Dopo aver implementato una nuova versione della pipeline di ingestione, i dati giornalieri archiviati in BigQuery sono aumentati del 50%, i volumi di Pub/Sub sono rimasti invariati e solo alcune partizioni giornaliere sono raddoppiate. Come si indaga e si rimedia alla causa?

L'opzione corretta identifica un approccio sistematico per diagnosticare e risolvere il problema. Il primo passo è verificare la presenza di duplicati in BigQuery, poiché l'aumento del 50% dei dati e il raddoppio di alcune partizioni suggeriscono un problema di duplicazione, non un aumento del volume di dati sorgente (Pub/Sub è invariato). Successivamente, l'uso dei log di audit di BigQuery e di Cloud Monitoring permette di risalire ai job Dataflow responsabili e alle versioni del codice, essenziale per capire cosa ha causato la duplicazione. Infine, la soluzione di interrompere le versioni obsolete delle pipeline garantisce che solo la versione corretta scriva i dati, risolvendo la causa principale. Le opzioni errate propongono soluzioni meno efficaci o incomplete. La prima opzione si concentra solo sulla deduplicazione, senza indagare la causa radice. La seconda opzione suggerisce un rollback e un ripristino, che sono misure reattive senza una diagnosi approfondita. La quarta opzione propone un rollback e un ripristino senza prima comprendere la causa, e il riavvio dei job Dataflow potrebbe riprodurre lo stesso problema.