A. Reduce the query frequency to once every hour until the database comes back online.

B. Retry the query with exponential backoff, up to a cap of 15 minutes.

C. Issue a command to restart the database servers.

D. Retry the query every second until it comes back online to minimize staleness of data.

A. 여러 테이블 또는 데이터베이스에 걸쳐 데이터를 분리합니다.

B. Google Stackdriver 감사 로깅을 사용하여 정책 위반 여부를 확인합니다.

C. 역할별로 테이블 접근을 제한합니다.

D. 특정 테이블에 대한 쓰기 작업을 비활성화합니다.

E. BigQuery API 접근을 승인된 사용자로 제한합니다.

F. 데이터가 항상 암호화되어 있는지 확인하십시오.

A. Compute Engine 가상 머신에 타사 데이터 유효성 검사 도구를 설치하여 수신 데이터에 민감한 정보가 포함되어 있는지 확인합니다.

B. 민감한 데이터가 포함된 테이블에 대한 접근을 제한하기 위해 BigQuery에서 권한 있는 뷰를 생성합니다.

C. 토픽을 읽고 클라우드 데이터 손실 방지 API를 호출하는 클라우드 함수를 구축합니다.
태깅 및 신뢰도 수준을 사용하여 데이터를 통과시키거나 검토를 위해 격리할 수 있습니다.

D. Stackdriver 로깅을 사용하여 전체 파이프라인을 통과하는 데이터를 분석하고 민감한 정보가 포함될 수 있는 트랜잭션을 식별합니다.

A. 클라우드 데이터플로우 커넥터

B. DataFlow SDK

C. BiqQuery API

D. 빅쿼리 데이터 전송 서비스

A. 데이터를 Compute Engine 디스크에 복사하세요. 해당 인스턴스에서 직접 작업을 관리하고 실행하세요.

B. 데이터를 클라우드 스토리지로 이동하세요. Dataproc에서 작업을 실행하세요.

C. 데이터를 BigQuery로 이동하세요. Spark 스크립트를 SQL 기반 처리 방식으로 변환하세요.

D. Apache Beam으로 작업을 다시 작성하고 Dataflow에서 실행하세요.