数百万台のマシンのCPUとメモリの時系列データを1秒ごとに保存し、リアルタイムのアドホック分析、クエリごとの低コスト、スケーラブルなスキーマを実現するには、どのデータベースとデータモデルを選択しますか？

数百万台のマシンからの1秒ごとの時系列データには、Bigtableが最適です。Bigtableは、高スループットの読み書きと低レイテンシのアドホック分析に優れており、大規模な時系列データに適しています。VM識別子と1秒ごとのタイムスタンプを組み合わせた行キーは、特定のVMのデータを時系列で効率的に取得するのに役立ちます。ナローなテーブルは、各タイムスタンプのCPUとメモリのサンプルを別々の列として保持し、柔軟なスキーマと効率的なストレージを可能にします。BigQueryはリアルタイムのアドホック分析には向いていますが、秒ごとのデータ追加はコストが高く、更新も非効率です。ワイドテーブルは、列数の上限や更新の複雑さから、このユースケースには適していません。