Un job Python lit des millions de fichiers clients dans Cloud Storage ; exigence réglementaire : supprimer immédiatement les données clients lorsque le job est terminé. Minimisez le temps d'exécution total. Que devez-vous faire ?

L'ajout d'une étape finale au job Python pour supprimer les objets en masse via des requêtes par lots à l'API Cloud Storage est la méthode la plus efficace pour une suppression immédiate et minimiser le temps d'exécution total. Cette approche permet au programme de gérer directement la suppression dès la fin du traitement, optimisant ainsi la performance. La configuration d'une règle de gestion du cycle de vie est moins immédiate car elle dépend de l'évaluation périodique de Cloud Storage, ce qui pourrait introduire un délai. La suppression du bucket via la console Google Cloud n'est pas une solution programmable et ne peut pas être intégrée au job. L'exécution de gcloud storage rm --recursive est une commande CLI, ce qui est moins efficace pour une intégration directe dans un script Python et peut être plus lent pour des millions de fichiers que des requêtes par lots optimisées.