Você precisa de uma API altamente escalável e de latência mínima que retorne dados de ações em tempo real de um banco de dados interno. Qual arquitetura minimiza a latência enquanto escala?

A opção correta minimiza a latência e escala usando o Memorystore for Redis como cache. O Redis é um armazenamento de dados em memória, oferecendo latência extremamente baixa para dados frequentemente acessados, como cotações de ações em tempo real. Em caso de cache miss, a consulta recorre ao banco de dados interno, garantindo a disponibilidade dos dados. As outras opções são menos ideais: BigQuery é um data warehouse analítico otimizado para grandes volumes de dados e consultas complexas, não para latência mínima em tempo real por solicitação. Armazenar todos os dados de ações no Memorystore pode ser inviável para grandes volumes e não aborda a persistência ou a fonte primária de dados de forma escalável. Bigtable é um banco de dados NoSQL de alta performance para grandes cargas de trabalho analíticas e operacionais, mas consultar diretamente para cada solicitação ainda pode ter latência maior que um cache em memória. O Pub/Sub é para enfileiramento assíncrono, não para reduzir a latência de resposta direta ao usuário.