Un'azienda acquisisce grandi volumi di dati in streaming da un'applicazione in esecuzione su Amazon EC2. L'applicazione invia i dati ad Amazon Kinesis Data Streams configurato con le impostazioni predefinite. A giorni alterni, l'applicazione consuma i dati e li scrive in un bucket Amazon S3 per l'elaborazione BI. L'azienda rileva che S3 non riceve tutti i dati inviati a Kinesis Data Streams. Cosa dovrebbe fare un architetto di soluzioni per risolvere il problema?

L'opzione corretta è aggiornare il periodo di conservazione dei dati di Kinesis Data Streams. Per impostazione predefinita, Kinesis Data Streams conserva i dati per 24 ore. Se l'applicazione consuma i dati solo a giorni alterni, i dati più vecchi di 24 ore andranno persi prima di poter essere elaborati. Aumentare il periodo di conservazione (fino a 365 giorni) assicura che i dati siano disponibili quando l'applicazione li consuma. L'aggiornamento dell'applicazione per utilizzare la Kinesis Producer Library (KPL) non risolve il problema della perdita di dati dovuta alla conservazione, in quanto la KPL si concentra sull'invio efficiente dei dati. L'aggiornamento del numero di shard di Kinesis è utile per gestire il throughput, ma non impedisce la perdita di dati se il periodo di conservazione è troppo breve. L'attivazione di S3 Versioning non è pertinente, poiché il problema riguarda la ricezione dei dati da Kinesis, non la gestione delle versioni degli oggetti in S3.