Eine anfängliche Last von 10 TB in Bigtable für ML-Funktionen zeigt eine suboptimale Lese-/Schreibleistung. Sie möchten den Durchsatz verbessern und gleichzeitig die Kosten minimieren. Was sollten Sie tun?

Die Neudefinition des Schemas zur gleichmäßigen Verteilung von Lese- und Schreibvorgängen über den Zeilenschlüsselbereich ist entscheidend für die Leistung in Bigtable. Bigtable skaliert, indem es Daten nach Zeilenschlüsselbereich auf Knoten verteilt. Eine ungleichmäßige Verteilung führt zu Hotspots, bei denen einige Knoten überlastet sind, während andere untätig bleiben, was den Durchsatz beeinträchtigt. Dies ist die kostengünstigste Lösung, da sie die vorhandenen Ressourcen optimal nutzt. Die schrittweise Erhöhung der Clustergröße kann die Leistung verbessern, ist aber teurer und behebt nicht die zugrunde liegende Ursache von Hotspots, wenn das Schema schlecht ist. Die Verwendung eines einzelnen Hot-Row-Keys für häufig aktualisierte Werte würde die Leistung drastisch verschlechtern, da alle Schreibvorgänge auf diesen einen Schlüssel konzentriert würden, was einen massiven Hotspot erzeugt. Sequentielle numerische Zeilenschlüssel für Einfügungen führen ebenfalls zu Hotspots, da alle neuen Daten am Ende des Schlüsselbereichs geschrieben werden, was die Leistung beeinträchtigt.