Cloud Datastore を使用して車両テレメトリ データをリアルタイムで取り込むことにしました。コストを低く抑えながら、長期的なデータの増加に対応できるストレージ システムを構築したいと考えています。また、ポイントインタイム（PIT）リカバリを作成したり、別の環境で Cloud Datastore 用にデータのコピーを作成したりできるように、データのスナップショットを定期的に作成したいと考えています。これらのスナップショットを長期間アーカイブしたいと考えています。これを達成できる 2 つの方法はどれですか? (2つお選びください。)

あなたの会社では、1 時間あたり 20,000 個のファイルが作成されます。各データ ファイルは、4 KB 未満のカンマ区切り値 (CSV) ファイルとしてフォーマットされます。すべてのファイルは、処理する前に Google Cloud Platform に取り込まれる必要があります。会社のサイトの Google Cloud へのレイテンシは 200 ミリ秒で、インターネット接続の帯域幅は 50 Mbps に制限されています。現在、Google Compute Engine の仮想マシンにデータ取り込みポイントとして安全な FTP (SFTP) サーバーをデプロイしています。ローカルの SFTP クライアントは専用マシン上で動作し、CSV ファイルをそのまま送信します。目標は、前日のデータを含むレポートを毎日午前 10 時までに幹部が利用できるようにすることです。この設計は、帯域幅使用率がかなり低いにもかかわらず、かろうじて現在の量に追いつくことができます。
季節性により、会社ではファイル数が今後 3 か月間で 2 倍になると予想されていると言われています。どの 2 つのアクションを取る必要がありますか? (2つお選びください。)

Dataflow SDK は最近どの Apache サービスに移行されましたか?

あなたの会社は最近急速に成長しており、以前よりも大幅に高い速度でデータを取り込んでいます。
以前。Apache Hadoop で毎日のバッチ MapReduce 分析ジョブを管理します。しかし
最近のデータの増加により、バッチ ジョブが遅れてきています。おすすめの方法を尋ねられました
開発チームはコストを増加させることなく、分析の応答性を向上させることができます。何
そうすることを勧めるべきでしょうか？

バッチ予測ではなくオンライン予測を使用する 2 つの特徴は何ですか?