Dataflow 服務的「動態重新平衡工作」功能可讓服務根據執行階段的狀況，動態重新分割工作。這些條件可能包括：
- 工作指派不平衡
- 工作站完成工作的時間比預期更慢
- 工作站完成工作的時間比預期更快
Dataflow 服務會自動偵測這些狀況，然後動態地將工作指派給未使用或未充分利用的工作站，以縮短工作的整體處理時間。
限制
「動態重新平衡工作」只會在 Dataflow 服務平行處理一些輸入資料時發揮作用，這包括從外部輸入來源讀取資料時，處理具體化中繼 PCollection 時，或處理像是 GroupByKey 的匯總結果時。如果您融合了工作中的許多步驟，工作中的中繼 PCollection 數量將會減少，並且「動態重新平衡工作」將會受限於來源具體化 PCollection 中的元素數量。如要確保動態重新平衡工作可套用至管道中的特定 PCollection，您可以透過幾種方法來避免融合，讓工作得以進行動態平行處理。
「動態重新平衡工作」無法對比單筆記錄更精細的資料進行重新平行處理。 如果資料中包含會造成處理時間大幅延遲的記錄，這些記錄可能也會延遲您的工作。Dataflow 無法細分個別的「熱門」記錄，也無法將其重新分配給多個工作站。
Java
如果您為管道的最終輸出設定了固定數量的資料分割 (例如使用 TextIO.Write.withNumShards 寫入資料)，Dataflow 會根據您選擇的資料分割數量來限制平行處理。
Python
如果您為管道的最終輸出設定了固定數量的資料分割 (例如使用 beam.io.WriteToText(..., num_shards=...) 寫入資料)，Dataflow 會根據您選擇的資料分割數量來限制平行處理。
Go
如果您為管道的最終輸出設定了固定數量的資料分割，Dataflow 會根據您選擇的資料分割數量來限制平行處理。
使用自訂資料來源
Java
如果管道使用您提供的自訂資料來源，您必須實作 splitAtFraction 方法，才能讓您的資料來源使用動態重新平衡工作功能。
如果您未正確實作 splitAtFraction，資料來源的記錄可能會重複或遭到捨棄。如需實作 splitAtFraction 的說明和提示，請參閱 RangeTracker 的 API 參考資料。
Python
如果管道使用您提供的自訂資料來源，您的 RangeTracker 必須實作 try_claim、try_split、position_at_fraction 和 fraction_consumed，才能讓您的資料來源使用「動態重新平衡工作」功能。
詳情請參閱「RangeTracker 的 API 參考資料」一文。
Go
如果管道使用您提供的自訂資料來源，則必須實作有效的 RTracker，才能讓來源使用動態重新平衡工作功能。
詳情請參閱 RTracker API 參考資料。
系統會使用自訂來源的 getProgress() 方法傳回的值，啟動動態工作重新平衡。getProgress() 的預設實作會傳回 null。如要確保自動調整資源配置功能順利啟動，請確認自訂來源會覆寫 getProgress()，以便傳回適當的值。