Supongo que esto tiene que ver con Bigtable, así que lo usaré como mi marco para deconstruir la pregunta.
De acuerdo a esto
Los datos sensibles a la latencia son datos cuya recuperación o transmisión debe cumplir con ciertas limitaciones de tiempo para que el usuario pueda aceptarlas.
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La sensibilidad de latencia se aplica principalmente a situaciones en las que el tiempo es un factor importante.
El procesamiento por lotes orientado al rendimiento puede desglosarse en arquitecturas orientadas al rendimiento y procesamiento por lotes .
Las arquitecturas orientadas al rendimiento se refieren principalmente a GPU. En las GPU, las tareas son relativamente pequeñas y a menudo están estructuradas como conjuntos de operaciones realizadas en datos en forma de una tubería. El rendimiento de esta tubería generalmente se considera más importante que la latencia de las operaciones individuales.
El procesamiento por lotes generalmente se refiere a la ejecución automática de una serie de programas en una computadora, implementando procesos de trabajo solo cuando los recursos informáticos están menos ocupados.
Cuando todo lo anterior se aplica a Bigtable, la conclusión general es que Bigtable y sistemas similares a este, se construyen sobre arquitecturas paralelas masivas con el objetivo de ser tan eficientes y escalables como sea posible al intentar reducir la latencia o determinar la latencia máxima en que una operación particular o los datos solicitados se consideran utilizables por el usuario ( imagine obtener datos de existencias y que sean inútiles ).
