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AWS Kinesis Data StreamとAWS Lambdaを組み合わせたデータストリーミングを扱うシステムで、Lambdaが処理に失敗した場合のリカバリー運用を考える機会がありました。一般的に、Kinesisのようなメッセージングやイベント駆動型のシステムでは、DLQという仕組みを設けます。

DynamoDBやKinesis Data Streamsなどを利用するサービスをそれなりの期間で稼働させているとポツポツ下記のようなエラーが発生することが分かりました。RequestError: send request failedcaused by: Post ...: read tcp 169.254.0.1:55638->3.113.218.4:443: read: connection reset by peer

AWSで一度Lambdaを利用すると、その利便性から徐々に利用範囲が広がっていくことがよく観測されます。一度だけならと一度手を出すと、いつの間にかLambda以外で動かすことによるイベント連携の手間や、キャパシティプランニング、CI/CDパイプライン構築と運用監視の手間など、フルマネージド及び周辺システムのエコシステムの恩恵を得られなくてイライラする事も、身体に耐性がついてつい利用量が増えていくこともしばしばです。

「Kinesis+Lambda構成」でのメトリクス監視について取り上げます。データ流入量が徐々に増加する見込みのとき、各リソースのどのメトリクスを重点チェックすべきか。また、メトリクスがリソースの制限にぶつかった場合やアラート検知された場合にどのような対応アクションを取るべきか。KinesisやLambdaのリソース監視設定から得た知見を、本ブログに整理しました。そもそもの「サーバレスって、何が便利なんだっけ？」から整理したい勉強熱心なエンジニアは、AWS公式のグラレコ解説記事をご覧ください。

ここ数年は産業向けのIoT（例えば工場IoTやモビリティIoT）を行っています。工場をハックするための基本知識 の記事を書いた棚井さんと同じチームに所属しています。サーバレス連載企画 の第8弾目として、Serverlessの代表格であるAWS LambdaでGoを用いてKinesisに対するKPL/KCL相当の処理についてまとめていきます。