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# I/O 綁定運算子
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最好避免對資料路徑上外部系統的相依性。將參考資料集保持在狀態中，而不是查詢外部系統以富集個別事件，通常效能要高很多。不過，有時候有些相依性無法輕易移至狀態，例如，如果您想要使用 Amazon Sagemaker 上託管的機器學習模型來富集事件。

透過網絡與外部系統進行互動的運算子可能會成為瓶頸並導致背壓。強烈建議使用 [AsyncIO](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/docs/dev/datastream/operators/asyncio/) 來實作該功能，以減少單個呼叫的等待時間並避免整個應用程式變慢。

此外，對於具有 I/O 綁定運算子的應用程式，也可以增加 Apache Flink 應用程式的 [ParallelismPerKPU](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_ParallelismConfiguration.html) 設定。此設定描述應用程式每 Kinesis 處理單元 (KPU) 可執行的平行子任務數目。藉由將值從預設值 1 增加到 4，應用程式利用相同的資源 (以相同的成本)，但可擴展至 4 倍的平行處理層級。這非常適用於 I/O 綁定的應用程式，但會給不是 I/O 綁定的應用程式造成額外開銷。