C、E: プルされたメッセージの確認応答を返さないことで、メッセージはCloud Pub/Subに戻され、Pub/Subから削除されずに消費され、蓄積されてしまいます。サブスクライバーがエラー発生時に受信したメッセージのリースを保持する場合も同様です。この場合、メッセージが最初のサブスクライバーで滞留するため、全体的な処理速度が低下します。また、Cloud Functionsのエラーは、正しく処理されていない場合、Stackdriver Log Viewerに表示されません。
A: 観測された結果はメッセージ数の増加であり、減少ではないため、パブリッシャー レートに問題はありません。
B: メッセージが最大 10 MB を超える場合、公開できません。
D: Cloud Functions は自動的にスケーリングされるため、対応できるはずです。

Datastream は、Oracle および MySQL データベースから BigQuery、Cloud SQL、Google Cloud Storage、Cloud Pub/Sub などの Google Cloud サービスにデータ変更をストリーミングできる、サーバーレスでスケーラブルかつ信頼性の高いサービスです。Datastream は、変更データ キャプチャ（CDC）テクノロジーを使用してデータベースの変更をキャプチャし、ストリーミングします。Datastream は、VPC ネットワークを使用したソースシステムと宛先システムへのプライベート接続をサポートします。また、Datastream は BigQuery への接続プロファイルも提供しており、データ レプリケーションの構成と管理を簡素化します。参考資料:
* データストリームの概要
* データストリームの作成
* BigQuery で Datastream を使用する

説明
BigQueryIO.Write 変換をバッチモードで適用して単一のテーブルに書き込むと、Dataflow は BigQuery 読み込みジョブを呼び出します。ストリーミングモード、または関数を使用して宛先テーブルを指定してバッチモードで BigQueryIO.Write 変換を適用すると、Dataflow は BigQuery のストリーミング挿入を使用します。参考: https://cloud.google.com/dataflow/model/bigquery-io

Dataflow がサポートするトリガーには、主に 3 つの種類があります。1. 時間ベースのトリガー 2. データ駆動型トリガー。ウィンドウが一定数のデータ要素を受け取ったときに、ウィンドウから結果を出力するトリガーを設定できます。3. 複合トリガー。これらのトリガーは、複数の時間ベースまたはデータ駆動型トリガーを論理的に組み合わせます。

Dataflow は、BigQuery に読み込む前に、受信データをリアルタイムで処理およびクリーンアップするスケーラブルで柔軟な方法を提供します。