Processar mensagens do Apache Kafka autogerenciado com o Lambda

Adicionar um cluster do Kafka como uma origem de evento

Para criar um mapeamento de origem de evento, adicione seu cluster do Kafka como um acionador de função do Lambda usando o console do Lambda, um AWS SDK ou a AWS Command Line Interface (AWS CLI).

Esta seção descreve como criar um mapeamento de origens de eventos do usando o console do Lambda e aAWS CLI.

Pré-requisitos

ID de grupo de consumidores personalizável

Ao configurar o Kafka como uma origem de eventos, você pode especificar um ID de grupo de consumidores. Esse ID de grupo de consumidores é um identificador existente para o grupo de consumidores do Kafka no qual você deseja que a função do Lambda ingresse. Você pode usar esse recurso para migrar facilmente qualquer configuração de processamento em andamento de registros do Kafka de outros consumidores para o Lambda.

Se você especificar um ID de grupo de consumidores e houver outros pesquisadores ativos dentro desse grupo de consumidores, o Kafka distribuirá mensagens entre todos os consumidores. Em outras palavras, o Lambda não receberá todas as mensagens para o tópico do Kafka. Se você quiser que o Lambda gerencie todas as mensagens do tópico, desative todos os outros pesquisadores desse grupo de consumidores.

Além disso, se você especificar um ID de grupo de consumidores e o Kafka encontrar um grupo de consumidores válido já existente com o mesmo ID, o Lambda ignorará o parâmetro StartingPosition no mapeamento de origem de eventos. Em vez disso, o Lambda começará a processar registros de acordo com o deslocamento confirmado do grupo de consumidores. Se você especificar um ID de grupo de consumidores e o Kafka não conseguir encontrar um grupo de consumidores existente, o Lambda configurará a origem de eventos com a StartingPosition especificada.

O ID do grupo de consumidores que você especificar deverá ser exclusivo entre todas as origens de eventos do Kafka. Após criar um mapeamento de origem de eventos do Kafka com o ID do grupo de consumidores especificado, você não poderá atualizar esse valor.

Adicionando um cluster Kafka autogerenciado (console)

Siga estas etapas para adicionar seu cluster autogerenciado do Apache Kafka e um tópico do Kafka como um acionador para sua função do Lambda.

Adicionando um cluster Kafka autogerenciado (AWS CLI)

Use os comandos de exemplo da AWS CLI a seguir para criar e visualizar um acionador autogerenciado do Apache Kafka para sua função do Lambda.

Usar SASL/SCRAM

Se usuários do Kafka acessarem seus agentes do Kafka pela Internet, especifique o segredo do Secrets Manager criado para autenticação SASL/SCRAM. O exemplo a seguir usa o comando create-event-source-mapping da AWS CLI para mapear uma função do Lambda chamada my-kafka-function em um tópico do Kafka chamado AWSKafkaTopic.

aws lambda create-event-source-mapping \ 
  --topics AWSKafkaTopic \
  --source-access-configuration Type=SASL_SCRAM_512_AUTH,URI=arn:aws:secretsmanager:us-east-1:111122223333:secret:MyBrokerSecretName \
  --function-name arn:aws:lambda:us-east-1:111122223333:function:my-kafka-function \
  --self-managed-event-source '{"Endpoints":{"KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS":["abc3.xyz.com:9092", "abc2.xyz.com:9092"]}}'

Usar uma VPC

Se apenas os usuários do Kafka em sua VPC acessarem seus agentes do Kafka, você deverá especificar sua VPC, suas sub-redes e seu grupo de segurança da VPC. O exemplo a seguir usa o comando create-event-source-mapping da AWS CLI para mapear uma função do Lambda chamada my-kafka-function em um tópico do Kafka chamado AWSKafkaTopic.

aws lambda create-event-source-mapping \ 
  --topics AWSKafkaTopic \
  --source-access-configuration '[{"Type": "VPC_SUBNET", "URI": "subnet:subnet-0011001100"}, {"Type": "VPC_SUBNET", "URI": "subnet:subnet-0022002200"}, {"Type": "VPC_SECURITY_GROUP", "URI": "security_group:sg-0123456789"}]' \
  --function-name arn:aws:lambda:us-east-1:111122223333:function:my-kafka-function \
  --self-managed-event-source '{"Endpoints":{"KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS":["abc3.xyz.com:9092", "abc2.xyz.com:9092"]}}'

Visualizar o status usando a AWS CLI

O exemplo a seguir usa o comando get-event-source-mapping da AWS CLI para descrever o status do mapeamento da origem do evento que você criou.

aws lambda get-event-source-mapping
          --uuid dh38738e-992b-343a-1077-3478934hjkfd7

Parâmetros de configuração autogerenciados do Apache Kafka

Todos os tipos de origem de evento Lambda compartilham o mesmoCreateEventSourceMappingeUpdateEventSourceMappingOperações da API. No entanto, apenas alguns dos parâmetros se aplicam ao Apache Kafka.

Usar um cluster do Kafka como uma fonte de eventos

Quando você adiciona seu cluster do Apache Kafka ou do Amazon MSK como um gatilho para a função do Lambda, o cluster é usado como uma origem de eventos.

O Lambda lê os dados de eventos dos tópicos do Kafka que você especifica como Topics em uma solicitação CreateEventSourceMapping com base na StartingPosition especificada. Após o processamento bem-sucedido, seu tópico do Kafka é confirmado no cluster do Kafka.

Se você especificar StartingPosition como LATEST, o Lambda começará a ler da mensagem mais recente em cada partição pertencente ao tópico. Como pode haver algum atraso após a configuração do acionador antes de o Lambda começar a ler as mensagens, o Lambda não lerá nenhuma mensagem produzida durante a janela.

O Lambda processa registros de uma ou mais partições de tópico do Kafka especificadas e envia uma carga útil JSON à função. Uma única carga do Lambda pode conter mensagens de várias partições. Quando mais registros estiverem disponíveis, o Lambda continuará processando-os em lotes, com base no valor de BatchSize especificado na solicitação CreateEventSourceMapping, até que a função atinja o tópico.

Se sua função retorna um erro para qualquer uma das mensagens em um lote, o Lambda tenta novamente todo o lote de mensagens até que o processamento seja bem-sucedido ou as mensagens expiram. É possível enviar registros que apresentaram falha em todas as tentativas a um destino em caso de falha para processamento posterior.

Posições iniciais de sondagem e fluxo

Esteja ciente de que a sondagem do fluxo durante a criação e as atualizações do mapeamento da origem do evento é, finalmente, consistente.

Esse comportamento significa que, se você especificar LATEST como posição inicial do fluxo, o mapeamento da origem do evento poderá perder eventos durante a criação ou as atualizações. Para garantir que nenhum evento seja perdido, especifique a posição inicial do fluxo como TRIM_HORIZON ou AT_TIMESTAMP.

Comportamento de escalabilidade do throughput de mensagens para mapeamentos da origem de eventos do Apache Kafka autogerenciado

Você pode escolher entre dois modos de comportamento de escalabilidade do throughput de mensagens para o mapeamento da origem de eventos do Amazon MSK:

Modo padrão (sob demanda)

Quando você inicialmente cria uma origem de eventos do Apache Kafka autogerenciado, o Lambda aloca um número padrão de pesquisadores de eventos para processar todas as partições no tópico do Kafka. O Lambda aumenta ou diminui automaticamente o número de pesquisadores de eventos com base na carga de mensagens.

A cada um minuto, o Lambda avalia o atraso de compensação do consumidor de todas as partições do tópico. Se o atraso de deslocamento for muito alto, a partição está recebendo mensagens mais rápido do que o Lambda pode processá-las. Se necessário, o Lambda adiciona ou remove os pesquisadores de eventos do tópico. Esse processo de ajuste de escala automático para adicionar ou remover pesquisadores de eventos ocorre em até três minutos após a avaliação.

Se a função do Lambda de destino sofrer um controle de utilização, o Lambda reduzirá o número de pesquisadores de eventos. Essa ação reduz a workload na função, reduzindo o número de mensagens que os pesquisadores de eventos podem recuperar e enviar para a função.

Para monitorar o throughput do tópico do Kafka, você pode visualizar as métricas de consumo do Apache Kafka, como consumer_lageconsumer_offset.

Configuração do modo provisionado

Para workloads em que você precisa ajustar o throughput do mapeamento da origem de eventos, você pode usar o modo provisionado. No modo provisionado, você define limites mínimos e máximos para a quantidade de pesquisadores de eventos provisionados. Esses pesquisadores de eventos provisionados são dedicados ao mapeamento da origem de eventos e podem lidar instantaneamente com picos inesperados de mensagens quando eles ocorrem. Recomendamos que você use o modo provisionado para workloads do Kafka que tenham requisitos rigorosos de performance.

No Lambda, um pesquisador de eventos é uma unidade computacional capaz de lidar com até 5 MBps de throughput. Como referência, suponha que sua origem de eventos produza uma carga útil média de 1 MB e que a duração média da função seja de 1 segundo. Se a carga útil não passar por nenhuma transformação (como filtragem), um único pesquisador oferece suporte a um throughput de 5 MBps e 5 invocações simultâneas do Lambda. O uso do modo provisionado incorre em custos adicionais. Para estimativas de preços, consulte Preços do AWS Lambda.

No modo provisionado, o intervalo de valores aceitos para o número mínimo de pesquisadores de eventos (MinimumPollers) está entre 1 e 200, inclusive. O intervalo de valores aceitos para o número máximo de pesquisadores de eventos (MaximumPollers) está entre 1 e 2.000, inclusive. O valor de MaximumPollers deve ser maior que ou igual ao valor de MinimumPollers. Além disso, para manter o processamento ordenado nas partições, o Lambda limita o valor de MaximumPollers ao número de partições no tópico.

Para obter mais detalhes sobre como escolher valores mínimo e máximo apropriados de pesquisadores de eventos, consulte Práticas recomendadas e considerações ao usar o modo provisionado.

Você pode configurar o modo provisionado para o mapeamento da origem de eventos do Apache Kafka autogerenciado usando o console ou a API do Lambda.

Você pode configurar o modo provisionado programaticamente usando o objeto ProvisionedPollerConfig em seu EventSourceMappingConfiguration. Por exemplo, o comando da CLI UpdateEventSourceMapping a seguir configura um valor de 5 para MinimumPollers e um valor de 100 para MaximumPollers.

aws lambda update-event-source-mapping \
    --uuid a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111 \
    --provisioned-poller-config '{"MinimumPollers": 5, "MaximumPollers": 100}'

Depois de configurar o modo provisionado, você pode observar o uso de pesquisadores de eventos para sua workload monitorando a métrica ProvisionedPollers. Para ter mais informações, consulte Métricas de mapeamento da origem do evento.

Para desativar o modo provisionado e retornar ao modo padrão (sob demanda), você pode usar o seguinte comando da CLI UpdateEventSourceMapping:

aws lambda update-event-source-mapping \
    --uuid a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111 \
    --provisioned-poller-config '{}'

Práticas recomendadas e considerações ao usar o modo provisionado

A configuração ideal de pesquisadores de eventos mínimos e máximos para o mapeamento da origem de eventos depende dos requisitos de performance da sua aplicação. Recomendamos que você inicie por um mínimo padrão de pesquisadores de eventos para definir o perfil de performance básico. Ajuste sua configuração com base nos padrões de processamento de mensagens observados e no perfil de performance desejado.

Para workloads com tráfego intenso e necessidades rigorosas de performance, aumente o número mínimo de pesquisadores de eventos para lidar com picos repentinos de mensagens. Para determinar os pesquisadores de eventos mínimos necessários, considere as mensagens de sua workload por segundo e o tamanho médio da carga útil e use a capacidade de throughput de um único pesquisador de eventos (até 5 MBps) como referência.

Para manter o processamento ordenado em uma partição, o Lambda limita o máximo de pesquisadores de eventos ao número de partições no tópico. Além disso, o número máximo de pesquisadores de eventos para os quais o mapeamento da origem de eventos pode ser escalado depende das configurações de simultaneidade da função.

Ao ativar o modo provisionado, atualize suas configurações de rede para remover os endpoints de VPC do AWS PrivateLink e as permissões associadas.

Métricas do Amazon CloudWatch

O Lambda emite a métrica OffsetLag enquanto sua função processa registros. O valor dessa métrica é a diferença de deslocamento entre o último registro gravado no tópico da origem de eventos do Kafka e o último registro que o grupo de consumidores da função processou. Você pode usar OffsetLag para estimar a latência entre o momento em que um registro é adicionado e o momento em que o grupo de consumidores o processa.

Uma tendência crescente em OffsetLag pode indicar problemas com pesquisadores no grupo de consumidores da função. Para ter mais informações, consulte Uso de métricas do CloudWatch com o Lambda.