Pub/Sub ストリーミングデータに対してウィンドウ処理と変換を使用する Cloud Dataflow ジョブが、ストリーミング挿入で失敗します。最も可能性の高い原因は何ですか？

Cloud DataflowでPub/Subストリーミングデータに対してウィンドウ処理と変換を行う場合、グローバルウィンドウを使用すると、すべてのデータが単一のワーカーに集約され、メモリ不足や処理遅延を引き起こす可能性があります。特にストリーミング挿入の失敗は、この集約が原因でリソースが枯渇したことを示唆しています。非グローバル（シャード）ウィンドウ関数（例：Tumbling, Sliding, Sessionウィンドウ）を適用することで、データを時間ベースまたはキーベースで分割し、複数のワーカーに分散処理させることができ、スケーラビリティと耐障害性が向上します。イベントタイムスタンプの未割り当てや遅延データ処理のためのトリガー設定不足は、処理の正確性に影響しますが、ジョブの失敗に直結する可能性は低いです。