1.1標準
多数のセンサーからKinesis Data Streamsへイベントを送る。
特定センサーへ偏らず、シャードへ均等に分散してスロットリングを避ける。
最も適切な設計はどれか。
× 不正解
高カーディナリティのpartition keyを使うと、レコードがシャードへ分散しやすい。固定値や低カーディナリティの値はホットシャードを招く。
詳細解説
誤りすべてのレコードで固定値のpartition keyを使う
同じパーティションへ集中するため、特定シャードの容量を使い切りやすい。
同じパーティションへ集中するため、特定シャードの容量を使い切りやすい。
誤りレコードの到着時刻だけを全送信元で同じ値にする
同じ値を使えばパーティションハッシュも偏り、送信元の分散にはならない。
同じ値を使えばパーティションハッシュも偏り、送信元の分散にはならない。
正しいセンサーIDなど、十分なカーディナリティを持つpartition keyを使う
送信元を識別しつつ値を分散させ、シャード間の負荷を均等化しやすい。
送信元を識別しつつ値を分散させ、シャード間の負荷を均等化しやすい。
誤りスロットリング発生後に同じpartition keyのまま再送する
再送だけでは偏りが解消されず、同じシャードへ負荷が集中し続ける。
再送だけでは偏りが解消されず、同じシャードへ負荷が集中し続ける。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
Kinesis Data Streamsのpartition keyとシャード分散、スロットリングの公式説明を確認する。期待される結果
再試行と、パーティション分散によるスロットリング対策を区別できる。理解のポイント
- partition key
- シャード
- ホットシャード
- スロットリング
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
- AWS公式DEA-C01 Domain 1・Task 1.1と各サービスの公式ドキュメントを確認する。
基礎のおさらい
パーティション分散
partition keyはレコードのシャード選択に使われるため、値の偏りが容量偏りへ直結する。
順序とのトレードオフ
同じキーの順序を維持したい要件と、異なるキーを分散したい要件を同時に評価する。
問題IDAWS-DEA-006
確認環境AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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