CloudWatch Logs 將日誌資料傳送到 Kinesis data stream，由單一 consumer Lambda 讀取並寫入 S3。團隊觀察到某些日誌處理和擷取作業的延遲很高。哪些操作可以減少延遲？（選擇三項）

要減少延遲，可以增加 Kinesis data stream 中的 shard 數量，這會增加資料處理的平行度。使用 enhanced fan-out 建立 Kinesis data stream consumer，並將 Lambda 函數設定為該 consumer，可以讓每個 consumer 獲得專用的 2MB/s 輸送量，減少多個 consumer 競爭資源造成的延遲。增加 Lambda event source mapping 中的 ParallelizationFactor 允許 Lambda 函數同時處理來自單一 shard 的多個批次，進一步提高處理速度。 為處理日誌的 Lambda 函數設定保留並行，雖然可以確保 Lambda 函數有足夠的資源執行，但本身並不能直接減少 Kinesis 處理延遲。增加 Lambda 函數的 Kinesis event mapping 批次大小可能會增加處理時間，因為 Lambda 需要處理更多資料才能完成一個批次。在 Lambda event source mapping 中停用 ReportBatchItemFailures 選項與延遲減少無關。