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如上面第 3 项所述。 G 行是考虑集群上其他活动的经验法则。即使您的流是集群上的唯一作业，它也不会 100% 地调用 API。例如，将花费一些时间从源流中读取数据。此处显示的值是该因素的良好起点 – 您可以根据对工作负载的观察对其进行微调。 显然，此计算仅提供了调整集群大小的估计起点。我们建议您从这里开始向上或向下调整以平衡成本和吞吐量。 其他需要考虑的因素 您可能需要在部署中规划其他因素。这些超出了本文的范围，但您需要将它们视为实施的一部分。其中包括： 目标 API 的身份验证要求：REST API 很可能需要身份验证。这通常是通过在进行 HTTP POST 之前在代码中添加所需的标头来完成的。 潜在的速率限制：目标 REST API 可能会实施速率限制，这将限制您每秒或每分钟可以对其进行的调用次数。
您还需要准备好处理超出限制时可能发生的节流错误。 从工作子网到目标 API 所需的网络路径：显然，主机群中的工作节点将需要对端点进行 调用。您需要使用可用的云网络选项来适当地配置您的环境。 如果您控制目标实现（例如，内部自定义服务），请确保该服务的设计已为流式工作负载生成的负载和 whatsapp 手机号码列表 吞吐量做好准备。 具有不同并行任务数的模拟 API 的测量吞吐量 为了提供此处描述的缩放 REST API 调用的代表性数据，我们使用与示例 常相似的代码针对将数据持久保存在日志中的模拟 REST API 运行测试。 测试结果如表 1 所示。随着任务数的增加（通过使用重新分区更改分区数），这些指标证实了近线性扩展。
核工作节点的同一集群上运行。 表格1 表格1 具有代表性的 流水线设计 1. 将流式管道中的一些记录路由到（除了持久接收器） 此模式适用于已经存在用于服务分析或 用例的基的数据管道的场景。如果出现以低延迟将清理或聚合数据发布到 REST API 的需求，则可以使用此处描述的技术。 流水线设计 2. 简单的 GU列表 自动加载器到业 此模式是利用结构化流支持的各种来源的示例用传入的近乎实时的数据变得简单——例如使用取到达云存储的文件用于其他用例的情况下，这是一种将新的流媒体源路由到 REST API 的简单方法。 简单的自动加载器 概括 我们在这里展示了如何使用结构化流将流数据发送到任意端点 – 在本例中， 发送。
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