株式取引を保存するデータベースと、調整可能な期間にわたって特定の企業の平均株価を取得するアプリケーションを運用しています。データは Cloud Bigtable に保存され、株式取引の日時が行キーの先頭になります。アプリケーションには数千人の同時ユーザーがいて、株式が追加されるにつれてパフォーマンスが低下し始めていることに気付きました。アプリケーションのパフォーマンスを改善するにはどうすればよいでしょうか。

地域 BigOuery データセットにデータを保存するためのフォールト トレラント アーキテクチャを設計しています。過去 7 日間にテーブルで発生した破損イベントからアプリケーションが回復できるようにする必要があります。RPO が最も低く、最もコスト効率の高いソリューションを備えたマネージド サービスを導入したいと考えています。どうすればよいでしょうか。

あなたの会社では、Google Cloud Dataflow の学習アルゴリズムのデータ前処理を実行しています。
このステップでは多数のデータ ログが生成されるため、チームはそれらを分析したいと考えています。
キャンペーンの動的な性質により、データは毎時間指数関数的に増加しています。データ サイエンティストは、ログ内の新しい主要な特徴のデータを読み取るために次のコードを作成しました。
BigQueryIO.読み取り
.named("ログデータの読み取り")
.from("clouddataflow-readonly:samples.log_data")
このデータ読み取りのパフォーマンスを改善したいのですが、どうすればよいでしょうか?

50,000 個のセンサーから取得した分単位の解像度のデータを BigQuery テーブルに挿入する必要があります。データ量の大幅な増加が見込まれるため、集約された傾向をリアルタイムで分析するために、取り込み後 1 分以内にデータを利用できるようにする必要があります。どうすればよいでしょうか。

Cloud Spanner に、製品販売データを保存する新しいトランザクション テーブルを作成する必要があります。主キーとして何を使用するかを決めています。パフォーマンスの観点から、どの戦略を選択する必要がありますか?