Implemente 10.000 sensores de temperatura de IoT a nivel global y requiera ingesta, procesamiento, almacenamiento y análisis en tiempo real a escala. ¿Qué arquitectura debería usar?
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Respuesta correcta: Publicar datos de sensores en Cloud Pub/Sub, transmitir Pub/Sub a Cloud Dataflow y escribir los resultados en BigQuery..
Por qué esta es la respuesta
La arquitectura correcta utiliza Cloud Pub/Sub para la ingesta escalable de mensajes de IoT en tiempo real. Cloud Dataflow es ideal para el procesamiento de streaming de datos a gran escala, permitiendo transformaciones y análisis complejos. Finalmente, BigQuery proporciona un almacén de datos analítico altamente escalable y de alto rendimiento para el almacenamiento y análisis en tiempo real. Las otras opciones son menos adecuadas: Datastore no es óptimo para series temporales de IoT a esta escala; escribir en Cloud Storage y usar Dataproc es un enfoque por lotes, no en tiempo real; y Cloud SQL no está diseñado para el volumen y la velocidad de datos de IoT a esta escala.
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