Un caricamento iniziale di 10 TB in Bigtable per le funzionalità ML mostra prestazioni di lettura/scrittura non ottimali. Si desidera migliorare la produttività riducendo al minimo i costi. Cosa si dovrebbe fare?

La ridistribuzione uniforme delle letture e scritture nello spazio delle chiavi di riga è cruciale per Bigtable. Bigtable è un database NoSQL distribuito che scala orizzontalmente. Se le operazioni sono concentrate su un piccolo intervallo di chiavi (hotspotting), i server che gestiscono quelle chiavi diventano sovraccarichi, limitando le prestazioni complessive. Uno schema ben progettato che distribuisce uniformemente il carico consente a Bigtable di sfruttare appieno la sua architettura distribuita, migliorando il throughput e riducendo i costi, poiché si evita di dover aumentare inutilmente le dimensioni del cluster. Aumentare le dimensioni del cluster (opzione 2) senza risolvere lo schema è una soluzione costosa e temporanea. Una singola chiave "hot" (opzione 3) è l'esatto contrario di una buona distribuzione e porterebbe a un grave hotspot. Le chiavi numeriche sequenziali (opzione 4) causano hotspotting in coda, poiché tutte le nuove scritture si concentrano sulla stessa regione di chiavi.