Sie haben Spark ML-Modelle für die Klickratenprognose und müssen das Training per Lift-and-Shift zu Google Cloud migrieren, während die Trainingsdaten aus BigQuery gelesen werden. Was sollten Sie tun?

Die korrekte Antwort ist, Dataproc zu verwenden, um die vorhandenen Spark ML-Modelle zu trainieren, wobei die Daten direkt aus BigQuery gelesen werden. Dataproc ist ein verwalteter Dienst für Apache Spark, der es ermöglicht, bestehende Spark ML-Modelle ohne Codeänderungen zu migrieren ("Lift-and-Shift"). Die direkte Integration mit BigQuery ermöglicht das effiziente Lesen von Trainingsdaten, ohne dass diese exportiert werden müssen. Vertex AI ist zwar eine leistungsstarke Plattform für maschinelles Lernen, erfordert aber oft eine Neuentwicklung oder Anpassung von Modellen, insbesondere wenn sie nicht in TensorFlow oder PyTorch geschrieben sind. Die Neuschreibung der Modelle in TensorFlow wäre ein erheblicher Aufwand und widerspricht dem "Lift-and-Shift"-Ansatz. Das Bereitstellen eines Spark-Clusters auf Compute Engine und das Exportieren von Daten aus BigQuery würde zu einem höheren Verwaltungsaufwand und potenziellen Leistungseinbußen führen, da Dataproc diese Aufgaben optimiert und verwaltet.