काइनेसिस स्ट्रीम में रिकॉर्ड जोड़ते समय AWS लैम्ब्डा टाइमआउट समस्याओं को ठीक करना

काइनेसिस डेटा स्ट्रीम के लिए AWS लैम्ब्डा टाइमआउट का समस्या निवारण

कल्पना कीजिए कि आप AWS पर एक वास्तविक समय डेटा पाइपलाइन का निर्माण कर रहे हैं, एक ऐसे सेटअप के साथ जो SQS से संदेशों को लैम्ब्डा फ़ंक्शन और अंततः किनेसिस डेटा स्ट्रीम तक भेजता है। 📨 यह प्रवाह सिद्धांत में निर्बाध रूप से काम करता है, लेकिन कभी-कभी वास्तविकता में अन्य योजनाएं होती हैं। जब आप आराम करने वाले होते हैं, तो आपके लैम्ब्डा फ़ंक्शन लॉग में एक ETIMEDOUT त्रुटि सामने आती है।

इस त्रुटि को देखना निराशाजनक हो सकता है, खासकर जब आपने अनुमतियों को सत्यापित किया हो और फ़ंक्शन का कई बार परीक्षण किया हो। वास्तव में, काइनेसिस स्ट्रीम में यह रुक-रुक कर होने वाली ETIMEDOUT समस्या आमतौर पर अप्रत्याशित रूप से होती है, जिससे आपकी प्रगति रुक ​​जाती है। पुनर्नियोजन के बाद लैम्ब्डा पूरी तरह से काम कर सकता है, लेकिन बिना किसी कारण के फिर से विफल हो जाता है।

इस तरह की स्थितियों में, कई डेवलपर्स "Runtime.UnhandledPromiseRejection" और "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL" जैसे गुप्त संदेशों से परेशान हो गए हैं। जब आपका कोड विश्वसनीय और तत्काल डेटा प्रोसेसिंग पर निर्भर करता है, तो ये टाइमआउट समस्याएं महसूस हो सकती हैं सड़क अवरोध.

यहां, हम इन टाइमआउट के कारणों, उन्हें संभालने के व्यावहारिक तरीकों और आपके AWS कॉन्फ़िगरेशन में समायोजन के बारे में जानेंगे जो आपकी स्ट्रीम को स्थिर करने की कुंजी हो सकता है। 🛠️ अंत तक, आप जान जाएंगे कि ETIMEDOUT त्रुटियों का निवारण और समाधान कैसे करें और अपने लैम्ब्डा और किनेसिस प्रवाह को सुचारू रूप से चालू रखें।

किनेसिस स्ट्रीम के साथ AWS लैम्ब्डा की विश्वसनीयता बढ़ाना

प्रदान की गई जावास्क्रिप्ट स्क्रिप्ट को एक कुशल एडब्ल्यूएस लैम्ब्डा फ़ंक्शन बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो एसक्यूएस कतार से संदेशों को पुनर्प्राप्त करता है और फिर उन्हें अमेज़ॅन किनेसिस डेटा स्ट्रीम पर प्रकाशित करता है। इस समाधान का मूल लैम्ब्डा फ़ंक्शन की कनेक्टिविटी समस्याओं को संबोधित करते हुए संदेशों को अतुल्यकालिक रूप से संभालने की क्षमता में निहित है, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर समय समाप्त त्रुटियाँ. स्क्रिप्ट का एक प्रमुख भाग का आरंभीकरण है काइनेसिसक्लाइंट, जो क्षेत्र, पुनः प्रयास गणना और कनेक्शन टाइमआउट जैसे आवश्यक गुणों को कॉन्फ़िगर करता है। क्लाउड सेटअप में ये कॉन्फ़िगरेशन महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि वे एप्लिकेशन की प्रतिक्रिया को नियंत्रित करते हैं और समय समाप्त होने से पहले कितनी देर तक कनेक्ट करने का प्रयास करेंगे। उच्चतर सेटिंग करके कनेक्टटाइमआउट या पुनः प्रयास प्रयासों को समायोजित करके, हम फ़ंक्शन को नेटवर्क विलंब को अधिक प्रभावी ढंग से संभालने में मदद कर सकते हैं।

लैम्ब्डा हैंडलर के भीतर, स्क्रिप्ट का लाभ मिलता है वादा.सभी बसे(), एकाधिक अतुल्यकालिक अनुरोधों को संसाधित करते समय एक अमूल्य उपकरण। जब कई रिकॉर्ड एक साथ संसाधित होते हैं, तो यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि प्रत्येक पूरा हो जाए, चाहे सफलतापूर्वक या किसी त्रुटि के साथ। वादा.सभी बसे() यह सुनिश्चित करता है कि यदि एक अनुरोध विफल हो जाता है तो फ़ंक्शन प्रसंस्करण बंद नहीं करता है; इसके बजाय, यह प्रत्येक परिणाम को व्यक्तिगत रूप से लॉग करता है। यह दृष्टिकोण उन स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां नेटवर्क कनेक्टिविटी अप्रत्याशित हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि नेटवर्क समस्या के कारण एक रिकॉर्ड विफल हो जाता है लेकिन अन्य सफल हो जाते हैं, तो फ़ंक्शन विफल रिकॉर्ड को अलग से लॉग कर सकता है, जिससे डेवलपर्स को संदेशों के पूरे बैच को विफल करने के बजाय समस्या उदाहरणों को अलग करने की अनुमति मिलती है। 🛠️

प्रक्रियाघटना स्क्रिप्ट के भीतर फ़ंक्शन मॉड्यूलर है और मुख्य डेटा परिवर्तन और भेजने की प्रक्रिया को संभालता है। यह फ़ंक्शन SQS संदेश लेता है, इसे पार्स करता है, और इसे बाइट प्रारूप में एन्कोड करता है जिसके लिए किनेसिस को आवश्यकता होती है। यहाँ, टेक्स्टएनकोडर().एनकोड() विधि महत्वपूर्ण है क्योंकि काइनेसिस केवल बाइनरी डेटा स्वीकार करता है; JSON को एक संगत प्रारूप में परिवर्तित किया जाना चाहिए। फ़ंक्शन का यह हिस्सा यह सुनिश्चित करता है कि लैम्ब्डा डेटा सही ढंग से भेजता है, जिससे बेमेल डेटा प्रारूपों से उत्पन्न होने वाली त्रुटियों की संभावना कम हो जाती है। फ़ंक्शन एक कस्टम विभाजन कुंजी जनरेटर फ़ंक्शन का भी उपयोग करता है, जो किइनेसिस स्ट्रीम के शार्क में रिकॉर्ड वितरित करता है। गतिशील विभाजन कुंजियों (जैसे कि यादृच्छिक कुंजियाँ) का उपयोग करके, स्क्रिप्ट एक ही शार्ड से बार-बार टकराने की संभावना को कम कर देती है, जिससे "हॉट शार्ड" को रोका जा सकता है जो बाधाओं का कारण बनता है।

अंत में, यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह सेटअप विभिन्न परिदृश्यों में सही ढंग से काम करता है, स्क्रिप्ट शामिल हैं इकाई परीक्षण जेस्ट का उपयोग करना। यूनिट परीक्षण लाइव एडब्ल्यूएस संसाधनों की आवश्यकता के बिना किनेसिस क्लाइंट के व्यवहार को अनुकरण करना संभव बनाता है, जो नियंत्रित वातावरण में टाइमआउट या डेटा रूपांतरण मुद्दों को संभालने के लिए लैम्ब्डा की क्षमता का परीक्षण करने का एक विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, यदि काइनेसिस क्लाइंट कनेक्ट करने में असमर्थ है, तो जेस्ट मॉक एक टाइमआउट त्रुटि का अनुकरण कर सकता है, यह सत्यापित करते हुए कि त्रुटि प्रबंधन भीतर है प्रक्रियाघटना इच्छानुसार कार्य करता है। यह रणनीति मजबूत सत्यापन की अनुमति देती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि लैम्ब्डा कई नेटवर्क स्थितियों में विश्वसनीय है। 🧪 इन तत्वों के संयुक्त होने से, लैम्ब्डा फ़ंक्शन टाइमआउट और अन्य सामान्य स्ट्रीमिंग त्रुटियों को कम करते हुए एसक्यूएस से किनेसिस तक डेटा को कुशलतापूर्वक संभाल सकता है।

import { KinesisClient, PutRecordCommand } from "@aws-sdk/client-kinesis";
const KINESIS_CLIENT = new KinesisClient({
  region: 'us-west-2',
  maxRetries: 3,
  requestHandler: {
    connectionTimeout: 5000, // Lower timeout for quicker retries
  },
});
export const handler = async (event) => {
  const promises = event.Records.map(record => processEvent(record.body));
  const results = await Promise.allSettled(promises);
  results.forEach(result => {
    if (result.status !== "fulfilled") {
      console.error("Failed:", result.reason);
    }
  });
};
async function processEvent(body) {
  const data = JSON.parse(body);
  const partitionKey = generatePartitionKey(data);
  const encodedData = new TextEncoder().encode(JSON.stringify(data));
  try {
    await KINESIS_CLIENT.send(new PutRecordCommand({
      Data: encodedData,
      StreamName: 'InputEventStream',
      PartitionKey: partitionKey
    }));
  } catch (error) {
    console.error("Error putting record:", error);
    throw error;
  }
}
function generatePartitionKey(data) {
  return data.userId ? data.userId.toString() : Date.now().toString();
}

import { KinesisClient, PutRecordCommand } from "@aws-sdk/client-kinesis";
const KINESIS_CLIENT = new KinesisClient({
  region: 'us-west-2',
  maxRetries: 5,
  httpOptions: {
    connectTimeout: 15000, // Extended timeout
    timeout: 20000 // Total request timeout
  }
});
export const handler = async (event) => {
  const results = await Promise.allSettled(event.Records.map(async (record) => {
    await processEvent(record.body);
  }));
  results.forEach((result) => {
    if (result.status !== "fulfilled") {
      console.log("Unsuccessful attempt:", result.reason);
    }
  });
};
async function processEvent(body) {
  const parsedData = JSON.parse(body);
  const partitionKey = `pk-${Math.random()}`;
  try {
    await KINESIS_CLIENT.send(new PutRecordCommand({
      StreamName: "InputEventStream",
      Data: new TextEncoder().encode(JSON.stringify(parsedData)),
      PartitionKey: partitionKey
    }));
  } catch (err) {
    if (err.name === "TimeoutError") {
      console.warn("Retry on timeout:", err);
    }
    throw err;
  }
}

import { handler, processEvent } from './your-lambda-file.js';
import { KinesisClient } from "@aws-sdk/client-kinesis";
jest.mock("@aws-sdk/client-kinesis");
describe('Lambda Handler and Kinesis Integration', () => {
  it('should call processEvent for each record in the event', async () => {
    const mockEvent = {
      Records: [{ body: '{"userId": 1, "data": "test"}' }]
    };
    await handler(mockEvent);
    expect(KinesisClient.prototype.send).toHaveBeenCalledTimes(1);
  });
  it('should handle timeout errors gracefully', async () => {
    KinesisClient.prototype.send.mockRejectedValueOnce(new Error('TimeoutError'));
    await expect(processEvent('{"userId": 2}')).rejects.toThrow('TimeoutError');
  });
});

AWS लैम्ब्डा-काइनेसिस एकीकरण में टाइमआउट त्रुटियों को समझना

टाइमआउट त्रुटियाँ जैसे समय समाप्त AWS में लैम्ब्डा फ़ंक्शंस अक्सर निराशाजनक हो सकते हैं, विशेष रूप से अमेज़ॅन किनेसिस के साथ डेटा स्ट्रीमिंग से जुड़े एकीकरण में। ज्यादातर मामलों में, ये त्रुटियाँ लैम्ब्डा फ़ंक्शन के नेटवर्क कनेक्शन समय सीमा से अधिक होने के कारण होती हैं, आमतौर पर एक के दौरान KinesisClient अनुरोध। लैम्ब्डा में डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स हमेशा इस प्रकार के नेटवर्क अनुरोधों को समायोजित नहीं कर सकती हैं, खासकर जब उच्च-थ्रूपुट स्ट्रीम या बड़ी मात्रा में डेटा से निपटते हैं। उदाहरण के लिए, का समायोजन connectTimeout या maxRetries कॉन्फ़िगरेशन इस समस्या को कम करने में मदद कर सकता है, जिससे लैम्ब्डा को किनेसिस से सफल कनेक्शन का प्रयास करने के लिए अधिक समय मिल सकता है। परिवर्तनीय नेटवर्क विलंबता या उच्च मांग वाले परिदृश्यों में इस प्रकार का अनुकूलन अक्सर आवश्यक होता है। 🛠️

टाइमआउट त्रुटियों को कम करने में एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू डेटा एन्कोडिंग और विभाजन को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करना है। एडब्ल्यूएस किनेसिस को बाइनरी प्रारूप में डेटा की आवश्यकता होती है, जिसे इसके माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है TextEncoder().encode(). यह परिवर्तन किनेसिस में डेटा स्थानांतरण की अनुकूलता और सुव्यवस्थितता सुनिश्चित करता है। इसके अतिरिक्त, विचारशील विभाजन कुंजी प्रबंधन महत्वपूर्ण है। सुसंगत या गतिशील रूप से उत्पन्न विभाजन कुंजी का उपयोग करने से काइनेसिस शार्डों में डेटा को समान रूप से वितरित करने में मदद मिलती है, "हॉट शार्ड्स" से बचा जा सकता है, जो कि अनुपातहीन संख्या में रिकॉर्ड प्राप्त करने वाले शार्ड हैं। उच्च-आवृत्ति स्ट्रीमिंग परिदृश्यों में, गतिशील कुंजियाँ बाधाओं को रोक सकती हैं और कनेक्टिविटी समस्याओं की संभावना को कम कर सकती हैं, विशेष रूप से बड़े डेटासेट को संभालते समय उपयोगी होती हैं।

इन लैम्ब्डा-काइनेसिस इंटरैक्शन की समस्या निवारण और विश्वसनीयता में सुधार के लिए, यूनिट परीक्षण जोड़ना आवश्यक है। यूनिट परीक्षण आपको संभावित नेटवर्क समस्याओं का अनुकरण करने, डेटा एन्कोडिंग को मान्य करने और यह सुनिश्चित करने की अनुमति देता है कि फ़ंक्शन पुनः प्रयास को सही ढंग से संभाल सकता है। उदाहरण के लिए, उपहास करके KinesisClient यूनिट परीक्षणों में, आप काइनेसिस से प्रतिक्रियाओं की एक श्रृंखला का अनुकरण कर सकते हैं, जैसे समयबाह्य त्रुटियाँ या सफलता के मामले, जो लैम्ब्डा कोड के भीतर त्रुटि प्रबंधन और कनेक्शन प्रबंधन को ठीक करने में मदद करते हैं। विकास में ऐसे त्रुटि मामलों के परीक्षण से अधिक लचीली तैनाती हो सकती है, जिससे उत्पादन में टाइमआउट की संभावना कम हो जाएगी और आपके कॉन्फ़िगरेशन में कमजोर बिंदुओं की पहचान करना आसान हो जाएगा।