作负载的吞吐量和可观察性，而无需更改函数代码。探索如何在使用Apache Kafka事件源时满足最严格的处理需求，以及新的增强指标如何改善对Amazon SQS、Amazon Kinesis、Kafka和Amazon DynamoDB事件源的可见性。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

讲者Anton通过类比选择高性能汽车来阐明数据处理系统中吞吐量和加速的重要性。他指出，就像赛车需要较高的最高时速和快速加速一样，数据流应用程序必须能够处理大量数据(吞吐量)并快速适应数据速率的峰值(加速)。

他解释了数据流是高效摄取和处理来自点击流、物联网(IoT)设备、金融行情和交易日志等源的大量连续、有序和时间敏感数据的架构组件。他阐述了处理数据峰值的挑战 - 过度配置会导致支付过多，而配置不足会导致积压和延迟处理。

Anton随后深入探讨了利用Amazon Lambda、Amazon Kinesis和Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)等服务提高无服务器流