У вас есть 10 ПБ исторических данных о продуктах для аналитики и 10 ГБ данных о последнем известном состоянии каждого продукта, которые должны обслуживать API с производительностью до 1000 запросов в секунду и задержкой менее 1 секунды. Какая архитектура хранилища является экономически эффективной и удовлетворяет потребности аналитики и API?

Правильный ответ обеспечивает оптимальное сочетание для аналитики и API. BigQuery идеально подходит для хранения 10 ПБ исторических данных, предлагая масштабируемость и экономичность для аналитических запросов. Cloud SQL, будучи реляционной базой данных, отлично подходит для хранения 10 ГБ данных о последнем состоянии продукта, обеспечивая низкую задержку (менее 1 секунды) и высокую производительность (1000 запросов в секунду) для API. Неправильные варианты: Обслуживание API непосредственно из BigQuery не подходит из-за потенциально высокой задержки для точечных запросов. Firestore не является оптимальным для 10 ПБ исторических данных из-за стоимости и сложности аналитических запросов на таком объеме. Cloud SQL не подходит для 10 ПБ исторических данных из-за ограничений масштабируемости и стоимости.