Para reducir el tiempo de inactividad no planificado de los vehículos usando GCP, ¿qué arquitectura cumple con los requisitos técnicos para el streaming, análisis y generación de informes?

La arquitectura correcta utiliza BigQuery como almacén de datos escalable para análisis. Cloud Pub/Sub es ideal para la ingesta de datos de streaming de baja latencia desde vehículos, y Cloud Dataflow procesa y transforma estos datos antes de cargarlos en BigQuery. Data Studio (Looker Studio) proporciona capacidades de análisis y generación de informes en tiempo real. Las opciones incorrectas son: Subir archivos gzip a Cloud Storage es un proceso por lotes, no adecuado para el streaming en tiempo real. Cloud Dataproc Hive es una solución Hadoop/Spark que es más compleja y costosa para este caso de uso de streaming en comparación con BigQuery y Dataflow. Además, importar a BigQuery desde Hive introduce pasos innecesarios. Usar scripts Pig con Hive es una solución más tradicional y menos optimizada para el streaming y el análisis moderno en la nube que la combinación de BigQuery, Dataflow y Data Studio.