Sie haben einen lokalen Apache Kafka-Cluster, der über Dedicated Interconnect verbunden ist. Sie benötigen eine Streaming-Ingestion mit hohem Durchsatz und geringer Latenz in BigQuery. Welche Architektur minimiert die Latenz?
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Richtige Antwort: Verwenden Sie Dataflow, um eine Connector-Pipeline zu schreiben, die direkt aus Kafka liest und in BigQuery schreibt..
Warum dies die Antwort ist
Die direkte Verwendung von Dataflow zum Lesen aus Kafka und Schreiben in BigQuery minimiert die Latenz, da keine Zwischenschritte oder zusätzlichen Dienste erforderlich sind. Dataflow bietet integrierte Kafka-Konnektoren, die für den Hochdurchsatz-Streaming-Einsatz optimiert sind. Die Option, Kafka Connect mit Pub/Sub und dann Dataflow zu verwenden, fügt zusätzliche Hops und damit Latenz hinzu. Obwohl Pub/Sub ein leistungsstarker Messaging-Dienst ist, ist es in diesem Szenario ein unnötiger Zwischenschritt, wenn Dataflow direkt mit Kafka kommunizieren kann. Die Bereitstellung eines Proxy-Hosts in der Google Cloud VPC und das Lesen über diesen Proxy durch Dataflow würde ebenfalls zusätzliche Netzwerk-Hops und Komplexität einführen, was die Latenz erhöhen könnte. Eine benutzerdefinierte Dataflow-Pipeline mit Kafka Connect und Pub/Sub würde zwar Flexibilität bieten, aber ebenfalls die Latenz durch die zusätzlichen Dienste erhöhen.
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