データ ウェアハウスを BigQuery に移行しています。すべてのデータがデータセット内のテーブルに移行されました。組織内の複数のユーザーがデータを使用することになります。チームのメンバーシップに基づいて特定のテーブルのみを表示する必要があります。ユーザー権限をどのように設定すればよいでしょうか?

データがパイプラインに入った時刻に基づいて、無制限のデータ ソース内のデータを 1 時間ごとに集計するには、どの Cloud Dataflow / Beam 機能を使用する必要がありますか?

フローロジスティックのケーススタディ
会社概要
Flowlogistic は、物流およびサプライ チェーンの大手プロバイダーです。これらは、世界中の企業がリソースを管理し、最終目的地に輸送するのに役立ちます。同社は急速に成長し、そのサービスを鉄道、トラック、航空機、海洋輸送にまで拡大しました。
会社背景
同社は地域のトラック運送会社としてスタートし、その後他の物流市場にも拡大しました。インフラストラクチャを更新していないため、注文と出荷の管理と追跡がボトルネックになっています。業務を改善するために、Flowlogistic は荷物レベルでリアルタイムに出荷を追跡する独自のテクノロジーを開発しました。ただし、Apache Kafka に基づくテクノロジー スタックが処理量をサポートできないため、これをデプロイすることはできません。さらに、Flowlogistic は注文と出荷をさらに分析して、リソースを最適に配置する方法を決定したいと考えています。
ソリューションコンセプト
Flowlogistic は、クラウドを使用して 2 つのコンセプトを実装したいと考えています。
* 独自のテクノロジーをリアルタイム在庫追跡システムに使用し、荷物の位置を示します
* 構造化データと非構造化データの両方を含むすべての注文と出荷ログの分析を実行し、リソースを展開する最適な方法と情報を拡大する市場を決定します。また、予測分析を使用して、出荷がいつ遅れるかを早期に把握したいと考えています。
既存の技術環境
フローロジスティック アーキテクチャは単一のデータ センターに存在します。
* データベース
* 2 つのクラスターに 8 台の物理サーバー
* SQL Server - ユーザー データ、インベントリ、静的データ
* 物理サーバー 3 台
* Cassandra - メタデータ、メッセージの追跡
10 台の Kafka サーバー - メッセージの集約とバッチ挿入の追跡
* アプリケーションサーバー - 顧客フロントエンド、注文/カスタム用ミドルウェア
* 20 台の物理サーバーにわたる 60 台の仮想マシン
* Tomcat - Java サービス
* Nginx - 静的コンテンツ
* バッチサーバー
ストレージ アプライアンス
* 仮想マシン (VM) ホスト用の iSCSI
* ファイバー チャネル ストレージ エリア ネットワーク (FC SAN) - SQL サーバー ストレージ
* ネットワーク接続ストレージ (NAS) イメージストレージ、ログ、バックアップ
* 10 台の Apache Hadoop /Spark サーバー
* コアデータレイク
* データ分析ワークロード
* 20 のさまざまなサーバー
* Jenkins、モニタリング、要塞ホスト、
ビジネス要件
* スケールされた本番環境を使用して、信頼性が高く再現可能な環境を構築します。
* 分析のために一元化されたデータレイクにデータを集約します
* 履歴データを使用して、将来の出荷に関する予測分析を実行します
* 独自のテクノロジーを使用して世界中のすべての出荷を正確に追跡します
* 新しいリソースの迅速なプロビジョニングにより、ビジネスの機敏性とイノベーションの速度を向上させます。
* クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析して最適化する
* 他のすべての要件が満たされている場合は、クラウドに完全に移行します。
技術的要件
* ストリーミング データとバッチ データの両方を処理します
* 既存の Hadoop ワークロードを移行する
* 企業の変化する要求に対応できるように、アーキテクチャが拡張性と弾力性を備えていることを確認します。
* 可能な限りマネージド サービスを使用する
* データ フライトと保存時の暗号化
* 本番データセンターとクラウド環境の間に VPN を接続する SEO ステートメント 当社は急速に成長してきたため、インフラストラクチャをアップグレードできないことが、さらなる成長と効率性を実際に妨げています。当社は世界中で荷物を効率的に移動させますが、データを移動させるのは非効率的です。
顧客がどこにいるのか、何を出荷しているのかをより簡単に理解できるように、情報を整理する必要があります。
CTO ステートメント
当社にとって IT はこれまで決して優先事項ではなかったので、データが増大する一方でテクノロジーへの投資が十分ではありませんでした。IT を管理する優秀なスタッフがいますが、彼らはインフラストラクチャの管理で忙しいため、データの整理、分析の構築、CFO の実装方法の検討など、本当に重要なことを彼らにやってもらうことができません。追跡技術。
CFO ステートメント
当社の競争上の優位性の 1 つは、出荷と配達の遅延に対してペナルティを課していることです。出荷品がどこにあるかを常に把握することは、当社の収益と収益性と直接的な相関関係があります。さらに、サーバー環境の構築に資金を投入したくありません。
Flowlogistic の経営陣は、現在の Apache Kafka サーバーではリアルタイム在庫追跡システムのデータ量を処理できないと判断しました。独自の追跡ソフトウェアにフィードを提供する新しいシステムを Google Cloud Platform (GCP) 上に構築する必要があります。システムは、さまざまなグローバル ソースからデータを取り込み、リアルタイムで処理およびクエリを実行し、データを確実に保存できる必要があります。GCP プロダクトのどの組み合わせを選択する必要がありますか?

Dataproc クラスタには多くの構成ファイルが含まれています。これらのファイルを更新するには、--properties オプションを使用する必要があります。オプションの形式は、file_prefix:property=_____ です。

Bigtable のアクセス ロールに関して正しくないのは次のどれですか?