Per una pipeline di elaborazione di serie temporali, quali servizi Google Cloud dovresti inserire nelle caselle 1, 2, 3 e 4?

Per una pipeline di elaborazione di serie temporali, Cloud Pub/Sub è ideale per l'ingestione di eventi in tempo reale grazie al suo meccanismo di messaggistica asincrona. Cloud Dataflow è la scelta migliore per l'elaborazione di flussi di dati (streaming) e batch, permettendo trasformazioni complesse sui dati delle serie temporali. Cloud Bigtable è un database NoSQL a colonne larghe, ottimizzato per carichi di lavoro di serie temporali ad alto throughput e bassa latenza, rendendolo perfetto per l'archiviazione e l'analisi operativa. Infine, BigQuery è un data warehouse serverless e altamente scalabile, eccellente per l'analisi a lungo termine e le query ad-hoc su grandi volumi di dati storici. Le altre opzioni includono servizi meno adatti: Cloud Datastore o Cloud Spanner sono database transazionali, non ottimali per serie temporali; Cloud Storage è per l'archiviazione di oggetti, non per l'accesso a bassa latenza; Firebase Messages è per le notifiche push.