Estoy diseñando una solución en la que Google Cloud SQL se utilizará para almacenar todos los datos del funcionamiento regular de la aplicación (tipo de datos OLTP). Se espera que los datos crezcan con el tiempo a un tamaño bastante grande. Los datos en sí son de naturaleza relacional y, por lo tanto, hemos elegido Cloud SQL en lugar de Cloud Datastore.

Estos datos deben ser ingresados en Big Query para análisis y deben ser analíticos en tiempo real (como el mejor de los casos), aunque de manera realista se puede esperar cierto retraso. Pero estoy tratando de diseñar una solución que reduzca este retraso al mínimo posible.

Mi pregunta tiene 3 partes:

¿Debo usar Cloud SQL para almacenar datos y luego moverlo a BigQuery o cambiar el diseño básico en sí y usar BigQuery para almacenar los datos inicialmente también? ¿BigQuery es adecuado para su uso en cargas de trabajo OLTP regulares de baja latencia? (No lo creo, ¿es correcta mi suposición?)

¿Cuál es la práctica recomendada / recomendada para cargar datos de Cloud SQL en BigQuery y hacer que esta integración funcione casi en tiempo real?

¿Cloud Dataflow es una buena opción? Si conecto Cloud SQL a Cloud DataFlow y luego a BigQuery, ¿funcionará? ¿O hay alguna otra forma de lograr esto que sea mejor (como se preguntó en la pregunta 2)?