Sie müssen Daten mit Minutenauflösung von 50.000 Sensoren aufnehmen, für Wachstum skalieren und Daten innerhalb von 1 Minute für Echtzeitaggregationen verfügbar machen. Welchen Erfassungsansatz verwenden Sie?
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Richtige Antwort: Verwenden Sie eine Cloud Dataflow-Pipeline, um Daten in die BigQuery-Tabelle zu streamen..
Warum dies die Antwort ist
Die Verwendung einer Cloud Dataflow-Pipeline zum Streamen von Daten in BigQuery ist die beste Lösung, da sie für die Aufnahme großer Mengen von Echtzeitdaten mit geringer Latenz optimiert ist. Dataflow kann die Daten von 50.000 Sensoren mit Minutenauflösung verarbeiten und sicherstellen, dass sie innerhalb von 1 Minute für Echtzeitaggregationen verfügbar sind. bq load ist für Batch-Ladevorgänge konzipiert und nicht für Echtzeit-Streaming geeignet. Die INSERT-Anweisung ist für einzelne oder kleine Batch-Einfügungen gedacht und skaliert nicht effizient für 50.000 Sensoren pro Minute. Die MERGE-Anweisung ist für die Aktualisierung oder das Einfügen von Zeilen basierend auf einer Quelle gedacht und würde bei dieser hohen Datenrate zu Leistungsproblemen führen.
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