Sie benötigen eine nahezu Echtzeit-Bereinigung von Anzeigendaten, um Long-Tail- und Ausreißerpunkte zu identifizieren, bevor Sie KI-Modelle und Analysen speisen. Was sollten Sie verwenden?

Dataflow ist ein vollständig verwalteter Dienst für die Ausführung von Apache Beam-Pipelines, der sich ideal für die nahezu Echtzeit-Datenbereinigung und die Identifizierung von Long-Tail- und Ausreißerdatenpunkten eignet. Seine Fähigkeit, Streaming-Daten zu verarbeiten, erfüllt die Anforderung an die Echtzeitbereinigung. BigQuery als Sink ist eine gängige und effiziente Methode, um die bereinigten Daten für weitere Analysen und KI-Modelle zu speichern. Cloud Storage als Data Warehouse mit Shell-Skripten ist zu langsam und nicht für nahezu Echtzeit-Verarbeitung geeignet. BigQuery allein ist ein Data Warehouse und Analysedienst; obwohl es Daten aufnehmen und analysieren kann, ist es nicht primär für die programmatische, ereignisgesteuerte Bereinigung von Streaming-Daten in Echtzeit konzipiert. Cloud Composer ist ein Workflow-Orchestrierungsdienst, der zwar nützlich für die Planung von Pipelines ist, aber nicht selbst die Datenbereinigung oder Ausreißererkennung durchführt.