Quay lại bộ đề
Question #151 Topic 1
Different teams in your organization store customer and performance data in BigQuery. Each team needs to keep full control of their collected data, be able to query data within their projects, and be able to exchange their data with other teams. You need to implement an organization-wide solution, while minimizing operational tasks and costs. What should you do?
Các nhóm khác nhau trong tổ chức của bạn lưu trữ dữ liệu khách hàng và hiệu suất trong BigQuery. Mỗi nhóm cần giữ toàn quyền kiểm soát đối với dữ liệu thu thập được của họ, có thể truy vấn dữ liệu trong dự án của họ và có thể trao đổi dữ liệu của họ với các nhóm khác. Bạn cần triển khai một giải pháp trên toàn tổ chức, đồng thời giảm thiểu chi phí và tác vụ vận hành. Bạn nên làm gì?
A
Ask each team to create authorized views of their data. Grant the biquery.jobUser role to each team.
Yêu cầu mỗi nhóm tạo authorized view cho dữ liệu của họ. Cấp vai trò bigquery.jobUser cho mỗi nhóm.
B
Create a BigQuery scheduled query to replicate all customer data into team projects.
Tạo một truy vấn BigQuery theo lịch trình (scheduled query) để sao chép tất cả dữ liệu khách hàng vào các dự án của từng nhóm.
C
Ask each team to publish their data in Analytics Hub. Direct the other teams to subscribe to them.
Yêu cầu mỗi nhóm xuất bản dữ liệu của họ trong Analytics Hub. Hướng dẫn các nhóm khác đăng ký (subscribe) các dữ liệu đó.
D
Enable each team to create materialized views of the data they need to access in their projects.
Cho phép mỗi nhóm tạo materialized view của dữ liệu họ cần truy cập trong dự án của họ.
Giải thích & Tài liệu tham khảo
Câu hỏi đặt ra yêu cầu một giải pháp cho phép các nhóm khác nhau trong tổ chức chia sẻ dữ liệu BigQuery, duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của họ, và giảm thiểu chi phí và tác vụ vận hành. BigQuery Data Exchange (hiện nằm trong Analytics Hub) là dịch vụ được thiết kế đặc biệt để giải quyết các trường hợp sử dụng chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức hoặc giữa các nhóm khác nhau trong cùng một tổ chức.
Phân tích các lựa chọn:
- A. Yêu cầu mỗi nhóm tạo authorized view cho dữ liệu của họ. Cấp vai trò
bigquery.jobUsercho mỗi nhóm: Authorized views cho phép chia sẻ dữ liệu mà không cần cấp quyền truy cập trực tiếp vào bảng cơ sở. Tuy nhiên, việc quản lý quyền truy cập cho từng nhóm, từng view có thể trở nên phức tạp khi số lượng nhóm và dữ liệu tăng lên.bigquery.jobUserchỉ cho phép người dùng chạy các job (query, load, export) chứ không cấp quyền đọc dữ liệu từ view hoặc bảng cụ thể. Điều này yêu cầu quản lý quyền truy cập chi tiết hơn cho từng view, tăng gánh nặng quản lý. - B. Tạo một truy vấn BigQuery theo lịch trình (scheduled query) để sao chép tất cả dữ liệu khách hàng vào các dự án của từng nhóm: Sao chép dữ liệu bằng các truy vấn theo lịch sẽ làm tăng đáng kể chi phí lưu trữ (do có nhiều bản sao của cùng một dữ liệu) và chi phí truy vấn (khi truy vấn các bản sao). Nó cũng tăng tác vụ vận hành để đảm bảo đồng bộ hóa dữ liệu và quản lý các job sao chép. Điều này đi ngược lại yêu cầu giảm thiểu chi phí và tác vụ vận hành.
- C. Yêu cầu mỗi nhóm xuất bản dữ liệu của họ trong Analytics Hub. Hướng dẫn các nhóm khác đăng ký (subscribe) các dữ liệu đó: Analytics Hub (trước đây là Data Exchange) là giải pháp của GCP để chia sẻ dữ liệu một cách an toàn và có kiểm soát. Mỗi nhóm có thể trở thành nhà cung cấp (publisher) và công bố các tập dữ liệu BigQuery của họ. Các nhóm khác có thể đăng ký (subscriber) các tập dữ liệu này, tạo ra các liên kết đến các tập dữ liệu gốc trong dự án của riêng họ mà không cần sao chép dữ liệu. Điều này giúp các nhóm duy trì quyền kiểm soát dữ liệu của họ, chỉ trả phí cho việc truy vấn dữ liệu được chia sẻ mà không phải trả phí lưu trữ dữ liệu trùng lặp, đồng thời giảm thiểu tác vụ vận hành trong việc quản lý chia sẻ dữ liệu. Đây là lựa chọn tối ưu nhất.
- D. Cho phép mỗi nhóm tạo materialized view của dữ liệu họ cần truy cập trong dự án của họ: Materialized views (chế độ xem được vật liệu hóa) được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn bằng cách lưu trữ trước kết quả của một truy vấn. Mặc dù chúng có thể cải thiện hiệu suất, nhưng việc tạo materialized views của dữ liệu từ các dự án khác vẫn liên quan đến việc sao chép hoặc lưu trữ bản sao của dữ liệu, có thể phát sinh chi phí lưu trữ và phức tạp trong việc quản lý tính nhất quán dữ liệu giữa các bản gốc và bản được vật liệu hóa. Ngoài ra, mục đích chính của chúng là tối ưu hóa hiệu suất, không phải để quản lý chia sẻ dữ liệu một cách hiệu quả giữa các nhóm.
(Đáp án được gợi ý bởi AI)