Um aplicativo de clima em tempo real ingere dados de 50.000 sensores que enviam 10 leituras/segundo (timestamp + valor). Qual armazenamento é apropriado para ingestão de séries temporais de baixa latência e alta taxa de transferência?

O Google Cloud Bigtable é ideal para ingestão de séries temporais de baixa latência e alta taxa de transferência, como os 50.000 sensores enviando 10 leituras/segundo. Ele é um banco de dados NoSQL de colunas largas, otimizado para grandes cargas de trabalho analíticas e operacionais, com excelente desempenho para dados de séries temporais devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. O Google BigQuery é um data warehouse analítico, ótimo para consultas complexas, mas não para ingestão de baixa latência. O Google Cloud SQL é um banco de dados relacional, adequado para transações e dados estruturados, mas não escala para a taxa de ingestão necessária. O Google Cloud Storage é um armazenamento de objetos, bom para arquivos grandes e backups, mas não para acesso rápido e granular a dados de séries temporais.