Uma carga inicial de 10 TB no Bigtable para recursos de ML apresenta desempenho de leitura/gravação abaixo do ideal. Você deseja melhorar o throughput minimizando os custos. O que você deve fazer?

A distribuição uniforme de leituras e gravações pelo espaço da chave de linha é crucial para o desempenho do Bigtable. Isso evita hotspots, que são regiões específicas da tabela que recebem uma carga desproporcional de operações, limitando o throughput. Ao redefinir o esquema para distribuir a carga, o Bigtable pode paralelizar as operações de forma mais eficaz entre os nós do cluster, otimizando o throughput sem a necessidade de aumentar o tamanho do cluster, o que geraria custos adicionais. Aumentar o tamanho do cluster pode resolver o problema, mas é mais caro e pode não ser necessário se o problema for de esquema. Usar uma única chave de linha "quente" ou chaves de linha numéricas sequenciais para inserções são padrões de esquema que causam hotspots, pois concentram as operações em um pequeno subconjunto de chaves de linha, resultando em desempenho abaixo do ideal.