Vous devez traiter les messages Pub/Sub exactement une fois et stocker les résultats en utilisant l'approche la plus simple et la moins coûteuse. Que devriez-vous faire ?

La bonne réponse est de traiter les messages avec un pipeline de streaming Dataflow utilisant le package PubSubIO d'Apache Beam, et d'écrire la sortie dans le stockage. Dataflow, basé sur Apache Beam, est conçu pour le traitement de données en streaming et par lots, offrant des garanties de traitement "exactement une fois" (exactly-once) pour les sources comme Pub/Sub. Le package PubSubIO gère les complexités de l'ingestion et de l'écriture, simplifiant l'implémentation. Cette approche est la plus simple et la plus rentable pour atteindre l'objectif. Traiter les messages avec un job Dataproc n'est pas idéal pour le streaming en temps réel avec des garanties "exactement une fois" et peut être plus coûteux à gérer. Utiliser une Cloud Function et dédupliquer dans BigQuery est moins efficace et plus complexe pour les garanties "exactement une fois" que Dataflow. Récupérer les messages avec un pipeline de streaming Dataflow, les stocker dans Cloud Bigtable et utiliser un autre pipeline de streaming Dataflow pour dédupliquer les messages est une solution trop complexe et coûteuse, ajoutant une couche de stockage intermédiaire inutile et un pipeline supplémentaire.