Zadanie Cloud Dataflow, które używa okienkowania i transformacji na danych strumieniowych Pub/Sub, kończy się niepowodzeniem podczas wstawiania strumieniowego. Jaka jest najbardziej prawdopodobna przyczyna?

Najbardziej prawdopodobną przyczyną jest brak zastosowania nielokalnej (sharded) funkcji okienkowania. W przypadku strumieniowego przetwarzania danych z Pub/Sub, które wymagają okienkowania, a następnie wstawiania strumieniowego, Dataflow wymaga, aby okna były nielokalne (sharded). Globalne okno gromadzi wszystkie dane w jednym miejscu, co jest nieefektywne i może prowadzić do przeciążenia i awarii w przypadku dużych strumieni danych. Brak znaczników czasu zdarzeń lub nieprawidłowa konfiguracja wyzwalaczy dla spóźnionych danych mogą prowadzić do nieprawidłowych wyników lub opóźnień, ale rzadko powodują całkowitą awarię zadania na etapie tworzenia potoku.