Проанализируйте затраты на сервисы по трем проектам и составьте ежедневные и ежемесячные оценки затрат по типам сервисов на следующие шесть месяцев, используя стандартный SQL. Что следует предпринять?

Правильный ответ — экспортировать платежные данные в набор данных BigQuery, затем выполнять SQL-запросы с временными окнами для анализа. BigQuery — это полностью управляемое, бессерверное хранилище данных, идеально подходящее для анализа больших объемов данных с использованием стандартного SQL. Оно позволяет эффективно выполнять запросы по историческим данным и прогнозировать затраты с помощью временных окон. Экспорт в Cloud Storage и последующий импорт в Cloud Bigtable неоптимален, так как Bigtable — это база данных NoSQL для высокопроизводительных рабочих нагрузок, а не для аналитики SQL. Экспорт в Cloud Storage и импорт в Google Sheets не подходит для больших объемов данных и сложных запросов, необходимых для анализа затрат по нескольким проектам за шесть месяцев. Экспорт в локальный файл и анализ с помощью десктопного инструмента не масштабируется и не обеспечивает централизованного решения для анализа больших данных.