一家公司从运行在 Amazon EC2 上的应用程序中获取大量流数据。该应用程序将数据发送到配置了默认设置的 Amazon Kinesis Data Streams。每隔一天，应用程序会消费数据并将其写入 Amazon S3 存储桶以进行 BI 处理。公司发现 S3 没有收到发送到 Kinesis Data Streams 的所有数据。解决方案架构师应该怎么做来解决这个问题？

Kinesis Data Streams 的默认数据保留期是 24 小时。如果应用程序每隔一天才消费数据，那么在消费时，前一天的数据可能已经被删除，导致数据丢失。通过将 Kinesis Data Streams 的数据保留期延长到至少 48 小时（或更长），可以确保在应用程序消费数据时，所有数据都可用。 其他选项： 使用 Kinesis Producer Library (KPL) 主要用于提高数据生产的效率和可靠性，但不能解决数据保留期不足导致的数据丢失问题。 增加 Kinesis 分片的数量是为了处理更高的吞吐量，而不是解决数据保留期问题。如果数据保留期不足，即使有更多的分片，数据仍会在到期后丢失。 开启 S3 Versioning 是为了在 S3 存储桶中保留对象的多个版本，与 Kinesis Data Streams 的数据保留期无关，也不能解决数据未成功传输到 S3 的问题。