Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Anmerkung
Wenn Sie Daten an ein anderes Ziel als eine Lambda-Funktion senden oder die Daten vor dem Senden anreichern möchten, finden Sie weitere Informationen unter Amazon EventBridge Pipes.
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) ist ein vollständig verwalteter Service, mit dem Sie Anwendungen erstellen und ausführen können, die Apache Kafka zum Verarbeiten von Streaming-Daten verwenden. Amazon MSK vereinfacht die Einrichtung, Skalierung und Verwaltung von Clustern, auf denen Kafka ausgeführt wird. Amazon MSK erleichtert auch die Konfiguration Ihrer Anwendung für mehrere Availability Zones und aus Sicherheitsgründen mit AWS Identity and Access Management (IAM). Amazon MSK unterstützt mehrere Open-Source-Versionen von Kafka.
Amazon MSK als Ereignisquelle funktioniert ähnlich wie die Verwendung von Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) oder Amazon Kinesis. Lambda fragt intern neue Nachrichten von der Ereignisquelle ab und ruft dann synchron die Ziel-Lambda-Funktion auf. Lambda liest die Nachrichten in Batches und stellt diese Ihrer Funktion als Ereignisnutzlast zur Verfügung. Die maximale Batchgröße ist konfigurierbar (Standardeinstellung: 100 Nachrichten). Weitere Informationen finden Sie unter Batching-Verhalten.
Standardmäßig skaliert Lambda die Anzahl der Ereignis-Poller für Ihre Amazon MSK-Zuordnung von Ereignisquellen automatisch. Um den Durchsatz Ihrer Amazon MSK-Zuordnung von Ereignisquellen zu optimieren, konfigurieren Sie den Bereitstellungsmodus. Im Bereitstellungsmodus können Sie die minimale und maximale Anzahl von Event-Pollern definieren, die Zuordnung von Ereignisquellen zugewiesen werden. Dies kann die Fähigkeit Ihrer Zuordnung von Ereignisquellen verbessern, unerwartete Nachrichtenspitzen zu bewältigen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellungsmodus.
Warnung
Zuordnung von Lambda-Ereignisquellen verarbeiten jedes Ereignis mindestens einmal und es kann zu einer doppelten Verarbeitung von Datensätzen kommen. Um mögliche Probleme im Zusammenhang mit doppelten Ereignissen zu vermeiden, empfehlen wir Ihnen dringend, Ihren Funktionscode idempotent zu machen. Weitere Informationen finden Sie im Knowledge Center unter Wie mache ich meine Lambda-Funktion idempotent
Ein Beispiel für die Konfiguration von Amazon MSK als Ereignisquelle finden Sie im AWS Compute-Blog unter Amazon MSK als Ereignisquelle verwenden für AWS Lambda
Themen
Beispielereignis
Lambda sendet den Batch von Nachrichten im Ereignisparameter, wenn es Ihre Funktion aufruft. Die Ereignisnutzlast enthält ein Array von Meldungen. Jedes Array-Element enthält Details zum Amazon-MSK-Thema und zur Partitions-ID sowie einen Zeitstempel und eine base64-codierte Nachricht.
{
"eventSource":"aws:kafka",
"eventSourceArn":"arn:aws:kafka:us-east-1:123456789012:cluster/vpc-2priv-2pub/751d2973-a626-431c-9d4e-d7975eb44dd7-2",
"bootstrapServers":"b-2.demo-cluster-1.a1bcde.c1.kafka.us-east-1.amazonaws.com:9092,b-1.demo-cluster-1.a1bcde.c1.kafka.us-east-1.amazonaws.com:9092",
"records":{
"mytopic-0":[
{
"topic":"mytopic",
"partition":0,
"offset":15,
"timestamp":1545084650987,
"timestampType":"CREATE_TIME",
"key":"abcDEFghiJKLmnoPQRstuVWXyz1234==",
"value":"SGVsbG8sIHRoaXMgaXMgYSB0ZXN0Lg==",
"headers":[
{
"headerKey":[
104,
101,
97,
100,
101,
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101
]
}
]
}
]
}
}