Welchen Dienst und Skalierungsansatz sollten Sie für eine Pipeline wählen, die JSON aus Pub/Sub liest, transformiert und mit minimalen Kosten und automatischer Handhabung variabler Eingabemengen in BigQuery schreibt?

Cloud Dataflow ist die beste Wahl, da es ein vollständig verwalteter Dienst für die Verarbeitung großer Datenmengen ist, der automatische Skalierung bietet. Die Überwachung des Job-Rückstands (Backlog) in Pub/Sub mit Stackdriver (jetzt Google Cloud Monitoring) ist entscheidend, um die Leistung zu beurteilen und sicherzustellen, dass die Standard-Autoskalierung von Dataflow effektiv auf variable Eingabemengen reagiert. Dies minimiert die Kosten, da Ressourcen nur bei Bedarf genutzt werden. Cloud Dataproc erfordert mehr manuelles Management und ist weniger geeignet für automatische Skalierung und minimale Kosten bei variablen Lasten. Manuelles Ändern der Clustergröße oder das Anpassen von Ressourcen nach Diagnosen ist aufwendiger und fehleranfälliger als die automatische Skalierung von Dataflow. Die Konfiguration nicht standardmäßiger Maschinentypen in Dataflow ist zwar möglich, aber die Standard-Autoskalierung ist für die meisten Anwendungsfälle mit variablen Lasten effizienter und kostengünstiger.