Un job Cloud Dataflow utilisant le fenêtrage et des transformations sur des données de streaming Pub/Sub échoue lors de l'insertion en streaming. Quelle est la cause la plus probable ?

La cause la plus probable est qu'une fonction de fenêtrage non globale (sharded) n'a pas été appliquée. Dans Cloud Dataflow, lors de l'utilisation de données de streaming de Pub/Sub avec des transformations, il est essentiel d'appliquer une fonction de fenêtrage pour regrouper les données. Si le fenêtrage n'est pas correctement défini pour gérer la nature distribuée et non bornée des données de streaming (par exemple, en utilisant un fenêtrage basé sur le temps), le pipeline peut échouer car il ne sait pas comment agréger ou traiter les éléments de manière bornée. L'absence d'horodatage d'événement peut causer des problèmes de logique, mais pas un échec direct de l'insertion. Les déclencheurs gèrent les données tardives, mais leur absence ne provoque pas un échec d'insertion initial. Une fonction de fenêtrage globale est rarement appropriée pour les données de streaming non bornées, et son absence ne causerait pas un échec de création, mais plutôt un comportement incorrect.