SAA-C03 Q705 · Streaming

Question

한 회사가 Amazon Kinesis Data Streams 와 AWS Lambda 함수를 사용하여 스트리밍 데이터를 처리합니다. 스트리밍 데이터는 인터넷에 연결된 디바이스에서 발생합니다. 이 회사는 확장성 문제를 겪고 있으며 샤드 수준 제어와 사용자 지정 체크포인트를 구현해야 합니다. 다음 중 가장 낮은 지연 시간으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

Accepted Answer

문제의 핵심 요구사항을 하나씩 분석하면:

**1. 샤드 수준 제어 (Shard-level control)**
- Lambda의 Kinesis 트리거는 AWS가 샤드-함수 매핑을 자동 관리 → 세밀한 샤드 수준 제어 불가
- **KCL(Kinesis Client Library)**은 각 샤드에 대해 개별 레코드 프로세서를 할당하며, 개발자가 샤드별 처리 로직을 직접 제어 가능

**2. 사용자 지정 체크포인트 (Custom checkpointing)**
- Lambda는 내부적으로 체크포인트를 자동 관리 → 사용자가 체크포인트 시점을 커스터마이징할 수 없음
- **KCL은 `checkpoint()` 메서드를 제공**하여 레코드 단위, 배치 단위, 조건부 등 원하는 시점에 체크포인트를 찍을 수 있음

**3. 가장 낮은 지연 시간**
- KCL 애플리케이션은 Kinesis Data Streams에서 직접 실시간으로 데이터를 폴링 → 중간 버퍼링 없이 최소 지연
- Firehose(옵션 A)나 SQS(옵션 B, D)를 경유하면 추가 지연 발생

**4. 확장성**
- AWS Fargate는 서버리스 컨테이너 → 인프라 관리 없이 태스크 수를 자동/수동 스케일링 가능
- KCL은 워커 수를 늘리면 자동으로 샤드를 재분배(리밸런싱)하므로 확장성 우수

**결론:** Lambda → Fargate + KCL로 전환하면 샤드 수준 제어, 사용자 지정 체크포인트, 낮은 지연 시간을 모두 달성

📖 해설

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