あなたは、eコマース会社向けのバスケット放棄システムを設計しています。システムは、次のルールに基づいてユーザーにメッセージを送信します。
* 1時間、サイト上でユーザーによる操作がない
* 30ドル以上の商品をカートに追加した
* 取引が完了していない
Google Cloud Dataflow を使用してデータを処理し、メッセージを送信するかどうかを決定します。パイプラインをどのように設計すればよいでしょうか?

配送会社には、Apache Kafka ストリームにリアルタイムで送信されるライブの荷物追跡データがあります。
次に、これを BigQuery にロードします。会社のアナリストは、パッケージのライフサイクルにおける地理空間の傾向を分析するために、BigQuery の追跡データをクエリしたいと考えています。テーブルは、もともと取り込み日付のパーティショニングを使用して作成されました。時間が経つにつれて、クエリの処理時間が増加しました。BigQuery でのクエリ パフォーマンスを向上させる変更を実装する必要があります。どうすればよいでしょうか。

あなたの会社では、データの取り込みと配信を一元化するシステムを選択しています。要件に対応するために、メッセージングおよびデータ統合システムを検討しています。主な要件は次のとおりです。
* トピック内の特定のオフセットを検索する機能。これまでにキャプチャされたすべてのデータの先頭まで戻ることも可能です。
* 数百のトピックに対するパブリッシュ/サブスクライブセマンティクスのサポート
* キーごとの順序を保持
どのシステムを選択すべきでしょうか?

株式取引を保存するデータベースと、調整可能な期間にわたって特定の企業の平均株価を取得するアプリケーションを運用しています。データは Cloud Bigtable に保存され、株式取引の日時が行キーの先頭になります。アプリケーションには数千人の同時ユーザーがいて、株式が追加されるにつれてパフォーマンスが低下し始めていることに気付きました。アプリケーションのパフォーマンスを改善するにはどうすればよいでしょうか。

Google Stackdriver Logging を使用して、Google BigQuery の使用状況を監視したいと考えています。挿入ジョブを使用して特定のテーブルに新しいデータが追加されたときに、監視ツールに即時通知が送信されるようにする必要がありますが、他のテーブルについては通知を受信したくありません。どうすればよいでしょうか。