전 세계적으로 10,000개의 IoT 온도 센서를 배포하고 실시간 수집, 처리, 저장 및 분석을 대규모로 수행해야 합니다. 어떤 아키텍처를 사용해야 할까요?

이 아키텍처는 대규모 IoT 데이터 처리에 최적화되어 있습니다. Cloud Pub/Sub는 10,000개 센서의 실시간 데이터를 안정적으로 수집하고 분산 처리할 수 있는 메시징 서비스입니다. Cloud Dataflow는 Pub/Sub에서 스트리밍되는 데이터를 실시간으로 변환, 집계 및 처리하는 데 이상적이며, 서버리스 방식으로 자동 확장됩니다. 처리된 결과는 BigQuery에 저장되어 대규모 분석을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 한계가 있습니다. Google Cloud Datastore는 실시간 분석보다는 트랜잭션 데이터 저장에 적합하며, 대규모 스트리밍 데이터 수집에는 비효율적입니다. 원시 데이터를 Cloud Storage에 기록하고 Dataproc을 사용하는 것은 배치 처리에는 적합하지만, 실시간 처리 요구사항을 충족하기 어렵습니다. 로그를 Cloud Storage로 일괄 내보내고 Cloud SQL로 가져오는 것은 실시간 처리 요구사항을 충족하지 못하며, Cloud SQL은 대규모 분석보다는 관계형 데이터 관리에 더 적합합니다.