ML 기능에 사용하기 위해 Bigtable에 10TB의 초기 데이터를 로드했는데, 읽기/쓰기 성능이 최적화되지 않았습니다. 비용을 최소화하면서 처리량을 개선하려면 어떻게 해야 할까요?

Bigtable의 성능은 행 키 디자인에 크게 좌우됩니다. 읽기 및 쓰기가 행 키 공간에 고르게 분산되도록 스키마를 재정의하면 핫스팟을 방지하고 Bigtable 클러스터의 모든 노드가 작업을 병렬로 처리하여 처리량을 최적화할 수 있습니다. 이는 비용을 최소화하면서 성능을 개선하는 가장 효과적인 방법입니다. 클러스터 크기를 늘리는 것은 단기적인 해결책일 수 있지만, 근본적인 스키마 문제를 해결하지 못하면 비용만 증가하고 장기적인 성능 개선은 어렵습니다. 단일 핫 행 키를 사용하거나 순차적인 숫자 행 키를 사용하는 것은 특정 행에 모든 읽기/쓰기 작업을 집중시켜 핫스팟을 유발하고 성능 저하를 초래합니다.