Een IoT Kafka-stream verwerkt gemiddeld ~5000 berichten/s. Creëer een waarschuwing zodra het voortschrijdend gemiddelde over 1 uur onder de 4000 berichten/s zakt. Wat moet u implementeren?
Kies een antwoord
Tik op een optie om je antwoord te controleren.
Correct antwoord: Gebruik Dataflow met Kafka IO, een sliding window van 1 uur elke 5 minuten, bereken het gemiddelde bij elke slide en waarschuw als <4000.
Waarom dit het antwoord is
De correcte optie gebruikt Dataflow met een sliding window van 1 uur dat elke 5 minuten schuift. Dit is essentieel voor het berekenen van een voortschrijdend gemiddelde en het detecteren van de daling onder de 4000 berichten/s. Dataflow is uitermate geschikt voor streamverwerking en Kafka IO maakt directe integratie met Kafka mogelijk. De optie met een fixed window van 1 uur is ongeschikt omdat het alleen het gemiddelde berekent wanneer het window sluit, wat geen voortschrijdend gemiddelde oplevert. Dit zou vertraging introduceren in de detectie van de daling. De opties die Kafka Connect, Pub/Sub, Bigtable/BigQuery en Cloud Scheduler gebruiken, zijn te complex en inefficiënt voor deze specifieke taak. Ze introduceren extra componenten en latency, terwijl Dataflow met windowing dit direct en real-time kan afhandelen.
Slaag voor je examen — zonder eindeloos zoeken naar antwoorden
Krijg elke geverifieerde vraag en uitleg voor dit examen op één plek, en bespaar uren voorbereiding. Meer dan 1.000 certificeringen · Meer dan 20 talen · gratis om te beginnen.
Slaag sneller voor je examen → Geen kaart nodig