一位資料工程師使用 Amazon Kinesis Data Streams 擷取每日使用者行為記錄。由於某些分片 (hot shards) 接收到的流量遠超過其他分片，導致串流受到節流。工程師應如何停止節流？

當 Kinesis Data Streams 發生節流時，通常是因為某些分片接收的流量過大，成為「熱點分片」(hot shards)。使用隨機分割區索引鍵（例如 UUID）可以確保傳入的記錄均勻地分散到所有分片，從而避免單一分片過載。增加分片數量可以增加串流的總容量，但如果分割區索引鍵仍然集中，熱點分片問題仍可能發生。限制生產者傳送的記錄數量或減少記錄大小是治標不治本的方法，會影響資料攝取效率，且無法解決熱點分片問題。