Gestire gli errori di elaborazione

Una funzione Lambda consuma batch di record da Amazon Kinesis Data Streams. A volte solo un piccolo numero di record in un batch non viene elaborato correttamente, causando nuovi tentativi inutili anche per i record già elaborati con successo.

Quale configurazione riduce AL MEGLIO l'elaborazione duplicata?

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Scopri le basi architetturali del software cloud-native. Al termine di questo capitolo, saprai scegliere tra monolite, microservizi, serverless ed event-driven; ragionare su accoppiamento stretto vs lasco e comunicazione sincrona vs asincrona; gestire lo stato in servizi stateless; e progettare per la resilienza con retry, backoff esponenziale, circuit breaker e dead-letter queue.

Exercise 1: Stili architetturali e modelli di comunicazione Exercise 2: Pattern di comunicazione Exercise 3: Ordinamento dei messaggi Exercise 4: Classificare i meccanismi di comunicazione Exercise 5: Coordinare i servizi e gestire lo stato Exercise 6: Creare workflow Exercise 7: Quale pattern architetturale è il più adatto?Exercise 8: Gestire in sicurezza gli eventi duplicati Exercise 9: Progettare applicazioni tolleranti ai guasti e resilienti su AWS Exercise 10: Gestire gli errori temporanei Exercise 11: Implementare l'exponential backoff con jitter Exercise 12: Gestire i guasti dei servizi a valle

Progetta, metti in sicurezza e gestisci API su Amazon API Gateway. Al termine di questo capitolo, saprai scegliere il tipo di API più adatto (REST, HTTP o WebSocket); configurare integrazioni Lambda con validazione e trasformazioni; distribuire API tra stage usando CloudFormation, SAM e CDK; e proteggerle con Amazon Cognito, IAM, Lambda authorizer, crittografia e throttling.

Exercise 1: Progettare API su AWS Exercise 2: Scegliere il tipo di API giusto Exercise 3: Migrare un'API Exercise 4: Classificare i tipi di API Gateway Exercise 5: Sviluppo di API Exercise 6: Quale funzionalità di API Gateway Exercise 7: Correggi un 502 da un'integrazione Lambda proxy Exercise 8: Collega un'API a Lambda con una integrazione proxy Exercise 9: Testare e distribuire le tue API Exercise 10: Test locale con SAM Exercise 11: Quale strumento di infrastructure as code dovresti usare?Exercise 12: Ordinare il workflow CI/CD serverless Exercise 13: Proteggere le tue API Exercise 14: Richieste API non riuscite Exercise 15: Regole di autorizzazione personalizzate Exercise 16: Gestire i picchi di traffico

Crea carichi di lavoro disaccoppiati, event-driven e di streaming. Al termine di questo capitolo, saprai disaccoppiare i servizi con le code Amazon SQS (incluse FIFO e dead-letter queue) e i topic Amazon SNS con filtraggio delle sottoscrizioni; instradare eventi con Amazon EventBridge usando regole, pattern di eventi e schemi; elaborare dati ad alto throughput con Amazon Kinesis Data Streams e Data Firehose; e reagire in tempo reale alle modifiche nelle tabelle con Amazon DynamoDB Streams.

Exercise 1: Disaccoppiare con i servizi di messaggistica AWS Exercise 2: Aumentare il tempo di polling in una coda SQS Exercise 3: Quale servizio di messaggistica Exercise 4: Classificare i tipi di code SQS Exercise 5: Applicazioni event-driven Exercise 6: Ottimizzare l'elaborazione dei messaggi Exercise 7: Gestire gli eventi non riusciti Exercise 8: Gestire eventi duplicati Exercise 9: Dati in streaming Exercise 10: Scalare i dati in streaming Exercise 11: Gestire gli errori di elaborazione

Esercizio attuale

Exercise 12: Kinesis Data Streams o SQS?Exercise 13: Dati in streaming con DynamoDB Exercise 14: Abilita un flusso DynamoDB con entrambe le immagini dell'elemento Exercise 15: Ridurre al minimo i record duplicati Exercise 16: Scelta di una chiave di idempotenza