Die Anwendungen eines Unternehmens nutzen Apache Hadoop und Apache Spark On-Premises. Die Infrastruktur ist nicht skalierbar und komplex zu verwalten. Ein Lösungsarchitekt muss eine skalierbare Lösung entwerfen, die die betriebliche Komplexität reduziert, während die Datenverarbeitung On-Premises bleibt. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen?
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Richtige Antwort: Migrieren Sie die Apache Hadoop-Anwendung und die Apache Spark-Anwendung auf Amazon EMR-Cluster auf AWS Outposts. Verwenden Sie die EMR-Cluster, um die Daten zu verarbeiten..
Warum dies die Antwort ist
Die Migration der Apache Hadoop- und Apache Spark-Anwendungen auf Amazon EMR-Cluster auf AWS Outposts erfüllt die Anforderungen am besten. AWS Outposts ermöglicht es, AWS-Dienste, Infrastruktur und Betriebsmodelle vor Ort zu nutzen, was die Datenverarbeitung On-Premises beibehält. Amazon EMR bietet eine skalierbare und verwaltete Lösung für Hadoop und Spark, wodurch die betriebliche Komplexität reduziert wird. Die Option mit AWS Site-to-Site VPN würde die Datenverarbeitung in der Cloud erfordern, was die Anforderung "Datenverarbeitung On-Premises" nicht erfüllt. AWS DataSync ist für die Datenübertragung gedacht, nicht für die Ausführung von Anwendungen vor Ort. Ein AWS Snowball-Gerät würde die Daten in die Cloud migrieren, was ebenfalls gegen die Anforderung der On-Premises-Verarbeitung verstößt.
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