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# KPL の主要な概念
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以下のセクションでは、Amazon Kinesis Producer Library (KPL) を理解し、その利点を引き出すために必要な概念と用語について説明します。

**Topics**
+ [レコード](#kinesis-kpl-concepts-records)
+ [バッチ処理](#kinesis-kpl-concepts-batching)
+ [集計](#kinesis-kpl-concepts-aggretation)
+ [収集](#kinesis-kpl-concepts-collection)

## レコード
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このガイドでは、*KPL ユーザーレコード*と *Kinesis Data Streams レコード*を区別します。修飾語を付けずに*レコード*という用語を使用する場合は、*KPL ユーザーレコード*を意味します。Kinesis Data Streams レコードを意味するときは、明示的に *Kinesis Data Streams レコード*と表現します。

KPL ユーザーレコードは、ユーザーにとって特定の意味のあるデータの BLOB です。たとえば、ウェブサイトの UI イベントまたはウェブサーバーのログエントリを表す JSON BLOB がそれに該当します。

Kinesis Data Streams レコードは、Kinesis Data Streams サービス API で定義される`Record` データ構造のインスタンスです。これには、パーティションキー、シーケンス番号、データの BLOB が含まれています。

## バッチ処理
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*バッチ処理*は、各項目に対して単一のアクションを繰り返し実行する代わりに、複数の項目に対してそのアクションを実行することを意味します。

ここでは、項目はレコードに対応し、アクションはレコードを Kinesis Data Streams に送信することに対応します。バッチ処理を使用しない場合、各レコードを別々の Kinesis Data Streams レコードに配置し、それぞれを Kinesis Data Streams に送信するたびに HTTP リクエストを実行します。バッチ処理では、各 HTTP リクエストにより、1 つではなく複数のレコードを処理できます。

KPL では、2 種類のバッチ処理がサポートされます。
+ *集約* - 複数のレコードを単一の Kinesis Data Streams レコードに保存します。
+ *収集* - API オペレーション `PutRecords` を使用して、Kinesis Data Streams 内の 1 つ以上のシャードに複数の Kinesis Data Streams レコードを送信します。

2 種類の KPL バッチ処理は、共存できるように設計されており、互いに独立して有効または無効にできます。デフォルトでは、どちらも有効です。

## 集計
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*集約*は、複数レコードを 1 つの Kinesis Data Streams レコードに保存することを意味します。集約を使用すると、API コールごとに送信されるレコード数を増やすことができ、効率的にプロデューサーのスループットを高めることができます。

Kinesis Data Streams シャードは、1 秒あたり最大で 1,000 レコードまたは 1 MB のスループットをサポートします。1 秒あたりの Kinesis Data Streams レコードの制限により、お客様のレコードは 1 KB 未満に制限されます。レコードの集約を使用すると、複数のレコードを単一の Kinesis Data Streams レコードに結合できます。そのため、お客様はシャードあたりのスループットを改善することができます。

リージョンが us-east-1 の 1 つのシャードで、1 つが 512 バイトのレコードを 1 秒あたり 1,000 レコードの一定割合で処理する場合を考えます。KPL 集約を使用すると、1,000 レコードを 10 Kinesis Data Streams レコードに詰めることができ、RPS を 10 に減らすことができます (それぞれ 50 KB)。

## 収集
<a name="kinesis-kpl-concepts-collection"></a>

*収集*は、各 Kinesis Data Streams レコードをそれぞれの HTTP リクエストで送信するのではなく、複数の Kinesis Data Streams レコードをバッチ処理し、API オペレーション `PutRecords` を呼び出して単一の HTTP リクエストでそれらを送信することを意味します。

これにより、個別の HTTP リクエストを多数実行するオーバーヘッドが減るため、収集を使用しない場合に比べスループットが向上します。実際、`PutRecords` 自体が、この目的のために設計されています。

収集は、Kinesis Data Streams レコードのグループを使用している点で集約と異なります。収集された Kinesis Data Streams レコードには、ユーザーの複数のレコードをさらに含めることができます。この関係は、次のように図示できます。

```
record 0 --|
record 1   |        [ Aggregation ]
    ...    |--> Amazon Kinesis record 0 --|
    ...    |                              |
record A --|                              |
                                          |
    ...                   ...             |
                                          |
record K --|                              |
record L   |                              |      [ Collection ]
    ...    |--> Amazon Kinesis record C --|--> PutRecords Request
    ...    |                              |
record S --|                              |
                                          |
    ...                   ...             |
                                          |
record AA--|                              |
record BB  |                              |
    ...    |--> Amazon Kinesis record M --|
    ...    |
record ZZ--|
```