Você precisa rotular entidades em vídeos visualizados e fornecer filtragem muito rápida em vários TB de dados de preferência do usuário. Qual design atende a ambas as necessidades?

A opção correta utiliza a API Cloud Video Intelligence, que é um serviço gerenciado do Google Cloud para análise de vídeo, ideal para rotular entidades de forma eficiente sem a necessidade de treinar e gerenciar modelos complexos. O Cloud Bigtable é a escolha apropriada para armazenar terabytes de dados de preferência do usuário, pois é um banco de dados NoSQL de alta performance e baixa latência, otimizado para grandes volumes de dados e consultas rápidas, o que atende à necessidade de "filtragem muito rápida". As opções que envolvem o Spark MLlib no Dataproc seriam mais complexas e demoradas para desenvolver e manter, além de potencialmente não oferecerem a mesma velocidade e escalabilidade para a filtragem em TB de dados de preferência do usuário. O Cloud SQL não é adequado para terabytes de dados com requisitos de "filtragem muito rápida" devido às suas características de banco de dados relacional, que podem ter latência maior em comparação com o Bigtable para esse volume e tipo de consulta.