Para un pipeline de procesamiento de series temporales, ¿qué servicios de Google Cloud debería colocar en los cuadros 1, 2, 3 y 4?

Para un pipeline de series temporales, Cloud Pub/Sub es ideal para la ingesta de datos en tiempo real. Cloud Dataflow procesa y transforma estos datos de manera escalable. Cloud Bigtable es una base de datos NoSQL de alto rendimiento, perfecta para almacenar grandes volúmenes de datos de series temporales con acceso de baja latencia. Finalmente, BigQuery es el almacén de datos analítico que permite consultas complejas y análisis sobre los datos históricos. Las otras opciones son incorrectas porque: Cloud Datastore y Cloud Spanner no son las opciones óptimas para el almacenamiento de datos de series temporales a gran escala y baja latencia. Cloud Storage no es una base de datos, sino un almacenamiento de objetos, y no ofrece las capacidades de consulta y rendimiento necesarias para datos de series temporales en tiempo real.