È necessaria una pipeline programmatica ed economica per migrare i dati on-premise in BigQuery con modalità di streaming o batch opzionali e mascherare i campi sensibili prima del caricamento. Quale approccio soddisfa questi requisiti?
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Risposta corretta: Costruire una pipeline Dataflow utilizzando l'SDK Python di Apache Beam, includere opzioni per lo streaming o il batch e integrare Cloud DLP, e scrivere su BigQuery..
Perché questa è la risposta
L'approccio Dataflow con Apache Beam SDK in Python è la soluzione più flessibile e programmatica. Permette di gestire sia lo streaming che il batch, soddisfacendo il requisito di modalità opzionali. L'integrazione di Cloud DLP direttamente nella pipeline consente di mascherare i dati sensibili prima del caricamento in BigQuery, garantendo la conformità. Cloud Data Fusion è una buona opzione, ma l'SDK di Apache Beam offre maggiore controllo programmatico e flessibilità per casi d'uso specifici. BigQuery Data Transfer Service non permette la de-identificazione prima del caricamento. Datastream è utile per la replica continua, ma non include funzionalità integrate per la de-identificazione dei dati sensibili prima del trasferimento.
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