Um Cloud-Analysen mit geringem Risiko zu evaluieren, archivieren Sie etwa 100 TB an Logs in die Cloud zur Analyse und langfristigen Notfallwiederherstellung. Welche zwei Schritte sollten Sie unternehmen? (Wählen Sie zwei.)

Für die Archivierung von 100 TB Logs zur Analyse und Notfallwiederherstellung sind Google Cloud Storage und Google BigQuery die passenden Dienste. Google Cloud Storage bietet kostengünstigen, hochverfügbaren und langlebigen Speicher für große Datenmengen, ideal für die langfristige Archivierung und Notfallwiederherstellung der Roh-Logdateien. Google BigQuery ist ein vollständig verwalteter, serverloser Data Warehouse-Dienst, der Petabyte-Skala-Analysen von strukturierten und semi-strukturierten Daten ermöglicht. Das Laden der Logs in BigQuery erlaubt schnelle und komplexe Abfragen für Cloud-Analysen. Google Cloud SQL ist eine relationale Datenbank und nicht für die Speicherung und Analyse von 100 TB Logdaten optimiert. Google Cloud Bigtable ist eine NoSQL-Datenbank für große Mengen von Zeitreihen- oder IoT-Daten, aber BigQuery ist für Ad-hoc-Analysen von Logdaten besser geeignet. Stackdriver Logging (jetzt Cloud Logging) ist primär für das Sammeln, Suchen und Analysieren von Logs in Echtzeit gedacht, aber nicht für die langfristige Archivierung von 100 TB Rohdaten oder für komplexe Ad-hoc-Analysen in dieser Größenordnung.