내가 AWS의 운동성, API 게이트웨이에 대해 공부하고 있습니다.
요청이 API 게이트웨이를 공격 할 때마다 데이터를 스트림으로 전달할 수 있거나 람다를 트리거하도록 선택할 수 있다는 점을 이해합니다 (일부 처리). 내가 직접 API 게이트웨이에서 람다 (요청이 도착하면, 그것은 실시간입니다) 트리거 할 수있는 경우
생각과 쿼리
그래서, 내 생각은, 선수는 운동성 스트림을 가지고있는 장점은 (무엇인가 실시간 데이터 처리 용)?
나는 스트림을 제거하고 직접 시나리오에서 (심지어 다른 작업에 대해 여러 API를 만들 수) API 게이트웨이에서
어떤 생각을 람다를 트리거 할 수 있습니다!
실제로 사용하는 솔루션은 처리중인 데이터와 처리하려는 데이터에 따라 다릅니다. 시나리오의 데이터 및 결과에 대한 자세한 내용은 좋은 AWS 적합성을 좁힐 수 있습니다. 여기에 3 개 가지 옵션의 단순화는 다음과 같습니다
는운동성 스트림은 기본적으로 많은 양의 데이터로 시간 이동 창을 제공합니다. 해당 데이터를 충분히 저장하여 관련 데이터를 선택하거나 집계를 수행 할 수 있습니다. 귀하의 데이터 분석은 데이터베이스에 저장 될 수 있습니다. Kinesis Streams는 들어오는 모든 데이터를 저장할 필요가없고 비용이 많이 들기 때문에 좋은 선택입니다.
키네시스 파이어 호스는 데이터를 S3, 적색 편이 또는 탄성 검색 (또는 일부 조합)으로 보내는 엔드 포인트를 제공합니다. 저장된 데이터에 대한 분석을 수행 할 수 있습니다. 나중에 처리하기 위해 원시 데이터가 데이터베이스에 저장되도록하려는 경우이 옵션을 선택하는 것이 좋습니다. 그러나 데이터 저장 비용을 지불해야합니다. 데이터 또는 분석 결과의 하위 집합 만 필요한 경우 비용이 많이 듭니다.
API Gateway to Lambda를 사용하면 실시간으로 데이터를 처리 할 수 있습니다. 람다는 데이터로 원하는 모든 것을 할 수 있으며,이 솔루션을 사용하면 유연성이 가장 좋습니다. 그러나 각 요청을 개별적으로 처리해야하며 Kinesis Streams에서는 데이터의 일괄 처리를 분석 할 수 있습니다.
이것은 클라이언트 액세스 빈도와 람다 기능의 시간 길이에 따라 다릅니다.
람다 함수의 동시 실행 수는 100 개로 제한됩니다. 람다가 스로틀되면 API 게이트웨이와 키네시 스 스트림간에 다시 시도하는 방식이 다릅니다.
https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/concurrent-executions.html을 참조하십시오.
요청 비율의 추정을 확인하고 싶을 수 있습니다.
또한 Kinesis 스트림은 데이터가 샤드에 도착한 순서를 보장합니다.
기본 동시 실행은 런 어웨이 비용을 피하거나 우연히 무한 재귀에서 람다를 생성하기 위해 100으로 제한됩니다. 그것은 안전 한계입니다. 참조하는 링크를 사용하면 한도를 요청하는 것이 쉬워 보입니다.나는 아마존이 당신이 필요할지도 모르는 대부분의 한계 증가와 더불어 꽤 빠르다라는 것을 알았다. – Dandalf