Para um pipeline de processamento de série temporal, quais serviços do Google Cloud você deve colocar nas caixas 1, 2, 3 e 4?

Para um pipeline de processamento de série temporal, o Cloud Pub/Sub é ideal para ingestão de dados em tempo real (caixa 1). O Cloud Dataflow (caixa 2) é a melhor escolha para processamento e transformação de dados em streaming, como agregação ou enriquecimento, devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e janelas de tempo. O Cloud Bigtable (caixa 3) é um banco de dados NoSQL de alto desempenho, otimizado para grandes cargas de trabalho analíticas e de série temporal, sendo excelente para armazenar dados de alta taxa de transferência. Finalmente, o BigQuery (caixa 4) é um data warehouse sem servidor e altamente escalável, perfeito para análises complexas e consultas ad-hoc sobre os dados processados e armazenados. As outras opções são menos adequadas: Cloud Datastore e Cloud Spanner são bancos de dados transacionais, não otimizados para grandes volumes de dados de série temporal ou análises em tempo real. Cloud Storage é um armazenamento de objetos, mais adequado para dados brutos ou arquivos, não para acesso rápido e indexado de série temporal. Firebase Messages é um serviço de mensagens para aplicativos móveis, não para ingestão de dados de pipeline.