总结我们当前的设置：我们有一个AWS服务器场，它将大量文本行记录到本地旋转日志文件，每个服务器上的进程查找旋转出的日志并将它们上传到Glacier，我们从然后下载它们以便处理成数据库。
我们的计划是将服务器移至GCP，服务器将此数据提供给Dataflow，然后将其过滤到Bigquery。
问题是，我们是否应该将数据流式传输到数据流中，或者将其与当前流程类似地进行批处理。
据我所知，如果我们流式传输，选项是：
1）我们的服务器使用Stackdriver Logging快速编写消息，我们将Stackdriver配置为写入Pubsub，并从中流式传输。由于我们的服务器目前是AWS，因此需要使用Stackdriver Premium，并且可能会产生成本。
2）我们的服务器直接使用Pubsub。
关于流媒体的问题是：
1）据我所知，Stackdriver Logging还没有记录成本，只是针对每台正在使用的正在运行的机器。那是对的吗？我们真的不想保留Stackdriver中的日志，只是尽快将它们发送到Pubsub。
2）直接使用Pubsub（Python客户端）似乎相对较慢 - 比如，将一条消息发布到主题的半秒钟。但是，批量发布到一个主题要快得多，看起来我们可以让我们的服务器做到这一点没有太多麻烦。是否建议直接使用Pubsub，或者它是否优先/有利于任何理由通过Stackdriver Logging？