Optimizando BigQuery: Más Allá del Diseño del Esquema
Ya hemos hablado de que un buen diseño del esquema, con particionamiento y clustering, es la primera línea de defensa contra consultas caras. Pero hay más herramientas en nuestro arsenal:
- Evita el `SELECT *`: Es el consejo más simple y uno de los más efectivos. Como BigQuery es un almacén columnar, el coste de una consulta se basa en los datos procesados en las columnas que seleccionas. Pide solo las columnas que necesitas y reducirás los costes drásticamente.
- Aprovecha la Caché: BigQuery almacena en caché los resultados de cada consulta durante 24 horas. Si vuelves a ejecutar exactamente la misma consulta, el resultado se devolverá desde la caché de forma instantánea y gratuita. Esto es especialmente útil para dashboards de BI que son consultados por muchos usuarios.
- Estima Antes de Ejecutar: La interfaz de BigQuery te muestra una estimación de los datos que procesará una consulta antes de que la ejecutes. ¡Úsala! Si ves que una consulta va a escanear terabytes, es una señal para que la revises y optimices.
- Materializa Resultados Intermedios: Si tienes una consulta compleja con varias etapas que se usa como base para otras muchas, considera materializar su resultado en una tabla intermedia. Pagarás un poco más por el almacenamiento, pero te ahorrarás el coste de re-computar esa lógica compleja una y otra vez.
Optimizando Dataproc: Domando el Clúster de Spark/Hadoop
Dataproc simplifica la gestión de clústeres de Spark y Hadoop, pero sigues pagando por las máquinas virtuales (VMs) subyacentes mientras están encendidas. El objetivo principal aquí es minimizar el tiempo que un clúster está inactivo.
- Clústeres Efímeros: El Patrón de Oro. La estrategia más efectiva es tratar los clústeres como recursos desechables. En lugar de tener un clúster persistente esperando trabajo, crea un clúster justo antes de que un job lo necesite, ejecuta el job y elimina el clúster inmediatamente después. Herramientas de orquestación como Cloud Composer son perfectas para automatizar este ciclo de vida.
- Políticas de Autoescalado: Si necesitas un clúster de larga duración, configura una política de autoescalado. Dataproc puede añadir o quitar nodos worker automáticamente en función de la carga de trabajo del clúster. Esto te asegura tener la potencia necesaria durante los picos de trabajo y no pagar por recursos ociosos en los valles.
- Usa VMs Spot (Preemptibles): Para cargas de trabajo tolerantes a fallos (como la mayoría de los jobs de Spark), puedes usar VMs Spot para los nodos worker. Son hasta un 80-90% más baratas que las VMs normales, con la contrapartida de que Google puede reclamarlas en cualquier momento. El ahorro de costes puede ser masivo.
- La Evolución: Dataproc Serverless. Esta es la opción más moderna y, a menudo, la más eficiente. Con Dataproc Serverless, no gestionas clústeres en absoluto. Simplemente envías tu trabajo de Spark a la API, especificas los recursos que necesita, y Google se encarga de aprovisionar, ejecutar y desaprovisionar la infraestructura necesaria. Pagas únicamente por el tiempo de procesamiento del job, eliminando por completo el concepto de clúster inactivo.