如何低成本存储BigQuery DLP作业的运行结果？

以下是实测可行、成本远低于默认流式写入/PubSub/Monitoring的方案，按适用优先级排序：

• 首选：直接配置DLP作业以批量写入模式输出到BigQuery
  目前DLP的BigQuery输出配置已支持选择批量写入通道，而非默认的流式写入。该模式走BQ免费的批量加载链路，完全没有数据 ingestion 费用，也不需要额外做数据中转，配置最简单，结果直接落入指定BQ表，适合需要直接在BQ里分析PII检测结果的场景。
• 次选：中转至Cloud Storage后批量加载进BQ
  如果你使用的DLP版本暂时不支持批量写入BQ的选项，可以先配置作业将结果以CSV/JSON格式导出到Cloud Storage，作业跑完后通过BQ的批量Load Job导入到目标表。Cloud Storage标准存储的成本极低，如果只是中转使用，导入完成后即可删除临时文件，几乎不会产生额外费用，同样可以完全避开流式写入成本。
• 零额外存储成本方案：直接复用DLP内置作业结果保留机制
  DLP默认会将作业的检测结果（包含PII位置等全部findings信息）保留180天，如果你的场景不需要长期归档结果，仅需要临时查询、触发后续处理，可以直接通过DLP的API、控制台读取作业内置的结果数据，不需要额外购买任何存储资源，成本为0。
• 长期归档低成本方案：存储到Cloud Storage冷存储/归档存储
  如果有合规要求需要将检测结果留存数月甚至数年，可以将结果导出到Cloud Storage的冷线存储或者归档存储，这两类存储的单位成本远低于BQ长期存储、标准存储，适合不频繁访问的归档场景，需要使用时再发起解冻操作即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yann