스트리밍의 페이로드 크기가 제한되어 있으므로 Quota policy을 참조하십시오. 페이로드가 우리와 같은 방식으로 제한되어 있기 때문에 시간에 대해 이야기하는 것이 더 쉽지만 다른 부작용도 언급 할 것입니다.
우리는 각 스트리밍 요청에 대해 1200-2500ms 사이의 값을 측정하며 차트에서 볼 수 있듯이 지난 한 달 동안 일관되었습니다.
우리는 여러 가지 부작용을 볼 수 있지만 :
요청이 무작위로 유형 '백엔드 오류'실패
요청이 무작위로 유형 '연결 오류'
- 요청에 실패
- 'timeout'유형으로 무작위로 실패합니다 (일부 행만 실패하고 전체 페이로드가 아니므로 여기에서 조심하십시오)
- 일부 다른 오류 메시지 현자는 설명 적이 지 않으며, 너무 막연하여 도움을받지 못하고 다시 시도합니다.
- 우리는 매일 수백 건의 이러한 실패를 볼 수 있으므로 클라우드 상태와 관련이 없으며 거의 일정합니다.
유료 Google Enterprise 지원팀에 사례가 공개되었지만 해결되지 않았습니다. 이것에 대한 권장 옵션은 재 시도가있는 지수 - 백 오프이며, 그렇게하도록 지시받은 지원도 포함됩니다. 어떤 개인적으로 나를 행복하게하지 않습니다.
또한 실패율은 SLA에서 99.9 % 가동 시간에 부합하기 때문에 이의 제기의 이유가 없습니다.
SLA와 관련하여 염두에 두어야 할 것이 있습니다. 매우 엄격하게 정의 된 구조입니다. 자세한 내용은 here입니다. 99.9 %의 가동 시간은 직접 실패율로 변환되지 않습니다. 이것이 의미하는 바는, BQ가 한 달 동안 30 분의 가동 중지 시간을 갖고 그 기간 내에 10,000 개의 인서트를 수행하지만 그 달의 다른 시간에 인서트를 수행하지 않으면 번호가 꼬이게됩니다. 이것이 지수 백 오프 알고리즘을 제안하는 이유입니다.SLA는 명시 적으로 가동 시간과 오류율을 기반으로하지만 논리적으로 두 백분율을 서로 밀접하게 연관시킵니다. 기술적으로, 적절한 재시도 메커니즘을 설정했다면 월별 삽입물을 처리하는 경우 평균 약 1/1000의 삽입 실패를 경험해야합니다.
당신은 당신의 프로젝트의 건강에 대해이 차트를 확인하실 수 있습니다 : https://console.developers.google.com/project/YOUR-APP-ID/apiui/apiview/bigquery?tabId=usage&duration=P1D
내 응답이 연결된 다른 기사에 있음을 발생하며 매우 쉽게 재시도 우리의 지수-백 오프를 만들었 기 때문에 내가 대기열을 제안 대기열 작업은 매우 쉽습니다. Beanstalkd을 사용합니다.
정확히는 아닙니다. 우리는 다양한 언어 중에서 다양한 성능을 발견했습니다. 우리는 먼저 Java로 스트리밍 어플리케이션을 마쳤습니다. 실제로는 꽤 잘 작동합니다. 요청 당 응답 시간은 약 100-300ms 범위입니다. C#에서는 보통 500ms 이상이고 수십 초가 걸릴 수 있습니다 .... – foxwendy
그게 이상합니다. 그것은 웹 API입니다. 언어에 구애받지 않아야합니다. –