Начальная загрузка 10 ТБ данных в Bigtable для функций машинного обучения демонстрирует субоптимальную производительность чтения/записи. Вы хотите повысить пропускную способность при минимизации затрат. Что следует предпринять?

Правильный ответ — переопределить схему таким образом, чтобы операции чтения и записи равномерно распределялись по пространству ключей строк таблицы. Bigtable — это распределенная база данных, и для достижения оптимальной производительности необходимо равномерно распределять нагрузку по всем узлам кластера. Это достигается путем проектирования ключей строк таким образом, чтобы они не были последовательными или не концентрировались в небольшом диапазоне, что может привести к "горячим" точкам (hotspots). Увеличение размера кластера Bigtable со временем может помочь, но это не решает проблему неэффективной схемы и приводит к увеличению затрат. Использование одного "горячего" ключа строки или последовательных числовых ключей строки приведет к созданию "горячих" точек, что значительно снизит производительность чтения/записи, так как все операции будут концентрироваться на небольшом подмножестве узлов.