Workflows ruft eine API auf, die 1 KB JSON zurückgibt, benötigt komplexe Python-Standardbibliothekslogik und lädt dann eine GCS-Datei in BigQuery. Optimieren Sie auf Einfachheit und Ausführungsgeschwindigkeit.
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Richtige Antwort: Rufen Sie eine Python Cloud Function auf, um die Logik auszuführen..
Warum dies die Antwort ist
Eine Python Cloud Function ist die beste Wahl, da sie serverlos ist und sich ideal für ereignisgesteuerte, kurzlebige Aufgaben wie das Parsen kleiner JSON-Daten und das Laden in BigQuery eignet. Sie bietet die benötigte Python-Standardbibliothekslogik und ist für Einfachheit und Ausführungsgeschwindigkeit optimiert. Cloud Composer wäre Overkill für diese Aufgabe, da es für komplexe, orchestrierte Workflows konzipiert ist und höhere Betriebskosten verursacht. Ein Dataproc-Cluster mit PySpark ist ebenfalls zu aufwendig und teuer für 1 KB JSON-Daten; PySpark ist für große Datenmengen gedacht. Ein Workflows-Unterworkflow würde die Logik nicht selbst ausführen, sondern müsste eine andere Compute-Ressource aufrufen, was die Lösung unnötig kompliziert macht.
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