Você precisa de um pipeline programático e econômico para migrar dados on-premises para o BigQuery com modos opcionais de streaming ou batch e mascarar campos confidenciais antes do carregamento. Qual abordagem atende a esses requisitos?
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Resposta correta: Crie um pipeline do Dataflow usando o SDK Apache Beam Python, inclua opções para streaming ou batch e integre o Cloud DLP, e grave no BigQuery..
Por que esta é a resposta
A criação de um pipeline do Dataflow com Apache Beam (Python SDK) é a abordagem mais adequada porque oferece flexibilidade programática para modos de streaming ou batch. A integração direta do Cloud DLP no pipeline permite mascarar campos confidenciais antes do carregamento no BigQuery, atendendo ao requisito de segurança. O Dataflow é econômico por ser um serviço gerenciado e escalável. O Cloud Data Fusion é uma ferramenta ETL visual que pode ser mais cara e menos flexível para integração programática específica como o DLP. O BigQuery Data Transfer Service não permite a desidentificação antes do carregamento e é mais para transferências agendadas de fontes específicas. O Datastream é para replicação contínua de dados, mas não oferece a capacidade de mascarar dados com DLP antes do carregamento no BigQuery.
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