Eine Lambda-Funktion verarbeitet Datensätze aus einem Kinesis-Datenstrom, aber die Datensatzverarbeitung hat sich verlangsamt. Das Lambda-Iterator-Alter nimmt zu und die Funktionsdauer ist konstant hoch. Welche Maßnahmen sollte der Entwickler ergreifen, um die Verarbeitung zu beschleunigen? (Wählen Sie zwei.)

Ein steigendes Lambda-Iterator-Alter bei konstanter, hoher Funktionsdauer deutet darauf hin, dass die Lambda-Funktion die Daten aus Kinesis nicht schnell genug verarbeitet. 1. Erhöhen Sie die Anzahl der Shards im Kinesis-Datenstrom: Jeder Shard kann von einer Lambda-Funktionsinstanz parallel verarbeitet werden. Durch das Erhöhen der Shard-Anzahl können mehr parallele Lambda-Instanzen gleichzeitig Daten verarbeiten, was die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht und das Iterator-Alter reduziert. 2. Weisen Sie der Lambda-Funktion mehr Speicher zu: Mehr Speicher für eine Lambda-Funktion bedeutet oft auch eine proportional höhere CPU-Leistung. Dies kann die Ausführungszeit der Funktion verkürzen, wodurch sie Daten schneller verarbeiten kann. Das Reduzieren oder Erhöhen des Timeouts der Lambda-Funktion würde das Problem der langsamen Verarbeitung nicht lösen, da die Dauer bereits hoch ist. Ein geringeres Timeout könnte sogar zu Timeouts führen, während ein höheres Timeout die Verarbeitungszeit nicht verkürzt. Das Verringern der Shard-Anzahl würde die Parallelität reduzieren und das Problem verschärfen.