Pour réduire les temps d'arrêt imprévus des véhicules à l'aide de GCP, quelle architecture répond aux exigences techniques de streaming, d'analyse et de reporting ?
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Bonne réponse : Utiliser BigQuery comme entrepôt de données ; connecter les véhicules et diffuser la télémétrie dans BigQuery via Cloud Pub/Sub et Cloud Dataflow ; utiliser Data Studio pour l'analyse et le reporting..
Pourquoi c'est la réponse
L'option correcte utilise BigQuery comme entrepôt de données, idéal pour l'analyse de grands volumes de données. Cloud Pub/Sub gère l'ingestion de données de streaming à faible latence provenant des véhicules, et Cloud Dataflow traite et transforme ces données avant de les charger dans BigQuery. Data Studio fournit des capacités de reporting et d'analyse interactives. Cette combinaison répond aux exigences de streaming, d'analyse et de reporting en temps quasi réel. Les autres options sont moins adaptées : Le téléchargement de fichiers gzip vers Cloud Storage est un processus par lots, non adapté au streaming en temps réel. Cloud Dataproc Hive est un service Hadoop managé, plus complexe et coûteux pour ce cas d'usage par rapport à BigQuery, et l'importation via gcloud n'est pas du streaming. L'utilisation de scripts Pig avec Dataproc Hive est une approche plus ancienne et moins optimisée pour l'analyse en temps réel que la pile BigQuery/Data Studio.
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