Bir banka yüksek hacimli işlem verilerini toplar ve PutRecord kullanarak bunları Amazon Kinesis Data Streams'e aktarır. Belirli zamanlarda ağ kesintileri meydana gelir ve veri mühendisinin işleme hattı boyunca tam olarak bir kez teslimat semantiğine ihtiyacı vardır. Bunu hangi yaklaşım başaracaktır?

Doğru cevap, kaynaktaki her kayda benzersiz bir kimlik yerleştirerek işleme sırasında kopyaları kaldırmaktır. Kinesis Data Streams, ağ kesintileri gibi durumlarda verileri birden çok kez teslim edebilir (en az bir kez teslimat semantiği). Tam olarak bir kez teslimat semantiği elde etmek için, uygulamanın kendisi benzersiz kimlikler kullanarak yinelenen kayıtları tespit edip kaldırması gerekir. Diğer seçenekler neden yanlış: Amazon Managed Service for Apache Flink'in checkpoint yapılandırmasını güncellemek, yalnızca Flink uygulamasının kendi iç durumunu korumasına yardımcı olur, ancak Kinesis'ten gelen yinelenen kayıtları ele almaz. Veri kaynağını, olayların Kinesis Data Streams'e birden çok kez alınmayacağı şekilde tasarlamak, Kinesis'in doğasında bulunan "en az bir kez" teslimat garantisi nedeniyle mümkün değildir. Kinesis Data Streams kullanmayı bırakıp Amazon EMR'ye geçmek, sorunun temelindeki "tam olarak bir kez" teslimat semantiği ihtiyacını doğrudan çözmez ve mevcut mimaride gereksiz bir değişikliktir.