Cloud Storage'a 5 yıllık log yüklediniz ve hataları gösteren aralık dışı değerler buldunuz. Değerleri düzeltmeli, uyumluluk için orijinallerini saklamalı ve süreci yeniden çalıştırabilmelisiniz. Ne yapmalısınız?

Doğru cevap, Cloud Storage'dan okuyan, aralık dışı değerleri uygun varsayılanlarla değiştiren ve düzeltilmiş kayıtları Cloud Storage'daki yeni bir veri kümesine yazan bir Dataflow pipeline'ı oluşturmaktır. Bu yaklaşım, büyük veri kümeleri üzerinde esnek ve ölçeklenebilir dönüşümler yapmaya olanak tanır. Orijinal verilerin uyumluluk için korunmasını sağlarken, düzeltilmiş verilerin ayrı bir yerde saklanması, gerektiğinde süreci yeniden çalıştırma yeteneği sunar. Diğer seçenekler neden yanlış: Verileri BigQuery'ye aktarmak ve hatalı satırları atlayarak yeni bir tablo oluşturmak, orijinal verilerin korunması gerekliliğini karşılamaz ve BigQuery'nin birincil depolama alanı olarak kullanılması her zaman uygun olmayabilir. Bir Compute Engine örneği oluşturmak, verileri Cloud Storage'a kopyalamak ve hatalı satırları atlamak, büyük veri kümeleri için ölçeklenebilir veya yönetilebilir bir çözüm değildir ve manuel müdahale gerektirir. Düzeltilmiş kayıtları aynı Cloud Storage veri kümesine geri yazmak, orijinal verilerin üzerine yazılmasına neden olur ve uyumluluk gereksinimlerini ihlal eder.