Después de implementar una nueva versión de la canalización de ingesta, los datos almacenados diariamente en BigQuery aumentaron un 50%, los volúmenes de Pub/Sub no cambiaron y solo algunas particiones diarias se duplicaron. ¿Cómo investiga y remedia la causa?

La opción correcta aborda el problema de raíz: el aumento del 50% en los datos de BigQuery y las particiones duplicadas, mientras que los volúmenes de Pub/Sub no cambiaron, sugieren que la duplicación ocurre en la fase de ingesta a BigQuery, no en la fuente. 1. Verificar filas duplicadas: Confirma la hipótesis de duplicación en BigQuery. 2. Revisar registros de auditoría de BigQuery: Permite identificar qué trabajos escribieron los datos duplicados. 3. Usar Cloud Monitoring para Dataflow: Ayuda a correlacionar los trabajos identificados con versiones específicas del código de la canalización y sus tiempos de inicio, lo que es crucial para entender qué implementación causó el problema. 4. Detener versiones redundantes: Si múltiples canalizaciones están escribiendo en la misma tabla, esto es una causa común de duplicación. Detener las versiones antiguas o redundantes remedia el problema. Las opciones incorrectas fallan en varios aspectos: La primera opción se enfoca solo en la deduplicación reactiva sin investigar la causa raíz. La segunda opción sugiere restaurar datos sin identificar la causa, lo que podría llevar a una recurrencia, y se enfoca en errores de código que no se manifestaron en Pub/Sub. La cuarta opción es una medida drástica de reversión y restauración sin una investigación adecuada de la causa, y reiniciar trabajos sin entender el problema podría agravarlo.