Vous avez besoin d'une API à très faible latence et hautement évolutive qui renvoie des données boursières en temps réel à partir d'une base de données interne. Quelle architecture minimise la latence tout en assurant l'évolutivité ?

L'option correcte minimise la latence en utilisant Memorystore pour Redis comme cache en mémoire. Redis est optimisé pour des lectures et écritures ultra-rapides, ce qui est crucial pour les données en temps réel et à très faible latence. La stratégie de repli vers la base de données interne assure la fiabilité et la persistance des données. Stocker les données dans BigQuery est inapproprié car BigQuery est un entrepôt de données analytiques, optimisé pour les requêtes complexes sur de grands ensembles de données, pas pour les requêtes transactionnelles à faible latence. Stocker toutes les données dans Memorystore pour Redis est coûteux et ne garantit pas la persistance à long terme pour toutes les données. Utiliser Bigtable est une option pour les données à grande échelle, mais l'ajout de Pub/Sub pour les requêtes utilisateur introduit une latence supplémentaire et n'est pas idéal pour des réponses en temps réel.