Il servizio gestito da Amazon per Apache Flink era precedentemente noto come Analisi dei dati Amazon Kinesis per Apache Flink.
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È meglio evitare dipendenze da sistemi esterni sul percorso dei dati. Spesso è molto più efficace mantenere invariato un set di dati di riferimento piuttosto che effettuare query verso un sistema esterno per arricchire singoli eventi. Tuttavia, a volte ci sono dipendenze che non possono essere facilmente trasferite allo stato, ad esempio se si desidera arricchire gli eventi con un modello di machine learning hostato su Amazon Sagemaker.
Gli operatori che si interfacciano con sistemi esterni tramite la rete possono diventare un collo di bottiglia e generare una congestione. Si consiglia vivamente di utilizzare AsyncIO
Inoltre, per le applicazioni con operatori legati all'I/O può essere utile aumentare l'impostazione ParallelismPerKPU dell'applicazione Managed Service for Apache Flink. Questa configurazione descrive il numero di sottoattività parallele che un'applicazione è in grado di eseguire per ogni KPU (Kinesis Processing Unit). Aumentando il valore dal valore predefinito di 1 a, ad esempio, 4, l'applicazione sfrutta le stesse risorse (e ha lo stesso costo) ma può dimensionare a fino a 4 volte il parallelismo. Funziona bene per le applicazioni vincolate all'I/O, ma causa un sovraccarico aggiuntivo per le applicazioni non vincolate.
