I data scientist che eseguono report su un database di ordini Cloud SQL per PostgreSQL stanno influendo sulle prestazioni del sito web. Fornire set di dati degli ordini aggiornati agli analisti senza influire sul sito. Cosa dovresti fare?
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Risposta corretta: Creare un dataset BigQuery per gli analisti e utilizzare Datastream per replicare le tabelle Cloud SQL pertinenti in BigQuery..
Perché questa è la risposta
La risposta corretta è creare un dataset BigQuery per gli analisti e utilizzare Datastream per replicare le tabelle Cloud SQL pertinenti in BigQuery. Questo approccio disaccoppia il carico di lavoro analitico dal database transazionale (Cloud SQL), garantendo che le query dei data scientist non influiscano sulle prestazioni del sito web. BigQuery è ottimizzato per carichi di lavoro analitici su larga scala e Datastream fornisce una replica continua e quasi in tempo reale dei dati. Le altre opzioni sono meno efficaci: Esportare CSV con Cloud Functions e Cloud Scheduler è inefficiente per dati aggiornati e non è ottimizzato per l'analisi. Configurare Bigtable e scrivere contemporaneamente da Cloud SQL è complesso, introduce latenza e Bigtable non è ideale per l'analisi relazionale. Creare cloni di istanze PostgreSQL ogni 15 minuti è costoso, inefficiente e non scala bene per l'analisi.
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