쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

KPL 주요 개념

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KPL 주요 개념 - Amazon Kinesis Data Streams

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

다음 섹션에는 Kinesis 생산자 라이브러리()를 이해하고 이점을 얻는 데 필요한 개념과 용어가 포함되어 있습니다KPL.

레코드

이 가이드에서는 KPL 사용자 레코드Kinesis Data Streams 레코드를 구분합니다. 한정자 없이 레코드라는 용어를 사용할 때는 KPL 사용자 레코드를 의미하고 Kinesis Data Streams 레코드를 언급할 때 Kinesis Data Streams 레코드라고 명시적으로 말합니다.

KPL 사용자 레코드는 사용자에게 특정 의미를 갖는 데이터 BLOB입니다. 예를 들어 웹 사이트의 UI 이벤트를 나타내는 JSON BLOB 또는 웹 서버의 로그 항목이 있습니다.

Kinesis Data Streams 레코드는 Kinesis Record Data Streams 서비스에서 정의한 데이터 구조의 인스턴스입니다API. 파티션 키, 시퀀스 번호 및 데이터 BLOB이 여기에 포함됩니다.

배칭

일괄 처리는 개별 항목으로 반복 작업을 하는 대신 여러 항목으로 단일 작업을 수행하는 것을 의미합니다.

이 컨텍스트에서 '항목'은 레코드이며 작업은 항목을 Kinesis Data Streams로 전송하는 것입니다. 배치가 아닌 상황에서는 각 레코드를 별도의 Kinesis Data Streams 레코드에 배치하고 Kinesis Data Streams로 전송하도록 한 번 HTTP 요청합니다. 일괄 처리를 사용하면 각 HTTP 요청이 하나 대신 여러 레코드를 전달할 수 있습니다.

KPL에서 지원하는 배치 처리 유형은 다음 두 가지입니다.

  • 집계 – 단일 Kinesis Data Streams 레코드에 여러 레코드를 저장합니다.

  • 컬렉션 - API 작업을 사용하여 여러 Kinesis Data Streams 레코드를 Kinesis 데이터 스트림의 하나 이상의 샤드로 PutRecords 전송합니다.

두 유형의 KPL 배치 처리는 동시에 존재하도록 설계되었으며 서로 독립적으로 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 기본적으로 둘 다 활성화됩니다.

집계

집계는 Kinesis Data Streams 레코드에 있는 여러 레코드의 스토리지를 의미합니다. 집계를 통해 고객은 API 호출당 전송된 레코드 수를 늘릴 수 있으므로 생산자 처리량이 효과적으로 증가합니다.

Kinesis Data Streams 샤드는 최대 1,000개의 초당 Kinesis Data Streams 레코드 또는 1MB의 처리량을 지원합니다. 초당 Kinesis Data Streams 레코드 제한은 1KB 미만의 레코드와 고객을 바인딩합니다. 레코드 집계를 통해 고객이 여러 레코드를 Kinesis Data Streams 레코드 하나로 결합할 수 있어 샤드당 처리량을 향상시킬 수 있습니다.

리전 us-east-1에서 현재 초당 1,000개 레코드의 일정한 속도로 실행 중인 샤드가 1개이고 레코드는 각각 512바이트인 경우를 생각해 보세요. KPL 집계를 사용하면 1,000개의 레코드를 10개의 Kinesis Data Streams 레코드에만 패키징RPS하여를 10개(각각 50KB)로 줄일 수 있습니다.

수집

수집은 각 Kinesis Data Streams 레코드를 자체 HTTP 요청으로 보내는 PutRecords대신 여러 Kinesis Data Streams 레코드를 일괄 처리하고 API 작업에 대한 호출과 함께 단일 HTTP 요청으로 전송하는 것을 의미합니다.

이렇게 하면 수집을 사용하지 않는 것보다 처리량이 증가합니다. 이렇게 하면 여러 개의 별도 HTTP 요청을 수행하는 오버헤드가 줄어들기 때문입니다. 사실 PutRecords 자체는 이 목적을 위해 특별히 고안되었습니다.

수집은 Kinesis Data Streams 레코드 그룹과 함께 사용된다는 점에서 집계와 다릅니다. 수집 중인 Kinesis Data Streams 레코드에 사용자로부터 받은 여러 레코드가 들어 있을 수 있습니다. 다음과 같이 관계를 시각화할 수 있습니다.

record 0 --| record 1 | [ Aggregation ] ... |--> Amazon Kinesis record 0 --| ... | | record A --| | | ... ... | | record K --| | record L | | [ Collection ] ... |--> Amazon Kinesis record C --|--> PutRecords Request ... | | record S --| | | ... ... | | record AA--| | record BB | | ... |--> Amazon Kinesis record M --| ... | record ZZ--|
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