У компании есть две системы на Amazon Kinesis Data Streams: система управления запасами, которая использует Kinesis Producer Library (KPL) для публикации, и система повторного заказа запасов, которая использует Kinesis Client Library (KCL) для потребления. Автомасштабирование потока включено. Перед развертыванием в производство система повторного заказа получала дублирующиеся записи. Какие факторы могли вызвать дубликаты? (Выберите два.)

Дубликаты в Kinesis Data Streams могут возникать по нескольким причинам. Тайм-ауты сети у производителя (KPL) могут привести к тому, что производитель повторно отправит данные, считая, что предыдущая попытка не удалась, хотя Kinesis уже получил и обработал их. Это приводит к дублированию записей. Изменения в количестве шардов или обработчиков записей (например, при автомасштабировании или ручном изменении) могут вызвать перебалансировку шардов между потребителями KCL. Во время этого процесса потребитель может начать обрабатывать записи с начала шарда, который ранее уже обрабатывался другим экземпляром или им самим до перебалансировки, что также приводит к дубликатам. Высокое значение IteratorAgeMilliseconds указывает на отставание потребителя, но само по себе не вызывает дубликатов. AggregationEnabled (агрегация) и maxrecords влияют на эффективность обработки, но не являются прямыми причинами дублирования.