Vous avez besoin d'un workflow efficace et maintenable pour traiter des centaines de tables : les fichiers arrivent dans Cloud Storage de manière imprévisible, Dataproc les transforme et les écrit dans BigQuery, puis des transformations BigQuery spécifiques à la table s'exécutent (cela peut prendre des heures). Quelle conception de workflow est la meilleure ?

Cette option est la meilleure car elle combine la flexibilité et la réactivité nécessaires. Cloud Composer (Airflow) est idéal pour orchestrer des workflows complexes impliquant Dataproc et BigQuery. Créer un DAG distinct par table permet une meilleure isolation, une gestion plus facile des erreurs et une adaptabilité aux transformations spécifiques à chaque table, qui peuvent prendre des heures. L'utilisation d'un déclencheur Cloud Storage via Cloud Functions assure que le traitement démarre immédiatement et uniquement lorsque de nouveaux fichiers arrivent, évitant ainsi des exécutions inutiles et coûteuses d'un DAG planifié. Les options qui utilisent un DAG unique partagé sont moins maintenables et plus sujettes aux erreurs pour des centaines de tables avec des logiques potentiellement différentes. Planifier l'exécution toutes les heures est inefficace car les arrivées de fichiers sont imprévisibles et ne garantit pas un traitement immédiat. L'option qui inclut l'opérateur Cloud Storage dans le DAG est moins optimale car le déclenchement externe via Cloud Functions est plus réactif et découplé.