ಕೈನೆಸಿಸ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗೆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವಾಗ AWS ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಅವಧಿ ಮೀರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ಕೈನೆಸಿಸ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ AWS ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಸಮಯ ಮೀರುವಿಕೆಗಳ ದೋಷನಿವಾರಣೆ

SQS ನಿಂದ ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಸೆಟಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು AWS ನಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವಿರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ, ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಕೈನೆಸಿಸ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗೆ. 📨 ಈ ಹರಿವು ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ ಮನಬಂದಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವಾಸ್ತವವು ಇತರ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಪಡೆಯುತ್ತಿರುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಫಂಕ್ಷನ್ ಲಾಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ETIMEDOUT ದೋಷ ಕ್ರಾಪ್ ಅಪ್ ಆಗುತ್ತದೆ.

ಈ ದೋಷವನ್ನು ನೋಡುವುದು ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹಲವು ಬಾರಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಕೈನೆಸಿಸ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ಮಧ್ಯಂತರ ETIMEDOUT ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ. ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಮರುನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು ಆದರೆ ನಂತರ ಮತ್ತೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರಣವಿಲ್ಲದೆ.

ಈ ರೀತಿಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, "Runtime.UnhandledPromiseRejection" ಮತ್ತು "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL" ನಂತಹ ರಹಸ್ಯ ಸಂದೇಶಗಳಿಂದ ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸ್ಟಂಪ್ ಆಗಿದ್ದಾರೆ. ರಸ್ತೆ ತಡೆ.

ಇಲ್ಲಿ, ಈ ಸಮಯ ಮೀರುವಿಕೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವೇನು, ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AWS ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುವ ಕೀಲಿಯಾಗಿರಬಹುದು. 🛠️ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ, ETIMEDOUT ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿವಾರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಮತ್ತು ಕೈನೆಸಿಸ್ ಹರಿವನ್ನು ಸರಾಗವಾಗಿ ನಡೆಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ.

ಕೈನೆಸಿಸ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ AWS ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು

ಒದಗಿಸಿದ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥ AWS ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಅದು SQS ಸರದಿಯಿಂದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು Amazon Kinesis ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗೆ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಹಾರದ ತಿರುಳು ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಕಾರ್ಯವು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಅಸಮಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉಂಟಾಗುವ ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ETIMEDOUT ದೋಷಗಳು. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ ಕೈನೆಸಿಸ್ ಕ್ಲೈಂಟ್, ಇದು ಪ್ರದೇಶ, ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಎಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕದ ಅವಧಿ ಮೀರುವಿಕೆಯಂತಹ ಅಗತ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೆಟಪ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಮೀರುವ ಮೊದಲು ಅದು ಎಷ್ಟು ಸಮಯದವರೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಯ ಮೀರಿದೆ ಅಥವಾ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದರಿಂದ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಾವು ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.

ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲರ್ ಒಳಗೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ Promise.allSettled(), ಬಹು ಅಸಮಕಾಲಿಕ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಾಗ ಒಂದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಾಧನ. ಅನೇಕ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅಥವಾ ದೋಷದಿಂದ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. Promise.allSettled() ಒಂದು ವಿನಂತಿಯು ವಿಫಲವಾದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ; ಬದಲಾಗಿ, ಇದು ಪ್ರತಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕವು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಿಂದಾಗಿ ಒಂದು ರೆಕಾರ್ಡ್ ವಿಫಲವಾದರೆ ಆದರೆ ಇತರರು ಯಶಸ್ವಿಯಾದರೆ, ಕಾರ್ಯವು ವಿಫಲವಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಲಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ವಿಫಲಗೊಳಿಸುವ ಬದಲು ಸಮಸ್ಯೆಯ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 🛠️

ದಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಈವೆಂಟ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯವು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು ಕಳುಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವು SQS ಸಂದೇಶವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಿನೆಸಿಸ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬೈಟ್ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ದಿ TextEncoder().encode() ಕೈನೆಸಿಸ್ ಬೈನರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದರಿಂದ ವಿಧಾನವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ; JSON ಅನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು. ಕಾರ್ಯದ ಈ ಭಾಗವು ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ದೋಷಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯವು ಕಸ್ಟಮ್ ವಿಭಾಗದ ಕೀ ಜನರೇಟರ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೈನೆಸಿಸ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನ ಚೂರುಗಳಾದ್ಯಂತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಭಜನಾ ಕೀಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕೀಲಿಗಳು) ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅದೇ ಚೂರುಗಳನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಹೊಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಡಚಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ "ಹಾಟ್ ಚೂರುಗಳನ್ನು" ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ವಿವಿಧ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಸೆಟಪ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಜೆಸ್ಟ್ ಬಳಸಿ. ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಲೈವ್ AWS ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಕೈನೆಸಿಸ್ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಮಯ ಮೀರುವಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಪರಿವರ್ತನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೈನೆಸಿಸ್ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಜೆಸ್ಟ್ ಮೋಕ್ಸ್ ಸಮಯ ಮೀರುವ ದೋಷವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು, ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಈವೆಂಟ್ ಉದ್ದೇಶಿಸಿದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ದೃಢವಾದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಬಹು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 🧪 ಈ ಅಂಶಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಕಾರ್ಯವು SQS ನಿಂದ ಕೈನೆಸಿಸ್‌ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಮೀರುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

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 ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ-ಕಿನೆಸಿಸ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಯ ಮೀರುವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಸಮಯ ಮೀರಿದ ದೋಷಗಳು ಹಾಗೆ ETIMEDOUT AWS ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಮೆಜಾನ್ ಕೈನೆಸಿಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಕಾರ್ಯವು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕದ ಸಮಯದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದರಿಂದ ಈ ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ a ಸಮಯದಲ್ಲಿ KinesisClient ವಿನಂತಿ. ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾದಲ್ಲಿನ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಈ ರೀತಿಯ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು connectTimeout ಅಥವಾ maxRetries ಸಂರಚನೆಗಳು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕೈನೆಸಿಸ್‌ಗೆ ಯಶಸ್ವಿ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವೇರಿಯಬಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಈ ರೀತಿಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. 🛠️

ಸಮಯ ಮೀರುವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. AWS ಕೈನೆಸಿಸ್‌ಗೆ ಬೈನರಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು TextEncoder().encode(). ಈ ರೂಪಾಂತರವು ಕಿನೆಸಿಸ್‌ಗೆ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಚಿಂತನಶೀಲ ವಿಭಜನಾ ಕೀ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ವಿಭಜನಾ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಕಿನೆಸಿಸ್ ಚೂರುಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, "ಹಾಟ್ ಚೂರುಗಳನ್ನು" ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಸಮಾನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಚೂರುಗಳು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕೀಗಳು ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಈ ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ-ಕಿನೆಸಿಸ್ ಸಂವಹನಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಸಂಭಾವ್ಯ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು, ಡೇಟಾ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಪಹಾಸ್ಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ KinesisClient ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಕೈನೆಸಿಸ್‌ನಿಂದ ಹಲವಾರು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಮಯ ಮೀರಿದೆ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಯಶಸ್ಸಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಇದು ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಕೋಡ್‌ನೊಳಗೆ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಇಂತಹ ದೋಷ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಸಮಯ ಮೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.