某公司將城市交通的 IoT 感測器資料串流到 Amazon Kinesis Data Streams。有多個應用程式從該串流取用資料，但有幾個取用者被節流，並收到 ReadProvisionedThroughputExceeded 錯誤。解決方案架構師應採取哪些行動來解決節流問題？(請選擇三項)

當 Kinesis Data Streams 取用者遇到 ReadProvisionedThroughputExceeded 錯誤時，表示讀取操作超過了分片的限制。增加分片數量（重新分片）能提高串流的總讀取輸送量，因為每個分片都有獨立的讀取限制，從而解決節流問題。使用增強型扇出功能（Enhanced Fan-Out）的取用者，每個取用者都會獲得專用的 2MB/s 讀取輸送量，避免了分片層級的競爭，有效解決多個取用者共享讀取限制導致的節流。在取用者應用程式中實作具有指數退避的錯誤重試策略，可以避免在節流發生時立即重試，減少對串流的壓力，並提高應用程式的彈性。 減少分片數量會降低總讀取輸送量，加劇節流問題。調整 KPL 輪詢頻率主要影響生產者端，與取用者讀取節流無直接關聯。Kinesis Data Streams 沒有「動態分區」功能。