您需要一個高效、可維護的工作流程來處理數百個資料表：檔案會不定期地進入 Cloud Storage，Dataproc 會進行轉換並寫入 BigQuery，然後執行資料表特定的 BigQuery 轉換（可能需要數小時）。哪種工作流程設計最佳？

此設計最佳，因為它利用了 Cloud Composer 的強大編排能力，並透過 Cloud Functions 實現事件驅動的工作流程。Cloud Storage 物件觸發器確保資料一到達就能立即處理，避免不必要的延遲。為每個資料表建立單獨的 DAG 提供了高度的可維護性和獨立性，即使某個資料表的轉換失敗，也不會影響其他資料表。Dataproc 和 BigQuery 運算子是處理這類資料轉換的標準且高效工具。 其他選項不佳的原因： 選項1和2：每小時排程 DAG 不符合「檔案不定期進入」的需求，會導致不必要的延遲或資源浪費。 選項1和3：使用單一共享 DAG 難以維護，且在數百個資料表的情況下，一旦其中一個資料表轉換失敗，可能影響所有資料表的處理。