A. 지연 시간이 매우 높은 다중 키 데이터

B. 매우 낮은 지연 시간을 갖는 다중 키 데이터

C. 매우 낮은 지연 시간을 갖는 단일 키 데이터

D. 지연 시간이 매우 높은 단일 키 데이터

A. ETL 도구를 사용하여 MySQL에서 Google BigQuery로 데이터를 로드합니다.

B. 온프레미스 Apache Hadoop 클러스터를 MySQL에 연결하고 ETL을 수행합니다.

C. 백업 파일을 Google Cloud SQL에 마운트한 다음 Google Cloud Dataproc을 사용하여 데이터를 처리합니다.

D. MySQL 클러스터에 노드를 추가하고 해당 위치에 OLAP 큐브를 구축합니다.

A. 특정 시점 복구가 활성화된 Cloud SQL for MySQL 인스턴스를 구성합니다.

B. 고가용성이 활성화된 Cloud SQL for PostgreSQL 인스턴스를 구성합니다.

C. 클러스터를 두 개 이상 사용하여 Bigtable 인스턴스를 구성합니다.

D. 다중 지역 구성을 사용하여 BigQuery 테이블을 구성합니다.

A. 특정 테이블에 대한 쓰기 작업을 비활성화합니다.

B. 역할별로 테이블 접근을 제한합니다.

C. 데이터가 항상 암호화되어 있는지 확인하십시오.

D. BigQuery API 접근을 승인된 사용자로 제한합니다.

E. 여러 테이블 또는 데이터베이스에 걸쳐 데이터를 분리합니다.

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

A. 각 처리 단계 후에 재배열 작업을 삽입하고, 데이터플로우 콘솔에서 실행 세부 정보를 모니터링합니다.

B. 각 ParDo 함수의 디버그 정보를 로그에 기록하고 실행 시 로그를 분석합니다.

C. 각 키 처리 단계 후에 출력 싱크를 삽입하고 각 블록의 쓰기 처리량을 관찰합니다.

D. Dataflow 서비스 계정에 처리된 데이터를 출력 싱크에 기록할 수 있는 적절한 권한이 있는지 확인합니다.