Devi elaborare i messaggi Pub/Sub esattamente una volta e archiviare i risultati utilizzando l'approccio più semplice e meno costoso. Cosa dovresti fare?
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Risposta corretta: Elaborare i messaggi con una pipeline di streaming Dataflow utilizzando il pacchetto PubSubIO di Apache Beam e scrivere l'output nello storage..
Perché questa è la risposta
La pipeline di streaming Dataflow con Apache Beam e PubSubIO è la soluzione più efficiente e conveniente. Dataflow offre garanzie "exactly-once" per l'elaborazione dei dati in streaming, essenziale per la richiesta. PubSubIO semplifica l'integrazione con Pub/Sub. Scrivere l'output direttamente nello storage (es. Cloud Storage) è un approccio semplice e a basso costo per l'archiviazione dei risultati finali. Le altre opzioni sono meno ideali: Dataproc è più adatto per l'elaborazione batch o per carichi di lavoro che richiedono un controllo fine sui cluster Hadoop/Spark, non per lo streaming exactly-once. Cloud Functions non garantisce l'elaborazione "exactly-once" e la deduplicazione successiva in BigQuery aggiunge complessità e costi. L'uso di Cloud Bigtable e una seconda pipeline Dataflow per la deduplicazione introduce un'architettura più complessa e costosa rispetto alla soluzione Dataflow "exactly-once" nativa.
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