Un'applicazione meteo in tempo reale acquisisce dati da 50.000 sensori che inviano 10 letture/secondo (timestamp + valore). Qual è lo storage appropriato per l'ingestione di serie temporali a bassa latenza e ad alto throughput?
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Risposta corretta: Google Cloud Bigtable.
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Google Cloud Bigtable è la scelta migliore per l'ingestione di serie temporali a bassa latenza e ad alto throughput. È un database NoSQL ampiamente distribuito, progettato per gestire petabyte di dati con latenze di millisecondi, ideale per carichi di lavoro di streaming e IoT come questo scenario. Google BigQuery è un data warehouse analitico serverless, ottimizzato per query complesse su grandi dataset, non per l'ingestione di dati in tempo reale ad alto volume. Google Cloud SQL è un database relazionale gestito, adatto per carichi di lavoro transazionali tradizionali, ma non scalabile per 50.000 sensori che inviano 10 letture al secondo. Google Cloud Storage è un servizio di archiviazione di oggetti, non un database adatto per l'ingestione e la query di serie temporali a bassa latenza.
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