一家製造公司透過 Amazon Kinesis Data Streams 收集 IoT 裝置資料。酬載包含裝置 ID、擷取日期、測量類型、測量值和設施 ID。生產者使用設施 ID 作為分割區索引鍵。營運團隊觀察到許多 WriteThroughputExceeded 異常：有些分片過載，而其他分片則閒置。公司應如何解決這個熱點分片問題？

將分割區索引鍵從設施 ID 變更為隨機產生的索引鍵可以有效解決熱點分片問題。這是因為設施 ID 可能導致某些設施的資料量遠大於其他設施，使得這些設施對應的分片負載過高。使用隨機產生的索引鍵能將資料均勻地分散到所有分片，避免單一分片過載，從而減少 WriteThroughputExceeded 異常。 增加分片的數量雖然能提高整體吞吐量，但如果分割區索引鍵的分配不均問題持續存在，熱點分片仍可能發生。在生產者端封存資料與解決 Kinesis Data Streams 的熱點分片問題無關。將分割區索引鍵變更為擷取日期，如果特定日期的資料量很大，仍可能導致熱點分片。