Debe etiquetar entidades en videos vistos y proporcionar un filtrado muy rápido de varios TB de datos de preferencias de usuario. ¿Qué diseño satisface ambas necesidades?

La opción correcta utiliza Cloud Video Intelligence API para el etiquetado de videos, que es una solución pre-entrenada y escalable para esta tarea. Almacenar los datos en Cloud Bigtable es ideal para el filtrado rápido de varios terabytes de datos de preferencias de usuario debido a su baja latencia y alta capacidad de rendimiento para grandes volúmenes de datos. Las opciones que involucran Spark MLlib requieren entrenamiento y despliegue de modelos personalizados, lo cual es más complejo y posiblemente menos eficiente para el etiquetado de videos que una API especializada. Cloud SQL no es la mejor opción para el filtrado rápido de terabytes de datos, ya que Bigtable está diseñado específicamente para cargas de trabajo de alto rendimiento y baja latencia a escala de terabytes.