Un sistema aerospaziale produce dati di volo proprietari che devono essere trasmessi in streaming a BigQuery in modo efficiente, riducendo al minimo l'utilizzo delle risorse. Quale approccio di ingestione dovresti usare?

L'approccio migliore è utilizzare un connettore personalizzato Apache Beam per una pipeline Dataflow che trasmette i dati in streaming a BigQuery in formato Avro. Dataflow, basato su Apache Beam, è ideale per l'elaborazione di dati in streaming su larga scala, garantendo efficienza e scalabilità. L'uso di un connettore personalizzato consente di gestire il formato proprietario dei dati di volo. Avro è un formato di serializzazione binario compatto e schema-based, ottimale per lo streaming e l'archiviazione efficiente in BigQuery, riducendo l'utilizzo delle risorse. Le altre opzioni sono meno efficienti: Uno script shell con Cloud Functions per ETL batch periodici non è adatto allo streaming in tempo reale e all'efficienza. Una pipeline Dataflow standard che archivia dati grezzi per trasformarli in seguito introduce latenza e complessità non necessarie. Apache Hive con Dataproc per lo streaming in CSV è meno efficiente di Avro e non è la soluzione ottimale per lo streaming continuo a BigQuery.