本文由【云老大】 TG@yunlaoda360 撰写
1. 使用Dataflow
- 核心功能：Dataflow是一种托管式服务，支持批量和流式数据处理。它使用Apache Beam SDK作为编程模型，允许用户开发批处理和流处理流水线，并在Dataflow服务上运行。
- 优化功能：Dataflow提供了自动调节功能，包括横向和纵向自动扩缩、动态工作负载再平衡等，以确保流水线的高效运行。
- Streaming Engine：通过Streaming Engine，Dataflow可以将流水线执行从工作器虚拟机中移出，从而优化资源使用。
2. 数据源和接收器
- Google Cloud托管服务：Dataflow支持与Google Cloud的托管服务（如Pub/Sub、BigQuery）集成，简化数据源和接收器的配置。
- 外部系统集成：Dataflow可以与外部系统（如Kafka、MongoDB）进行交互，但需要确保外部系统的可扩展性。
3. CI/CD流水线
- 自动化部署：通过Cloud Build和Cloud Composer，可以实现数据处理流水线的自动化部署和测试。
- 多环境支持：CI/CD流水线可以分为测试环境和生产环境，确保流水线的稳定性和可靠性。
4. 灵活资源调度
- Dataflow FlexRS：通过灵活资源调度（FlexRS），Dataflow可以使用抢占式虚拟机和常规虚拟机的组合，降低批处理成本。
5. 监控与优化
- 监控工具：Dataflow提供了监控界面和命令行工具，帮助用户实时监控流水线的运行状态。
- 性能优化：Dataflow会自动优化流水线的执行图，以实现最高效的性能和资源利用率。
