1000 sensores emitem uma métrica por sensor por segundo com timestamps. Você já tem 1 TB e crescerá ~1 GB/dia. Você precisa de leituras em milissegundos para um único sensor+timestamp e consultas analíticas complexas diárias com joins. Como você deve armazenar esses dados?
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Resposta correta: Armazene seus dados no Bigtable. Concatene o ID do sensor e o timestamp e use-o como chave de linha. Realize uma exportação para o BigQuery todos os dias..
Por que esta é a resposta
A resposta correta é armazenar os dados no Bigtable e exportá-los diariamente para o BigQuery. O Bigtable é ideal para dados de séries temporais com alta taxa de ingestão e consultas de ponto (sensor+timestamp) devido à sua baixa latência e escalabilidade. A concatenação de ID do sensor e timestamp como chave de linha otimiza essas buscas. Para consultas analíticas complexas diárias e joins, o BigQuery é a escolha certa, pois é um data warehouse analítico escalável e otimizado para essas operações. Armazenar tudo no BigQuery seria ineficiente para as consultas de ponto de baixa latência. Usar a métrica como chave primária no BigQuery ou chave de linha no Bigtable não otimizaria as buscas por sensor e timestamp.
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