Question

我有一个应用程序，用户可以在其中投票。

我希望我的应用程序能够扩展，因此我决定使用Cloud Dataflow汇总存储在Firestore中的计数器。

我已经设置了一种类型为 streaming 的Dataflow作业，因此每当用户对某项投票时，它就可以侦听pubsub主题。

有时候我每天有成千上万的用户输入，有时我有几百...如果有一段时间没有收到pubsub消息，有什么解决方案可以“暂停”该工作吗？

当前，我的数据流作业始终处于RUNNING状态，恐怕这会花费我很多钱。

如果有人可以帮助我了解流媒体工作的计费方式，我们将非常感谢

这是我的Python管道：

def run(argv=None):
    # Config
    parser = argparse.ArgumentParser()
    # Output PubSub Topic
    parser.add_argument(
        '--output_topic', required=True)
    # Input PubSub Topic
    parser.add_argument(
        '--input_topic', required=True)

    known_args, pipeline_args = parser.parse_known_args(argv)

    # Pipeline options
    pipeline_options = PipelineOptions(pipeline_args)
    pipeline_options.view_as(SetupOptions).save_main_session = True
    pipeline_options.view_as(StandardOptions).streaming = True

    # Pipeline process
    with beam.Pipeline(options=pipeline_options) as p:

        # Counting votes
        def count_votes(contestant_votes):
            (contestant, votes) = contestant_votes
            return (contestant, sum(votes))

        # Format data to a fake object (used to be parsed by the CF)
        def format_result(contestant_votes):
            (contestant, votes) = contestant_votes
            return '{ "contestant": %s, "votes": %d }' % (contestant, votes)

        transformed = (p
                       | 'Receive PubSub' >> beam.io.ReadFromPubSub(topic=known_args.input_topic)
                       .with_output_types(bytes)
                       | 'Decode' >> beam.Map(lambda x: x.decode('utf-8'))
                       | 'Pair with one' >> beam.Map(lambda x: (x, 1))
                       | 'Apply window of time' >> beam.WindowInto(window.FixedWindows(30, 0))
                       | 'Group by contestant' >> beam.GroupByKey()
                       | 'Count votes' >> beam.Map(count_votes)
                       | 'Format to fake object string' >> beam.Map(format_result)
                       | 'Transform to PubSub base64 string' >> beam.Map(lambda x: x.encode('utf-8'))
                       .with_output_types(bytes))

        # Trigger a the output PubSub topic with the message payload
        transformed | beam.io.WriteToPubSub(known_args.output_topic)

        result = p.run()
        result.wait_until_finish()


if __name__ == '__main__':
    logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)
    run()

Answer 1

要回答您的费用问题：与您当前正在使用的工人一起，这将花费您大约250美元（取决于您当月的PD使用情况）。

当前没有等待迫使数据流“空闲”或扩展为0个工作程序的等待。您可以拥有的最小值是1。

话说回来，您可以采取几种方法来尽量减少成本。

如果您的工作人员负担不大，并且您想要最简单的选择，则可以使用功能更弱的工作人员（n1-standard-1 [〜USD $ 77.06]或n1-standard-2 [〜USD $ 137.17]）。 https://cloud.google.com/products/calculator/#id=3bbedf2f-8bfb-41db-9923-d3a5ef0c0250（如果您看到的是我使用您照片中看到的430GB PD添加的所有3种版本）。

如果需要计算能力，可以切换到使用基于cron的数据流作业，如此处所述：https://cloud.google.com/blog/products/gcp/scheduling-dataflow-pipelines-using-app-engine-cron-service-or-cloud-functions。这样，您应该阅读订阅而不是主题，这样您就可以保留消息，直到开始工作为止。

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1 个答案: