Un sistema de transporte en tiempo real ingiere las ubicaciones de los conductores cada 5 segundos y los eventos de reserva, agrega la oferta/demanda de los últimos 30 segundos cada 2 segundos y almacena los resultados para paneles de baja latencia. ¿Qué opción de ventanas y almacenamiento se ajusta a este requisito?

La opción correcta es agrupar los datos usando una ventana de salto (hopping window) en un pipeline de Dataflow y escribir los datos agregados en Memorystore. Una ventana de salto es ideal para agregaciones superpuestas y frecuentes, como la necesidad de agregar oferta/demanda cada 2 segundos sobre los últimos 30 segundos. Memorystore (Redis o Memcached) es una base de datos en memoria de baja latencia, perfecta para almacenar resultados agregados que alimentan paneles en tiempo real. Las ventanas deslizantes (tumbling windows) no son adecuadas porque no se superponen, lo que impediría la agregación continua cada 2 segundos de los últimos 30 segundos. Las ventanas de sesión (session windows) se usan para agrupar eventos relacionados por la actividad del usuario, no por intervalos de tiempo fijos. BigQuery, aunque es excelente para análisis, no ofrece la latencia ultrabaja necesaria para paneles en tiempo real que requieren actualizaciones cada 2 segundos.