Vous disposez de 10 Po de données historiques sur les produits pour l'analyse et de 10 Go de l'état le plus récent de chaque produit, qui doivent alimenter une API jusqu'à 1000 QPS avec une latence inférieure à 1 seconde. Quelle conception de stockage est rentable et répond aux besoins d'analyse et d'API ?
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Bonne réponse : 1. Stocker les données historiques dans BigQuery pour l'analyse. 2. Stocker le dernier état dans une table Cloud SQL après chaque modification. 3. Servir le dernier état depuis Cloud SQL vers l'API..
Pourquoi c'est la réponse
La bonne approche sépare les charges de travail d'analyse et de service. BigQuery est idéal pour 10 Po de données historiques en raison de son coût-efficacité et de ses performances pour les requêtes analytiques massives. Cloud SQL est un bon choix pour le dernier état (10 Go) car il peut gérer 1000 QPS avec une faible latence, ce qui est crucial pour une API. L'option incorrecte 1 échoue car BigQuery n'est pas optimisé pour servir des requêtes à faible latence à 1000 QPS pour une API. L'option incorrecte 2 échoue car Firestore est coûteux pour 10 Po de données historiques et n'est pas le meilleur choix pour des requêtes analytiques complexes. L'option incorrecte 3 échoue car Cloud SQL est coûteux et moins performant que BigQuery pour 10 Po de données historiques.
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