I/O 绑定操作符

最好避免在数据路径上依赖外部系统。与查询外部系统来丰富单个事件相比，将参考数据集保持在状态通常要高得多。但是，有时有些依赖关系无法轻松转移到状态，例如，如果您想使用托管在 Amazon Sagemaker 上的机器学习模型来丰富事件。

通过网络与外部系统连接的运营商可能会成为瓶颈，并造成背压。强烈建议使用 AsyncIO 来实现该功能，以减少单个调用的等待时间并避免整个应用程序变慢。

此外，对于具有 I/O 绑定运算符的应用程序，增加 Kinesis Data Analytics 应用程序的 ParallelismPerKPU 设置也是有意义的。此配置描述应用程序在其使用的每个 Kinesis 处理单元（KPU）可以执行的parallel 子任务数。通过将值从默认值 1 增加到（比如 4），应用程序利用相同的资源（且成本相同），但可以扩展到并行度的 4 倍。这适用于绑定 I/O 的应用程序，但会给非 I/O 绑定的应用程序带来额外的开销。