Ein IoT-Kafka-Stream hat im Durchschnitt ~5000 Nachrichten/Sekunde. Erstellen Sie eine Warnung, sobald der gleitende 1-Stunden-Durchschnitt unter 4000 Nachrichten/Sekunde fällt. Was sollten Sie implementieren?
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Richtige Antwort: Verwenden Sie Dataflow mit Kafka IO, ein gleitendes 1-Stunden-Fenster alle 5 Minuten, berechnen Sie den Durchschnitt bei jeder Verschiebung und warnen Sie, wenn <4000.
Warum dies die Antwort ist
Die korrekte Option ist die beste Wahl, da sie Dataflow mit einem gleitenden Fenster nutzt, um den Durchschnitt der Nachrichten pro Sekunde kontinuierlich zu überwachen. Ein gleitendes 1-Stunden-Fenster, das alle 5 Minuten verschoben wird, ermöglicht eine fast Echtzeit-Überwachung des Durchschnitts über die letzte Stunde. Fällt dieser Durchschnitt unter 4000, kann sofort eine Warnung ausgelöst werden. Die Option mit dem festen 1-Stunden-Fenster ist weniger geeignet, da Warnungen nur am Ende jedes vollen Stundenfensters ausgelöst würden, was zu einer Verzögerung von bis zu einer Stunde führen könnte. Die Optionen, die Kafka Connect, Pub/Sub, Bigtable/BigQuery und Cloud Scheduler verwenden, sind zu komplex und ineffizient für diese Aufgabe. Sie würden eine erhebliche Latenz einführen, da Daten erst in einen Speicher geschrieben und dann periodisch abgefragt werden müssten, anstatt den Stream direkt zu verarbeiten.
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