Überwachen Sie BigQuery-Abfragen nahezu in Echtzeit, um die kostspieligsten Abfragen und die verursachenden Benutzer zu identifizieren. Welcher Ansatz bietet dies?
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Richtige Antwort: Eine Cloud Logging-Senke erstellen, die BigQuery-Datenzugriffsprotokolle nach BigQuery exportiert, und dann die resultierende Tabelle abfragen..
Warum dies die Antwort ist
Um BigQuery-Abfragen nahezu in Echtzeit zu überwachen und die kostspieligsten Abfragen sowie die verursachenden Benutzer zu identifizieren, ist das Exportieren von BigQuery-Datenzugriffsprotokollen nach BigQuery selbst der effektivste Ansatz. Cloud Logging erfasst detaillierte Informationen zu jeder Abfrage, einschließlich der verarbeiteten Bytes und des Benutzers. Durch das Exportieren dieser Logs in eine BigQuery-Tabelle können Sie diese Daten direkt abfragen und analysieren, um sofortige Einblicke in die Kosten und die Nutzung zu erhalten. Das Labeln von Datasets pro Benutzer ist umständlich und bietet keine Echtzeit-Transparenz pro Abfrage. Das Exportieren nach Cloud Storage und die Verwendung von Dataflow ist komplexer und führt zu einer höheren Latenz. Der Abrechnungsexport enthält aggregierte Kosten und ist nicht für die detaillierte Analyse einzelner Abfragen in Echtzeit geeignet.
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