È necessario un flusso di lavoro efficiente e manutenibile per elaborare centinaia di tabelle: i file arrivano in Cloud Storage in modo imprevedibile, Dataproc trasforma e scrive in BigQuery, quindi vengono eseguite trasformazioni BigQuery specifiche per la tabella (possono richiedere ore). Qual è la migliore progettazione del flusso di lavoro?

L'opzione corretta offre la soluzione più efficiente e manutenibile. Cloud Composer (Airflow) è ideale per orchestrazioni complesse. La creazione di un DAG separato per ogni tabella garantisce isolamento e manutenibilità, evitando che un errore in una tabella blocchi le altre e semplificando la gestione delle trasformazioni specifiche per tabella. L'uso di un trigger di oggetti Cloud Storage con una Cloud Function per attivare il DAG assicura che l'elaborazione inizi solo quando i dati sono disponibili, gestendo l'arrivo imprevedibile dei file in modo reattivo ed efficiente, senza sprechi di risorse dovuti a polling orario. Le altre opzioni sono meno ottimali: Un singolo DAG per tutte le tabelle (opzioni 1 e 3) rende il flusso di lavoro monolitico, difficile da mantenere e scalare, e un errore in una tabella potrebbe compromettere tutte le altre. La pianificazione oraria (opzioni 1 e 2) sprecherebbe risorse se i file non arrivano regolarmente e introdurrebbe latenza se arrivano subito dopo l'esecuzione. L'opzione 3 è migliore della 1 e 2 per il trigger, ma mantiene il problema del DAG singolo.