ML機能のためにBigtableに10TBの初期ロードを行ったところ、読み取り/書き込みパフォーマンスが最適ではないことが判明しました。スループットを向上させながらコストを最小限に抑えるにはどうすればよいですか？

Bigtableのパフォーマンスは、データが均等に分散された行キーによって決まります。読み取りと書き込みがテーブルの行キー空間全体に均等に分散されるようにスキーマを再定義することで、ホットスポットを回避し、クラスタ内のすべてのノードが効率的に利用され、スループットが向上します。 Bigtableクラスタのサイズを増やすことは、コストを最小限に抑えるという要件に反します。頻繁に更新される値に単一のホット行キーを使用すると、そのキーにアクセスが集中し、ホットスポットが発生してパフォーマンスが低下します。シーケンシャルな数値行キー（シーケンシャルID）も、書き込みがキー空間の最後に集中するため、ホットスポットを引き起こし、パフォーマンスを低下させます。