После развертывания новой версии конвейера приема данных ежедневный объем хранимых данных в BigQuery увеличился на 50%, объемы Pub/Sub остались неизменными, и только некоторые ежедневные разделы удвоились. Как вы будете исследовать и устранять причину?

Правильный ответ предлагает систематический подход к расследованию. Увеличение объема данных при неизменном объеме Pub/Sub указывает на проблему с обработкой или записью данных, а не с источником. Проверка дубликатов в BigQuery является логичным первым шагом. Затем, используя журналы аудита BigQuery и Cloud Monitoring, можно определить, какие задания Dataflow и версии конвейеров вызвали проблему, а также когда она началась. Остановка избыточных конвейеров, записывающих в одну и ту же таблицу, поможет устранить причину. Неправильные варианты: Первый вариант фокусируется только на дедупликации, что является симптомом, а не причиной, и не предлагает шагов для выявления источника проблемы. Второй вариант предлагает проверку ошибок и откат, но не дает конкретных шагов для выявления корневой причины увеличения объема данных. Time travel BigQuery может быть использован для восстановления, но не для расследования. Четвертый вариант предлагает откат и восстановление, что является реактивным подходом, а не проактивным расследованием причины. Воспроизведение сообщений Pub/Sub может быть сложным и не всегда решает проблему дублирования.