「2024年版【GCP資格 PDE試験の勉強】: Cloud Dataflowでの遅延データ処理の最適化」

2024年版、GCP資格 PDE試験の「Cloud Dataflowでの遅延データ処理の最適化」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

「私たちの会社では、バッチとストリームの両方のイベントデータを処理しています。時には、データが遅れて到着したり、順序が狂うことがあります。これらの問題に対処し、データを予測可能な期間で処理するために、どのようなパイプライン設計が効果的ですか？」

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）
「遅延データや不規則な順序で到着するイベントデータをCloud Dataflowを用いて効率的に処理するためには、どのようなパイプラインの設計が適切ですか？」

問題の解説

• データが不規則なタイミングで到着する場合、適切なデータウィンドウの設定が重要です。
• タイムスタンプデータとウォーターマークを使用して、遅延データを適切に処理することが必要です。
• Cloud Dataflowを使用すると、ウォーターマークによる高度なデータウィンドウ処理が可能になります。

解決手順の説明

• Cloud Dataflowパイプラインにウォーターマークとタイムスタンプ処理を組み込みます。
• これにより、遅延データの検知と処理が可能になります。
• データの順序が保証されない場合でも、ウォーターマークを使用して、データの処理を適切に行えるようにします。

各用語の説明

• Cloud Dataflow: Google Cloud上でリアルタイムデータ処理を行うためのフルマネージドサービス。
• ウォーターマーク: データストリーミング処理において、データの遅延を管理するための時間的な閾値。
• タイムスタンプ: データイベントが発生した時間を表すマーカー。

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