Sie werden Finanzmarktdaten verteilen als: Echtzeit-Ereignisstrom, ANSI SQL-Zugriff auf Echtzeit- und historische Daten sowie Batch-Exporte historischer Daten. Welche Kombination von GCP-Diensten bietet diese Funktionen?

Cloud Pub/Sub ist ideal für die Verteilung von Echtzeit-Ereignisströmen. Cloud Storage kann historische Daten für Batch-Exporte speichern. BigQuery ist eine hervorragende Wahl für ANSI SQL-Zugriff auf Echtzeit- und historische Daten, da es Streaming-Inserts unterstützt und große Datensätze effizient abfragen kann. Cloud Dataflow, Cloud SQL und Cloud Spanner sind weniger optimal: Cloud Dataflow ist ein Verarbeitungsdienst, kein primärer Datenspeicher für diese Anforderungen. Cloud SQL ist eine relationale Datenbank, die für sehr große historische Datensätze und Echtzeit-Streaming-Analysen weniger geeignet ist als BigQuery. Cloud Spanner ist eine global verteilte relationale Datenbank, die für diese spezifischen Anforderungen überdimensioniert und teurer wäre. Cloud Dataproc ist ein verwalteter Hadoop/Spark-Dienst, der für Batch-Verarbeitung gut ist, aber nicht direkt die Echtzeit-Streaming- und SQL-Zugriffsanforderungen so elegant erfüllt wie Pub/Sub und BigQuery.