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Konfigurieren von selbstverwalteten Apache Kafka-Ereignisquellen für Lambda

Um einen selbstverwalteten Apache Kafka-Cluster als Ereignisquelle für Ihre Lambda-Event-Funktion zu verwenden, erstellen Sie eine Zuordnung der Ereignisquelle das verbindet die beiden Ressourcen. Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie eine Zuordnung von Ereignisquellen für selbstverwaltetes Apache Kafka erstellen.

Auf dieser Seite wird davon ausgegangen, dass Sie Ihren Kafka-Cluster und das Netzwerk, in dem er sich befindet, bereits ordnungsgemäß konfiguriert haben. Wenn Sie Ihren Cluster oder Ihr Netzwerk einrichten müssen, finden Sie entsprechende Informationen unter Konfiguration Ihres selbstverwalteten Apache-Kafka-Clusters und -Netzwerks für Lambda.

Verwenden eines selbstverwalteten Apache-Kafka-Clusters als Ereignisquelle

Wenn Sie Ihren Apache Kafka- oder Amazon MSK-Cluster als Trigger für Ihre Lambda-Event-Funktion hinzufügen, wird der Cluster als Quelle des Ereignisses.

Lambda liest Ereignisdaten aus den Kafka-Themen, die Sie als angeben Topics in einem CreateEventSourceMapping Anfrage, basierend auf Startposition die Sie angeben. Nach erfolgreicher Verarbeitung wird Ihr Kafka-Thema Ihrem Kafka-Cluster zugeordnet.

Lambda liest Nachrichten sequentiell für jede Kafka-Themenpartition. Eine einzelne Lambda-Nutzlast kann Nachrichten von mehreren Partitionen enthalten. Wenn mehr Datensätze verfügbar sind, setzt Lambda die Verarbeitung der Datensätze stapelweise fort, basierend auf BatchSize Wert, den Sie in einem angeben CreateEventSourceMapping Anfrage, bis Ihre Funktion das Thema eingeholt hat.

Nachdem Lambda jeden Batch verarbeitet hat, werden die Offsets der Nachrichten in diesem Batch festgeschrieben. Wenn Ihre Funktion einen Fehler für eine der Nachrichten in einem Batch zurückgibt, wiederholt Lambda den gesamten Nachrichtenbatch, bis die Verarbeitung erfolgreich ist oder die Nachrichten ablaufen. Sie können Datensätze, bei denen alle Wiederholungsversuche fehlschlagen, zur späteren Verarbeitung an ein Ausfallziel senden.