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計画されたフェイルオーバー - Amazon Managed Streaming for Apache Kafka

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計画されたフェイルオーバー

計画的なフェイルオーバーを実行して、プライマリ AWS リージョンの予期しないイベントに対するアプリケーションの耐障害性をテストできます。計画的なフェイルオーバーによってデータが失われることはありません。

Identical topic name replication

  1. ソースクラスターに接続するすべてのプロデューサーとコンシューマーをシャットダウンします。

  2. 同一トピック名レプリケーション (コンソールで同じトピック名を保持) を使用して新しい MSK レプリケーターを作成し、セカンダリリージョンの MSK クラスターからプライマリリージョンの MSK クラスターにデータをレプリケートします。これは、セカンダリリージョンに書き込まれたデータをフェイルバックのためにプライマリリージョンにコピーするために必要です。

  3. セカンダリ AWS リージョンでターゲットクラスターに接続されているプロデューサーとコンシューマーを起動します。

Prefixed topic name replication

  1. ソースクラスターに接続するすべてのプロデューサーとコンシューマーをシャットダウンします。

  2. 新しい MSK レプリケーターを作成して、セカンダリリージョンの MSK クラスターからプライマリリージョンの MSK クラスターにデータをレプリケートします。これはフェイルバックに必要です。

  3. セカンダリ AWS リージョンのターゲットクラスターでプロデューサーを起動します。

  4. アプリケーションでメッセージの順序付けが必要ない場合は、ワイルドカード演算子 ( などtopic) を使用して、ローカルトピック ( など) とレプリケートされたトピック ( など<sourceKafkaClusterAlias>.topic) の両方から読み取るセカンダリ AWS リージョンでコンシューマーを起動します.*topic。

    アプリケーションでメッセージの順序付けが必要な場合は、ターゲットクラスターのレプリケートされたトピック ( など<sourceKafkaClusterAlias>.topic) に対してのみコンシューマーを起動し、ローカルトピックに対しては起動しません。

  5. ターゲット MSK クラスターでレプリケートされたトピックのすべてのコンシューマーがすべてのデータの処理を完了するのを待ち、コンシューマーの遅延が 0 になるようにします。次に、レプリケートされたトピックのコンシューマーを停止します。

  6. ターゲット MSK クラスター上のローカルトピック (topic など) のコンシューマーを起動します。