Na de implementatie van een nieuwe ingestie-pipelineversie is de dagelijks opgeslagen data in BigQuery met 50% toegenomen, zijn de Pub/Sub-volumes ongewijzigd gebleven en is slechts een deel van de dagelijkse partities verdubbeld. Hoe onderzoek en verhelp je de oorzaak?

De correcte optie pakt het probleem van verdubbelde data in BigQuery aan door een systematische aanpak. Eerst wordt gecontroleerd op dubbele rijen, wat de meest directe oorzaak is van een toename in opgeslagen data zonder verandering in Pub/Sub-volumes. Vervolgens worden BigQuery Audit logs gebruikt om de verantwoordelijke jobs te identificeren. Cloud Monitoring helpt om de starttijden en codeversies van deze jobs te achterhalen, wat cruciaal is voor het pinpointen van de specifieke pipelineversie die het probleem veroorzaakt. Ten slotte wordt voorgesteld om overtollige pipelineversies te stoppen, wat een effectieve oplossing is als meerdere pipelines onbedoeld naar dezelfde tabel schrijven. De andere opties zijn minder effectief of te drastisch. Het terugdraaien van de implementatie (optie 4) is een laatste redmiddel en lost de onderliggende oorzaak niet op. Het plannen van dagelijkse deduplicatie (optie 1, eerste foutieve optie) is een workaround, geen oplossing voor de oorzaak. Controleren op codefouten en meervoudig schrijven (optie 2) is een goede stap, maar mist de concrete stappen om de specifieke job en versie te identificeren die het probleem veroorzaakt.