Archiviare serie temporali di CPU e memoria al secondo per milioni di macchine con analisi ad-hoc in tempo reale, basso costo per query e schema scalabile. Quale database e modello di dati scegli?

La risposta corretta è creare una tabella Bigtable narrow con chiavi di riga che combinano l'identificatore della VM e il timestamp al secondo. Bigtable è un database NoSQL a colonne ampie, ideale per serie temporali e dati IoT, offrendo bassa latenza per query ad-hoc e scalabilità per milioni di macchine. La chiave di riga composta da VM ID e timestamp al secondo garantisce un ordinamento efficiente e un accesso rapido ai dati per intervallo. Un modello "narrow" (stretto) con poche colonne per riga è efficiente per l'archiviazione di singoli campioni. BigQuery, sebbene potente per l'analisi, non è ottimizzato per la scrittura ad alto throughput di singoli eventi di serie temporali e gli aggiornamenti riga per riga sono costosi. L'opzione di una tabella Bigtable "wide" (ampia) con campioni al secondo come colonne sarebbe inefficiente per le query ad-hoc e la gestione dello schema, poiché il numero di colonne crescerebbe indefinitamente.