Para o problema proposto, considerando as condições de escalabilidade e tempo de resposta, optei pela utilização de tecnologias distribuídas rodando dentro de containers do Docker:

• Api: NodeJs

• Banco de dados local: MongoDB, utilizando os recursos de aggregate.

A solução foi pensada como um passo intermediário em uma pipeline de extração / visualização de dados. Ao acessar o endpoint (http://localhost:3000/timeline) da aplicação, é feita uma carga dos dados de origem informados no pdf do desafio (https://storage.googleapis.com/dito-questions/events.json) para uma coleção do MongoDB. Caso a coleção já exista, ela será excluída e criada novamente. Dessa forma, temos uma operação atômica e imutável, que poderia rodar dentro de uma function em uma arquitetura serverless. A manipulação de dados fica a cargo dos recursos de aggregation do MongoDB, para melhor desempenho.

No diretório raíz da aplicação, executar o comando:

 docker-compose up --build -d

Abrir a url no browser, ou executar um curl:

 curl http://localhost:3000/timeline