Musisz przetwarzać wiadomości Pub/Sub dokładnie raz i przechowywać wyniki, korzystając z najprostszego i najtańszego podejścia. Co należy zrobić?

Poprawna odpowiedź to przetwarzanie wiadomości za pomocą potoku strumieniowego Dataflow, używając pakietu PubSubIO Apache Beam, i zapisanie wyniku w pamięci masowej. Dataflow z Apache Beam oferuje wbudowaną semantykę dokładnie raz (exactly-once) dla przetwarzania strumieniowego, co jest kluczowe dla tego wymagania. Jest to również najbardziej efektywne kosztowo i najprostsze podejście do przetwarzania strumieniowego na dużą skalę w Google Cloud. Przetwarzanie wiadomości za pomocą zadania Dataproc jest droższe i bardziej złożone dla przetwarzania strumieniowego w czasie rzeczywistym. Cloud Functions nie gwarantują przetwarzania dokładnie raz i wymagałyby dodatkowej logiki deduplikacji, co zwiększa złożoność i koszty. Użycie Cloud Bigtable, a następnie kolejnego potoku Dataflow do deduplikacji, jest znacznie droższe i bardziej skomplikowane niż wbudowane możliwości Dataflow.