Veröffentlicht am: Nov 9, 2023
AWS Lambda führt Auto-Scaling-Verbesserungen für Amazon MSK und selbstverwaltetes Apache Kafka als Ereignisquellen ein. Mit dieser Markteinführung profitieren Kunden nun von einer schnelleren Skalierung und konsistenterem Durchsatz bei der Verarbeitung von Kafka-Nachrichten mit Lambda-Funktionen.
Die Zuordnung von Kafka-Ereignisquellen war eine hervorragende Wahl für Lambda-Kunden, die einen Kafka-Consumer benötigen, der horizontal skaliert werden kann, ohne andere Workloads zu beeinträchtigen. Kunden, die die Zuordnung von Kafka-Ereignisquellen verwendeten, stellten jedoch fest, dass die Zuordnung von Ereignisquellen nicht schnell genug skaliert wurde, was zu erhöhter Latenz und erhöhtem OffsetLag führte. Diese Probleme waren besonders ausgeprägt bei Workloads, bei denen eine große Anzahl von Nachrichten in kurzen Abständen einging. Unsere jüngsten Verbesserungen beheben diese Probleme, indem sie es Zuordnungen von Kafka-Ereignisquellen ermöglichen, den maximalen Durchsatz bis zu doppelt so schnell zu erreichen. Diese Änderungen verringern die Verarbeitungsverzögerungen bei vielen Workloads, wobei die größten Verbesserungen bei latenzempfindlichen Workloads mit großen Nachrichtenmengen zu verzeichnen sind, die in unregelmäßigen Intervallen eintreffen.
Verbesserungen des Auto Scaling bei der Zuordnung von Kafka-Ereignisquellen sind generell in allen kommerziellen Regionen verfügbar, in denen AWS Lambda und Amazon MSK verfügbar sind, mit Ausnahme von China (Peking), China (Ningxia) und den Regionen AWS GovCloud (USA). Weitere Informationen zur Verfügbarkeit finden Sie in der AWS-Regionentabelle.
Diese Auto-Scaling-Verbesserungen werden auf neue und bestehende Zuordnungen von Kafka-Ereignisquellen angewendet. Sehen Sie sich diese Verbesserungen im AWS Compute Blog an. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Zuordnung von MSK-Ereignisquellen und zur Zuordnung von Apache Kafka-Ereignisquellen.