Un sitio web de alto tráfico se ejecuta en EC2 y utiliza Kinesis Data Streams para recopilar registros web. La aplicación de consumidor de Kinesis, también en EC2, se retrasa cuando los datos aumentan y se pierden registros. ¿Qué solución mejora el manejo del stream con la menor sobrecarga operativa?

La opción correcta aborda directamente el problema de un consumidor rezagado con la menor sobrecarga operativa. Escalar horizontalmente las instancias EC2 del consumidor basándose en la métrica GetRecords.IteratorAgeMilliseconds de CloudWatch permite que el grupo de consumidores procese los datos más rápidamente, ya que IteratorAgeMilliseconds indica el tiempo transcurrido desde que se escribió el último registro que el iterador ha devuelto. Un valor alto sugiere que el consumidor está atrasado. Aumentar el período de retención de Kinesis Data Streams evita la pérdida de datos mientras el consumidor se pone al día. Las opciones incorrectas son: Modificar el consumidor para almacenar registros en S3 y usar EMR introduce una complejidad operativa significativa y no resuelve el problema inmediato del retraso del consumidor de Kinesis. Migrar el consumidor a AWS Lambda podría ser una solución, pero no es la de menor sobrecarga operativa si ya se tiene una infraestructura EC2 funcional y el problema es solo de escalabilidad. Además, Lambda tiene sus propias consideraciones de concurrencia y límites. Añadir más shards al stream de Kinesis aumenta el rendimiento del stream, pero no resuelve el problema si el consumidor no puede procesar los datos a la velocidad actual. El problema es la capacidad del consumidor, no necesariamente la del stream.