La regione Dataflow archivia e gestisce i metadati relativi al tuo job Dataflow ed esegue il deployment e il controllo dei tuoi worker Dataflow.
I nomi delle regioni seguono una convenzione standard basata sui nomi delle regioni Compute Engine.
Ad esempio, il nome della regione degli Stati Uniti centrali è us-central1.
Questa funzionalità è disponibile in tutte le regioni in cui è supportato Dataflow. Per conoscere le località disponibili, consulta le località di Dataflow.
Linee guida per la scelta di una regione
Segui le linee guida riportate di seguito per scegliere una regione appropriata per il tuo job.
Sicurezza e conformità
Potresti dover limitare l'elaborazione dei job Dataflow a una regione geografica specifica per supportare le esigenze di sicurezza e conformità del tuo progetto.
Località dei dati
Puoi ridurre al minimo la latenza di rete e i costi di trasporto di rete eseguendo un job Dataflow dalla stessa regione delle origini, degli sink, delle posizioni dei file di staging e delle posizioni dei file temporanei. Se utilizzi origini, destinazioni, posizioni dei file di staging o posizioni dei file temporanei situate al di fuori della regione del tuo job, i dati potrebbero essere inviati tra regioni.
Durante l'esecuzione di una pipeline, i dati utente vengono gestiti solo dal pool di worker di Dataflow e il trasferimento dei dati è limitato ai percorsi di rete che collegano i worker di Dataflow nel pool.
Sebbene i dati utente vengano gestiti rigorosamente dai worker di Dataflow nella regione geografica assegnata, i messaggi di log della pipeline vengono archiviati in Cloud Logging, che ha una singola presenza globale in Google Cloud.
Se hai bisogno di un maggiore controllo sulla posizione dei messaggi di log della pipeline, puoi procedere nel seguente modo:
- Crea un filtro di esclusione per il sink del router dei log
_Defaultper impedire l'esportazione dei log di Dataflow nel bucket dei log_Default. - Crea un bucket di log nella regione che preferisci.
- Configura un nuovo sink del router dei log che esporterà i log di Dataflow nel nuovo bucket di log.
Per scoprire di più sulla configurazione del logging, consulta la panoramica su routing e archiviazione e la panoramica sul routing dei log.
Note sulle origini dei job Dataflow comuni:
- Quando utilizzi un bucket Cloud Storage come origine, ti consigliamo di eseguire operazioni di lettura nella stessa regione del bucket.
- Gli argomenti Pub/Sub, quando vengono pubblicati nell'endpoint Pub/Sub globale, vengono archiviati nella regione Google Cloud più vicina. Tuttavia, puoi modificare il criterio di archiviazione degli argomenti per una regione o un insieme di regioni specifiche. Analogamente, gli argomenti Pub/Sub Lite supportano solo lo spazio di archiviazione a livello di zona.
Resilienza e separazione geografica
Potresti voler isolare le normali operazioni di Dataflow dalle interruzioni che potrebbero verificarsi in altre regioni geografiche. In alternativa, potresti dover pianificare siti alternativi per la continuità aziendale in caso di calamità in tutta la regione.
Nei piani di ripristino di emergenza e continuità aziendale, consigliamo di incorporare i dettagli delle origini e delle destinazioni utilizzate con i job Dataflow. Il team di vendita di Google Cloud può aiutarti a soddisfare i tuoi requisiti.
Posizionamento regionale
Per impostazione predefinita, la regione selezionata configura il pool di worker Dataflow in modo da utilizzare tutte le zone disponibili all'interno della regione. La selezione delle zone viene calcolata per ogni worker al momento della creazione, ottimizzando l'acquisizione delle risorse e l'utilizzo delle reservations inutilizzate.
Il posizionamento a livello di regione offre vantaggi quali:
- Maggiore disponibilità delle risorse: i job Dataflow sono più resilienti agli errori di disponibilità delle risorse a livello di zona, perché i worker possono continuare a essere creati in altre zone con disponibilità rimanente.
- Maggiore affidabilità: in caso di errore a livello di zona, i job Dataflow possono continuare a essere eseguiti perché i worker vengono ricreati in altre zone.
Si applicano le seguenti limitazioni:
- Il posizionamento a livello di regione è supportato solo per i job che utilizzano Streaming Engine o Dataflow Shuffle. I job che hanno disattivato Streaming Engine o Dataflow Shuffle non possono utilizzare il posizionamento a livello di regione.
- Il posizionamento regionale si applica solo alle VM e non alle risorse di backend.
- Le VM non vengono replicate in più zone. Ad esempio, se una VM diventa non disponibile, i relativi elementi di lavoro vengono considerati persi e vengono sottoposti a nuovo trattamento da un'altra VM.
- Se si verifica un'interruzione dell'inventario a livello di regione, il servizio Dataflow non può creare altre VM.
Visualizzare le zone di risorse dei job
I job Dataflow dipendono dalle risorse interne. Alcune di queste risorse di job di backend sono zonali. Se una singola zona non funziona e una risorsa di zona necessaria per il tuo job Dataflow si trova in quella zona, il job potrebbe non riuscire.
Per capire se un job non è riuscito a causa di un'interruzione del servizio a livello di zona, esamina le zone di servizio utilizzate dalle risorse di backend del job. Questa funzionalità è disponibile solo per i job di Streaming Engine.
Per visualizzare le zone di servizio nella console Google Cloud, utilizza il campo Zone di servizio nel riquadro Informazioni sul job.
Per utilizzare l'API per esaminare le zone di servizio, utilizza il campo
ServiceResources.
I valori in questo campo vengono aggiornati per tutta la durata del job, poiché le risorse utilizzate dal job cambiano durante l'esecuzione.
Posizionamento automatico delle zone
Per i job non supportati per il posizionamento a livello di regione, viene selezionata automaticamente la zona migliore all'interno della regione in base alla capacità della zona disponibile al momento della richiesta di creazione del job. La selezione automatica della zona contribuisce a garantire che i job worker vengano eseguiti nella zona migliore per il tuo job.
Poiché il job è configurato per essere eseguito in una singola zona, l'operazione potrebbe non riuscire con un errore di disponibilità delle risorse di zona se non sono disponibili risorse Compute Engine sufficienti.
Se in una regione si verifica un esaurimento scorte, potresti visualizzare un messaggio di errore
ZONE_RESOURCE_POOL_EXHAUSTED. Puoi implementare un ciclo di ripetizione per avviare il job quando le risorse sono disponibili.
Inoltre, quando una zona non è disponibile, anche il backend di streaming può non essere disponibile, il che potrebbe comportare la perdita di dati.
Specifica una regione
Per specificare una regione per il job, imposta l'opzione --region su una delle regioni supportate.
L'opzione --region sostituisce la regione predefinita impostata nel
server dei metadati, nel client locale o nelle variabili di ambiente.
L'interfaccia a riga di comando di Dataflow supporta anche l'opzione --region per specificare le regioni.
Sostituire la regione o la zona del lavoratore
Per impostazione predefinita, quando invii un job con l'opzione --region, i worker vengono assegnati automaticamente alle zone della regione o alla singola zona migliore all'interno della regione, a seconda del tipo di job.
Se vuoi assicurarti che i worker per il tuo job Dataflow vengano eseguiti esclusivamente in una zona specifica, puoi specificare la zona utilizzando la seguente opzione della pipeline. Questo pattern di utilizzo non è comune per i job Dataflow.
Questa opzione controlla solo la zona utilizzata per i worker Dataflow. Non si applica alle risorse di backend. Le risorse di backend possono essere create in qualsiasi zona all'interno della regione del job.
Java
--workerZone
Python
--worker_zone
Vai
--worker_zone
Per tutti gli altri casi, non consigliamo di eseguire l'override della posizione del lavoratore. La tabella degli scenari comuni contiene consigli di utilizzo per queste situazioni.
Poiché il job è configurato per essere eseguito in una singola zona, l'operazione potrebbe non riuscire con un errore di disponibilità delle risorse di zona se non sono disponibili risorse Compute Engine sufficienti.
Puoi eseguire il comando gcloud compute regions list per visualizzare un elenco delle regioni e delle zone disponibili per il deployment dei worker.
Scenari comuni
La tabella seguente contiene consigli di utilizzo per scenari comuni.
| Scenario | Consiglio |
|---|---|
| Voglio utilizzare una regione supportata e non ho preferenze per le zone all'interno della regione. In questo caso, la zona migliore viene selezionata automaticamente in base alla capacità disponibile. | Utilizza --region per specificare una regione di job.
In questo modo, Dataflow gestisce il job ed elabora i dati all'interno della regione specificata. |
| Ho bisogno che l'elaborazione dei lavoratori avvenga in una zona specifica di una regione. | Specifica sia --region che --workerZone o
--worker_zone.Utilizza |