2024年版、GCP資格 PDE試験の「タイムシリーズデータの効率的な処理とCloud Bigtableへの書き込み最適化」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。
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GCP PDE問題文
「会社で時系列データを集約して、ダッシュボードに表示しています。多数のユーザーが同時にアクセスするため、データの書き込みにかかる時間を短縮する必要があります。この課題にどう対応すれば良いでしょうか？」
難解な表現での再記述
（GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ）
「組織全体で利用されるダッシュボード向けに、Cloud Dataflowを使用して時系列メトリクスを集約しCloud Bigtableに書き出しています。同時接続ユーザー数の増加に伴い、データ処理と書き込みに必要な時間の短縮が求められています。このニーズに対応するためには、どのアクションを取るべきでしょうか？」
問題の解説
- ダッシュボードの使用者が増加すると、時系列データの処理とCloud Bigtableへの書き込みにかかる時間が重要になります。
- Cloud Dataflowジョブの効率化とCloud Bigtableのパフォーマンス向上が必要です。
- Cloud Dataflowのワーカー数の増加とCloud Bigtableクラスターのノード数の増加が、処理速度向上の鍵です。
解決手順の説明
- Cloud Dataflowジョブの`maxNumWorkers`オプションを設定して、ワーカー数を増加させます。
- Cloud Bigtableクラスターのノード数を増やして、書き込み能力を向上させます。
- これらの変更により、データの処理と書き込みが効率的に行われ、ダッシュボードのパフォーマンスが改善されます。
各用語の説明
- Cloud Dataflow: データ処理を行うためのフルマネージドサービス。スケーラブルなデータパイプラインの構築に使用されます。
- Cloud Bigtable: 高性能なNoSQLデータベースサービス。大量のデータを迅速に処理し、アクセスするのに適しています。
- タイムシリーズデータ: 時間に沿って連続的に記録されるデータ。ダッシュボードや分析でよく使用されます。
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