Для системы, которая передает потоковые данные с тысяч устройств, выберите сервисы для шагов 1–4, чтобы принимать, обрабатывать, хранить и выполнять SQL-аналитику.

Правильный ответ: 1. Pub/Sub 2. Dataflow 3. BigQuery 4. Firestore. 1. Pub/Sub — это масштабируемый сервис обмена сообщениями, идеально подходящий для приема потоковых данных от тысяч устройств. Он обеспечивает надежную доставку сообщений и высокую пропускную способность. 2. Dataflow — это полностью управляемый сервис для выполнения преобразований и обогащения данных в реальном времени или в пакетном режиме. Он интегрируется с Pub/Sub для обработки потоковых данных. 3. BigQuery — это бессерверное, высокомасштабируемое и экономичное хранилище данных, предназначенное для аналитики больших объемов данных с использованием SQL. Это идеальный выбор для выполнения SQL-аналитики над обработанными данными. 4. Firestore — это гибкая, масштабируемая база данных NoSQL для мобильных, веб- и серверных разработок. Она подходит для хранения отдельных записей или метаданных, которые могут быть получены в результате анализа, но не для основной аналитики больших объемов. Неправильные варианты: App Engine не является сервисом для приема потоковых данных. Firestore не является основным хранилищем для SQL-аналитики больших объемов данных. Порядок сервисов важен: сначала прием (Pub/Sub), затем обработка (Dataflow), затем хранение для аналитики (BigQuery), и, возможно, хранение отдельных результатов (Firestore).