Un pico de votación de TV en vivo de 3 minutos debe manejar una alta carga de escritura, mostrar resultados parciales mientras está abierto y producir un recuento final exacto una sola vez, minimizando el costo. ¿Qué arquitectura cumple con estos requisitos?

La opción correcta utiliza Pub/Sub para manejar la alta ingesta de datos de forma asíncrona y escalable. Dataflow procesa los votos, escribiéndolos en Bigtable para resultados parciales en tiempo real debido a su baja latencia de lectura/escritura y escalabilidad para grandes volúmenes de datos. BigQuery se usa para el recuento final exacto y análisis posteriores, aprovechando su capacidad para datos analíticos. Apagar Bigtable después de la votación minimiza los costos. Las otras opciones son menos adecuadas: Memorystore es un caché en memoria, costoso para grandes volúmenes de datos persistentes y no ideal para el recuento final. Cloud SQL for PostgreSQL puede tener dificultades con la alta carga de escritura instantánea y no es tan escalable como Bigtable para este caso de uso. Cloud Functions escribiendo directamente en BigQuery podría ser lento para actualizaciones en tiempo real y BigQuery no está optimizado para lecturas de baja latencia de resultados parciales.