Pojedynczy lokalny klaster Kafka w regionie us-east pobiera wiadomości z urządzeń IoT globalnie. Słaba łączność powoduje buforowanie danych na urządzeniach brzegowych i skoki w pobieraniu danych, co prowadzi do problemów z kosztami i zarządzaniem. Jaką zalecaną przez Google natywną dla chmury architekturę należy zastosować?

Prawidłowa odpowiedź to "Bramka IoT połączona z Cloud Pub/Sub, z Cloud Dataflow do odczytywania i przetwarzania wiadomości z Cloud Pub/Sub". Ta architektura wykorzystuje natywne usługi Google Cloud, które są skalowalne i odporne na problemy z łącznością. Cloud Pub/Sub działa jako globalny, zarządzany broker wiadomości, który może przyjmować dane z urządzeń IoT na całym świecie, niezależnie od ich lokalizacji i jakości połączenia, buforując je i dostarczając w sposób niezawodny. Cloud Dataflow jest idealny do skalowalnego przetwarzania strumieniowego tych danych. Pozostałe opcje są mniej odpowiednie: "Edge TPU jako urządzenia czujnikowe do przechowywania i przesyłania wiadomości" skupia się na sprzęcie do wnioskowania na brzegu sieci, a nie na rozwiązaniu problemu buforowania i przesyłania danych na dużą skalę. "Cloud Dataflow połączony z klastrem Kafka w celu skalowania przetwarzania przychodzących wiadomości" nadal opiera się na pojedynczym klastrze Kafka w us-east, co nie rozwiązuje problemów z globalną łącznością i skokami w pobieraniu danych. "Klaster Kafka zwirtualizowany na Compute Engine w us-east z Cloud Load Balancing do łączenia się z urządzeniami na całym świecie" nadal utrzymuje pojedynczy punkt wejścia w us-east, co nie jest optymalne dla globalnych urządzeń IoT i nie oferuje takiej elastyczności i odporności na awarie jak Pub/Sub.