Un job Dataflow agrège et écrit des métriques de séries temporelles dans Bigtable, mais les écritures sont lentes et de nombreux utilisateurs de tableaux de bord ont besoin de données plus récentes. Quelles sont les deux actions qui améliorent la latence d'écriture et la concurrence ?

Augmenter le nombre maximal de workers Dataflow (définir maxNumWorkers) améliore la latence d'écriture en permettant à Dataflow de traiter et d'écrire des données en parallèle sur plus de machines virtuelles. Cela augmente le débit global du pipeline, réduisant ainsi le temps nécessaire pour écrire toutes les métriques. Ajouter des nœuds au cluster Bigtable augmente sa capacité de stockage et de traitement, ce qui permet à Bigtable de gérer un plus grand volume d'écritures simultanées et de réduire la latence. Les options incorrectes n'adressent pas directement les problèmes de latence d'écriture et de concurrence. L'exécution en mode local n'est pas adaptée à la production, et les transformations Flatten ou CoGroupByKey n'optimisent pas intrinsèquement les performances d'écriture vers Bigtable.