Analise os custos de serviço em três projetos e produza estimativas de custo diárias e mensais por tipo de serviço para os próximos seis meses usando SQL padrão. O que você deve fazer?

A opção correta é exportar os dados de faturamento para um conjunto de dados do BigQuery e, em seguida, executar consultas SQL de janela de tempo para análise. O BigQuery é ideal para analisar grandes volumes de dados de faturamento com SQL padrão, permitindo consultas complexas e eficientes para estimativas diárias e mensais. Exportar para o Cloud Storage e depois para o Cloud Bigtable não é o fluxo mais eficiente para análise de faturamento baseada em SQL, pois o Bigtable é um banco de dados NoSQL para dados de baixa latência. Exportar para o Google Sheets limitaria a escala e a complexidade das análises para seis meses de dados de faturamento de três projetos. Exportar para um arquivo local e usar uma ferramenta de desktop seria inviável para grandes volumes de dados e não aproveitaria os recursos da nuvem.