Devi implementare 10.000 sensori di temperatura IoT a livello globale e richiedere l'ingestione, l'elaborazione, l'archiviazione e l'analisi in tempo reale su larga scala. Quale architettura dovresti usare?

Questa architettura è ideale per l'ingestione, l'elaborazione e l'analisi in tempo reale su larga scala. Cloud Pub/Sub offre un sistema di messaggistica globale e scalabile per l'ingestione dei dati IoT. Cloud Dataflow, un servizio completamente gestito per l'elaborazione di dati in streaming e batch, può trasformare e arricchire i dati in tempo reale. BigQuery, un data warehouse serverless e altamente scalabile, è perfetto per l'archiviazione e l'analisi ad-hoc. Le altre opzioni sono meno adatte: Datastore non è ottimizzato per serie temporali o analisi su larga scala e l'esportazione in BigQuery aggiungerebbe latenza. Scrivere dati grezzi su Cloud Storage e usare Dataproc per l'analisi su richiesta non è una soluzione in tempo reale e introduce complessità operativa. L'esportazione di log in batch su Cloud Storage e l'importazione in Cloud SQL non supportano l'elaborazione in tempo reale e Cloud SQL non è progettato per l'analisi di petabyte di dati.