Задание Dataflow агрегирует и записывает метрики временных рядов в Bigtable, но операции записи выполняются медленно, и многим пользователям панелей мониторинга требуются более актуальные данные. Какие два действия улучшат задержку записи и параллелизм?

Увеличение maxNumWorkers для конвейера Dataflow позволяет Dataflow использовать больше ресурсов для обработки данных, что приводит к повышению параллелизма и скорости записи в Bigtable. Добавление узлов в кластер Bigtable увеличивает пропускную способность и емкость Bigtable, позволяя ему обрабатывать больше одновременных операций записи и снижая задержку. Запуск Dataflow в локальном режиме не подходит для производственных нагрузок и не улучшит производительность. Преобразования Flatten и CoGroupByKey являются операциями Dataflow, которые не влияют напрямую на задержку записи или параллелизм в Bigtable; Flatten объединяет коллекции, а CoGroupByKey группирует данные по ключам, что может даже увеличить время обработки, если не оптимизировано.