Een piek in live tv-stemmen van 3 minuten moet een hoge schrijfbelasting aankunnen, gedeeltelijke resultaten tonen terwijl deze open is, en een exacte eenmalige eindtelling produceren, terwijl de kosten worden geminimaliseerd. Welke architectuur voldoet aan deze vereisten?

De correcte optie voldoet aan alle vereisten. Pub/Sub verwerkt de hoge schrijfbelasting betrouwbaar. Een Dataflow-pipeline kan de stemmen efficiënt naar zowel Bigtable als BigQuery leiden. Bigtable is ideaal voor het tonen van snelle, gedeeltelijke resultaten vanwege de lage latentie en hoge doorvoer voor sleutel-waardetoegang. BigQuery is geschikt voor de exacte eenmalige eindtelling en latere analyse. Het afsluiten van de Bigtable-instantie na het stemmen minimaliseert de kosten, wat een belangrijke vereiste is. Memorystore is te duur en biedt mogelijk niet de persistentie of schaalbaarheid voor de eindtelling. Cloud SQL is minder geschikt voor de extreem hoge schrijfbelasting en real-time query's op grote schaal. Cloud Functions die rechtstreeks naar BigQuery schrijven, kunnen problemen krijgen met de doorvoer bij piekbelasting en zijn minder efficiënt voor real-time weergave.