Devi elaborare eventi batch e di streaming in Dataflow quando gli eventi possono arrivare in ritardo o non in ordine. Come dovresti progettare la pipeline per gestire i dati in ritardo o non in ordine?

La risposta corretta è utilizzare i timestamp degli eventi e le watermark. Dataflow, basato su Apache Beam, gestisce intrinsecamente i dati in ritardo o fuori ordine attraverso il concetto di "tempo dell'evento" (timestamp dell'evento) e "watermark". Le watermark sono indicatori di progresso che stimano quando tutti i dati per un certo tempo dell'evento sono stati elaborati, consentendo al sistema di sapere quando un dato è considerato "in ritardo". Questo approccio permette di elaborare correttamente gli eventi anche se arrivano dopo il loro tempo logico. Le finestre globali non gestiscono il ritardo, ma aggregano tutti i dati. Le finestre scorrevoli possono includere eventi in ritardo, ma non sono il meccanismo primario per la gestione del ritardo e dell'ordine. Basarsi esclusivamente sui timestamp senza le watermark non fornisce un meccanismo robusto per determinare quando i dati in ritardo devono essere considerati completi per una finestra.