Migrieren Sie eine lokale Hadoop-Umgebung zu GCP, während Sie Jobänderungen und Speicherkosten minimieren. Welchen Ansatz sollten Sie wählen?

Diese Option minimiert Jobänderungen und Speicherkosten. Cloud Dataproc ist ein verwalteter Hadoop-Dienst, der die Migration vereinfacht. Die Speicherung der Daten in Cloud Storage entkoppelt die Speicherung vom Compute, was zu geringeren Kosten führt, da Cloud Storage hochverfügbar und skalierbar ist und günstigere Speicheroptionen bietet als lokale HDFS-Festplatten. Der Cloud Dataproc-Connector ermöglicht es bestehenden Hadoop-Jobs, direkt auf Daten in Cloud Storage zuzugreifen, wodurch Jobänderungen minimiert werden. Die Migration zu BigQuery erfordert erhebliche Jobänderungen, da BigQuery eine andere Abfragesprache und ein anderes Datenmodell verwendet. Das Lift-and-Shift von Compute Engine-VMs mit HDDs bietet keine Kostenvorteile gegenüber Dataproc und Cloud Storage und erfordert weiterhin die manuelle Verwaltung des Hadoop-Clusters. Das Verschieben von HDFS-Daten auf größere HDD-Festplatten innerhalb eines Cloud Dataproc-Clusters ist zwar eine Option, aber die Trennung von Compute und Storage durch Cloud Storage ist kosteneffizienter und flexibler.