谷歌数据流作业从Pubsub读取并写入GCS的速度非常慢，(WriteFiles/WriteShardedBundlesToTempFiles/GroupIntoShards)耗时太长

谷歌数据流作业从Pubsub读取并写入GCS的速度非常慢，主要是由于以下几个原因导致的：

1. 网络延迟：数据流作业需要从Pubsub读取数据，并将其写入GCS，这涉及到网络通信。如果网络延迟较高，数据传输速度就会变慢。
2. 数据量过大：如果数据量非常大，写入GCS的过程可能会变得缓慢。这可能是由于数据流作业在将数据写入GCS时，需要将数据分片并写入多个文件中，这个过程可能会耗费较长的时间。
3. 数据处理逻辑复杂：数据流作业可能需要对数据进行一些处理，例如分组、排序、聚合等操作。如果数据处理逻辑较为复杂，耗时就会增加。

针对这个问题，可以采取以下措施来改善速度：

1. 优化网络连接：确保网络连接稳定，并且减少网络延迟。可以选择就近的数据中心进行数据传输，或者使用专用的网络加速服务。
2. 数据分片优化：对于大数据量的情况，可以考虑优化数据分片的策略，使得每个分片的数据量适中，避免某些分片过大导致写入速度变慢。
3. 简化数据处理逻辑：如果可能的话，可以尝试简化数据处理逻辑，减少不必要的计算操作，从而提高处理速度。
4. 调整作业配置：根据实际情况，可以调整数据流作业的配置参数，例如并行度、资源分配等，以优化作业的执行效率。

对于谷歌云平台的相关产品和服务，可以考虑使用以下产品来改善数据流作业的速度：

1. Pubsub：谷歌云平台提供的消息传递服务，可以实现高可靠、可扩展的消息传递。可以使用Pubsub来优化数据的读取过程。
2. GCS：谷歌云存储服务，提供了高可靠性、高可扩展性的对象存储。可以使用GCS来优化数据的写入过程。
3. 数据流：谷歌云平台提供的大数据处理服务，可以实现实时数据处理和批量数据处理。可以使用数据流来处理数据，并将结果写入GCS。

具体的产品介绍和使用方法，请参考谷歌云平台官方文档：谷歌云产品文档。