Ein Unternehmen nimmt große Mengen an Streaming-Daten von einer Anwendung auf, die auf Amazon EC2 läuft. Die Anwendung sendet Daten an Amazon Kinesis Data Streams, das mit Standardeinstellungen konfiguriert ist. Jeden zweiten Tag konsumiert die Anwendung die Daten und schreibt sie zur BI-Verarbeitung in einen Amazon S3-Bucket. Das Unternehmen stellt fest, dass S3 nicht alle an Kinesis Data Streams gesendeten Daten empfängt. Was sollte ein Solutions Architect tun, um dies zu beheben?

Die Standard-Datenaufbewahrungsfrist für Kinesis Data Streams beträgt 24 Stunden. Wenn die Anwendung die Daten nur jeden zweiten Tag (alle 48 Stunden) konsumiert, gehen die Daten, die älter als 24 Stunden sind, verloren, bevor sie verarbeitet werden können. Durch die Erhöhung der Datenaufbewahrungsfrist auf mindestens 48 Stunden wird sichergestellt, dass alle Daten verfügbar sind, wenn die Anwendung sie konsumiert. Die Verwendung der Kinesis Producer Library (KPL) würde die Art und Weise verbessern, wie Daten an Kinesis gesendet werden, löst aber nicht das Problem der Datenverfügbarkeit, wenn die Daten zu spät konsumiert werden. Die Aktualisierung der Anzahl der Kinesis-Shards würde den Durchsatz erhöhen, aber nicht die Datenaufbewahrung beeinflussen. S3 Versioning im S3-Bucket würde nur die Versionierung der Objekte im S3-Bucket beeinflussen, nicht aber die Daten, die Kinesis Data Streams verlassen, bevor sie S3 erreichen.