È necessario etichettare le entità nei video visualizzati e fornire un filtro molto rapido su diversi TB di dati sulle preferenze dell'utente. Quale design soddisfa entrambe le esigenze?

L'opzione corretta soddisfa entrambe le esigenze in modo efficiente. L'API Cloud Video Intelligence è la soluzione più adatta per etichettare entità nei video, offrendo funzionalità pre-addestrate e scalabili senza la necessità di addestrare un modello personalizzato. Cloud Bigtable è un database NoSQL a colonne larghe, ideale per gestire grandi volumi di dati (TB) con requisiti di bassa latenza per il filtraggio e le raccomandazioni, come le preferenze utente. Le opzioni che propongono Spark MLlib per l'etichettatura sono meno efficienti perché richiederebbero un addestramento complesso e risorse computazionali significative per un compito che un'API gestita può svolgere. L'opzione che suggerisce Cloud SQL non è ottimale per il filtraggio rapido su terabyte di dati, poiché Cloud SQL è un database relazionale più adatto a carichi di lavoro transazionali e non alla scalabilità orizzontionale e alla bassa latenza di Bigtable per questo caso d'uso.