Necesita una API de muy baja latencia y altamente escalable que devuelva datos bursátiles en tiempo real desde una base de datos interna. ¿Qué arquitectura minimiza la latencia a la vez que escala?

La opción correcta es usar Memorystore for Redis para almacenar en caché los datos bursátiles más accedidos, consultarlo primero y recurrir a la base de datos interna. Redis es una base de datos en memoria extremadamente rápida, ideal para el almacenamiento en caché de baja latencia. Al consultar primero la caché, se minimiza la latencia para los datos más solicitados. Si los datos no están en la caché, se recurre a la base de datos interna. Almacenar los datos en BigQuery y consultarlos en cada solicitud de usuario no es adecuado porque BigQuery está optimizado para análisis de grandes volúmenes de datos, no para consultas de baja latencia en tiempo real. Almacenar todos los datos en Memorystore for Redis y consultarlos en cada solicitud podría ser costoso y no es escalable para conjuntos de datos muy grandes que no caben completamente en la memoria. Usar Bigtable y consultar para las solicitudes, poniendo en cola las solicitudes de usuario a través de Pub/Sub para su procesamiento, introduce latencia adicional debido a la cola y Bigtable, aunque es de baja latencia, no es tan rápido como una caché en memoria para los datos más accedidos.