Tiene 10 PB de datos históricos de productos para análisis y 10 GB del último estado conocido de cada producto que debe servir una API a hasta 1000 QPS con una latencia <1s. ¿Qué diseño de almacenamiento es rentable y satisface las necesidades de análisis y API?

La opción correcta utiliza BigQuery para los 10 PB de datos históricos, ya que es un almacén de datos escalable y rentable para análisis de grandes volúmenes. Para el estado actual (10 GB, 1000 QPS, <1s latencia), Cloud SQL es adecuado. Ofrece baja latencia y alta concurrencia para cargas transaccionales y de lectura intensiva, lo que satisface los requisitos de la API. La opción incorrecta que sugiere servir el último estado directamente desde BigQuery a la API no es viable debido a la latencia inherente de BigQuery, que no cumpliría con el requisito de <1s para una API de alta concurrencia. La opción de usar Firestore para todo es costosa para 10 PB de datos históricos y menos eficiente para análisis complejos. Cloud SQL para 10 PB de datos históricos es inviable por escalabilidad y costo.