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Data Storage Management – Gestione del data storage
Mentre BigQuery è serverless e completamente gestito, può ancora generare un grande conto alla fine del mese se i dati non vengono memorizzati in modo ottimale.
Ecco alcune delle migliori prassi per la gestione della memorizzazione dei dati. Nei data warehouse, le tabelle vengono create ad hoc e rimanenti per sempre senza che nessuno le usi effettivamente dopo l’analisi iniziale. Porta a un numero di tabelle vagabonde che generano bollette.
- Decidi quali tabelle sono temporanee e quali sono permanenti durante il tempo di creazione. Isolare le tabelle temporanee in set di dati separati, rende facile identificarli.
- Imposta i tempi di scadenza per le tabelle temporanee. Le partizioni in tabelle permanenti possono anche avere delle scadenze individuali.
- Imposta la scadenza per le partizioni delle tabelle dopo che è trascorso un periodo di tempo.
Ottimizzare il data storage – Best Practice
Uno dei principali grattacapi con la memorizzazione dei dati in GCP – Google Cloud Platform – è l’accumulo di costi mensili.
Deve essere gestito prima che diventi eccessivo. GCP fornisce più prodotti per archiviare dati come:
- Cloud Storage,
- Bigtable,
- BigQuery e tutta la serie di prodotti visti in precedenza.
Prodotti diversi che hanno schemi di prezzo diversi basati su modelli di archiviazione e utilizzo.
È importante conoscere le differenze in questi. Scegli l’archivio dati giusto per i tuoi dati. Scegli tra le tabelle native di BigQuery rispetto alle tabelle esterne in base ai requisiti di archiviazione e prestazioni effettive.
Se si dispone di dati per cui è possibile analizzare solo una volta all’anno, memorizzarli in Cloud Storage. Quando ha bisogno di essere analizzato, crea una tabella esterna in BigQuery invece di archiviarla in modo nativo in BigQuery.
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