Eine Cloud Dataflow-Pipeline empfängt Daten von 50.000 Installationen. Welche Pipeline-Konfiguration sollten Sie ändern, damit Dataflow die Rechenleistung nach Bedarf skalieren kann?
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Richtige Antwort: Die maximale Anzahl der Worker.
Warum dies die Antwort ist
Die maximale Anzahl der Worker (maxNumWorkers) ist die entscheidende Einstellung für die Skalierung der Rechenleistung in Dataflow. Wenn Ihre Pipeline Daten von 50.000 Installationen empfängt, kann sich die Datenlast stark ändern. Dataflow verwendet Autoscaling, um die Anzahl der Worker dynamisch an die aktuelle Arbeitslast anzupassen. Durch das Erhöhen von maxNumWorkers ermöglichen Sie Dataflow, bei Spitzenlasten mehr Worker bereitzustellen und so die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu gewährleisten. Die Zone beeinflusst die geografische Platzierung, nicht die Skalierung der Rechenleistung. Die Anzahl der Worker (numWorkers) legt eine feste Anzahl fest, was bei variabler Last ineffizient ist. Die Festplattengröße pro Worker beeinflusst den Speicher, nicht direkt die Rechenleistung.
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