部署新版数据摄取管道后，BigQuery 中每日存储的数据量增加了 50%，Pub/Sub 卷保持不变，但只有部分每日分区的数据量翻了一番。您如何调查并补救此问题？

此问题描述了数据量异常增加，但 Pub/Sub 卷不变，表明数据重复。正确答案提供了系统化的调查和补救步骤。首先，检查 BigQuery 表中的重复行是直接验证问题所在。其次，通过审计日志查找作业 ID，可以追踪到导致重复的特定数据摄取作业。第三，利用 Cloud Monitoring 确定作业启动时间和管道版本，有助于识别问题管道。最后，停止旧版本管道能防止重复数据继续写入。 其他选项的不足在于：选项1的去重操作是补救措施，但未深入调查根本原因；选项2回滚和恢复数据是紧急措施，但未解决导致问题的管道逻辑；选项4的简单回滚和恢复也未彻底诊断问题。