Un'azienda ha due sistemi su Amazon Kinesis Data Streams: un sistema di gestione dell'inventario che utilizza la Kinesis Producer Library (KPL) per pubblicare, e un sistema di riordino dell'inventario che utilizza la Kinesis Client Library (KCL) per consumare. L'autoscaling dello stream è abilitato. Prima del deployment in produzione, il sistema di riordino ha ricevuto record duplicati. Quali fattori potrebbero aver causato i duplicati? (Scegliere due.)

I timeout di rete del producer possono causare duplicati perché il producer potrebbe non ricevere una conferma di successo e ritrasmettere il record, risultando in più copie dello stesso record nello stream. Le modifiche al numero di shard o di record processor possono portare a duplicati. Quando il numero di shard cambia (resharding), i record potrebbero essere rielaborati dai nuovi record processor. Allo stesso modo, se il numero di record processor cambia, un nuovo processore potrebbe iniziare a elaborare record che erano già stati elaborati da un processore precedente, specialmente se il checkpointing non è stato gestito correttamente. Le altre opzioni sono meno probabili cause dirette di duplicati. Un valore elevato di IteratorAgeMilliseconds indica un ritardo nell'elaborazione, non una causa di duplicati. AggregationEnabled su true abilita l'aggregazione di record, che è una tecnica per ridurre il numero di chiamate API, non una causa di duplicati. Un valore maxrecords troppo alto influisce sulla quantità di record recuperati per chiamata, ma non causa intrinsecamente duplicati.