Un système aérospatial produit des données de vol propriétaires qui doivent être diffusées efficacement dans BigQuery tout en minimisant l'utilisation des ressources. Quelle approche d'ingestion devriez-vous utiliser ?

L'utilisation d'un connecteur personnalisé Apache Beam avec un pipeline Dataflow pour diffuser les données au format Avro est la solution la plus efficace. Apache Beam fournit un cadre unifié pour le traitement par lots et en flux, et Dataflow est un service entièrement géré qui gère l'auto-mise à l'échelle et les mises à jour, minimisant ainsi l'utilisation des ressources. Le format Avro est un format de données compact et binaire, idéal pour la diffusion et le stockage dans BigQuery, car il est optimisé pour la performance et la compression. Les autres options sont moins optimales : Un script shell avec Cloud Functions pour des traitements par lots périodiques peut introduire une latence et n'est pas idéal pour la diffusion continue de données. Stocker les données brutes puis les transformer ultérieurement dans BigQuery peut être moins efficace en termes de ressources si la transformation est complexe ou fréquente. Apache Hive et Dataproc sont plus adaptés aux traitements par lots volumineux et ne sont pas optimisés pour la diffusion de données en temps réel ou quasi réel, et le format CSV est moins efficace que Avro pour les performances et la taille des données.