Вам необходимо развернуть 10 000 датчиков температуры IoT по всему миру и обеспечить прием, обработку, хранение и анализ данных в реальном времени в масштабе. Какую архитектуру следует использовать?

Эта архитектура оптимальна для обработки потоковых данных IoT в реальном времени. Cloud Pub/Sub обеспечивает масштабируемый и надежный прием сообщений от 10 000 датчиков. Cloud Dataflow идеально подходит для обработки этих потоковых данных, позволяя выполнять преобразования, агрегации и обогащения в реальном времени, а также автоматически масштабируется. BigQuery является высокопроизводительным и масштабируемым хранилищем данных, оптимизированным для аналитики больших объемов данных, что делает его идеальным для хранения и анализа обработанных данных датчиков. Прием данных в Cloud Datastore, а затем экспорт в BigQuery неэффективен для потоковой обработки и не предназначен для такого объема телеметрии. Запись необработанных данных в Cloud Storage с последующим использованием Dataproc для анализа является пакетным подходом, не обеспечивающим обработку в реальном времени. Экспорт журналов в Cloud Storage и импорт в Cloud SQL не подходит для высокоскоростной потоковой обработки и аналитики больших объемов данных, так как Cloud SQL не предназначен для петабайтных объемов и аналитических запросов такого масштаба.