Migrieren Sie einen schwankenden On-Prem Spark/Hive/HDFS-Cluster mit Spitzengröße innerhalb von 2 Monaten in die Cloud, reduzieren Sie den Betriebsaufwand und ermöglichen Sie eine spätere serverlose Modernisierung. Welcher Migrationsansatz gleicht Geschwindigkeit und Kosteneinsparungen aus?

Die Migration von Workloads zu Dataproc und die Verwendung von Cloud Storage anstelle von HDFS ist der beste Ansatz, da er Geschwindigkeit und Kosteneinsparungen ausgleicht. Dataproc bietet eine verwaltete Spark-Umgebung, die den Betriebsaufwand reduziert und die Migration von bestehenden Spark-Workloads vereinfacht. Die Umstellung auf Cloud Storage (z. B. Cloud Storage FUSE) eliminiert die Notwendigkeit, HDFS zu verwalten, was die Betriebskosten weiter senkt und eine spätere serverlose Modernisierung erleichtert, da Cloud Storage als skalierbarer und langlebiger Datensee dient. Die Beibehaltung von HDFS (Option 1) würde den Verwaltungsaufwand nicht ausreichend reduzieren. Die sofortige Modernisierung von Hive zu BigQuery oder Spark zu Dataflow (Option 3 und 4) wäre zu zeitaufwendig für den vorgegebenen Zeitrahmen von zwei Monaten und würde die Komplexität der Migration erhöhen, anstatt sie zu vereinfachen.