Les applications d'une entreprise utilisent Apache Hadoop et Apache Spark sur site. L'infrastructure n'est pas évolutive et est complexe à gérer. Un architecte de solutions doit concevoir une solution évolutive qui réduit la complexité opérationnelle tout en maintenant le traitement des données sur site. Quelle solution répond à ces exigences ?
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Bonne réponse : Migrer l'application Apache Hadoop et l'application Apache Spark vers des clusters Amazon EMR sur AWS Outposts. Utiliser les clusters EMR pour traiter les données..
Pourquoi c'est la réponse
La solution correcte est de migrer vers Amazon EMR sur AWS Outposts. AWS Outposts permet d'exécuter des services AWS, y compris Amazon EMR, directement dans votre centre de données sur site. Cela répond à l'exigence de maintenir le traitement des données sur site tout en bénéficiant de l'évolutivité et de la gestion simplifiée d'Amazon EMR, réduisant ainsi la complexité opérationnelle. Les autres options sont incorrectes car : Utiliser AWS Site-to-Site VPN pour accéder aux données HDFS sur site et traiter avec EMR dans le cloud introduirait une latence réseau significative et ne maintiendrait pas le traitement sur site. AWS DataSync est un service de transfert de données, pas une solution pour exécuter des clusters de traitement sur site. Il ne répond pas à l'exigence de traitement sur site. Utiliser un appareil AWS Snowball pour migrer les données vers Amazon S3 déplacerait les données vers le cloud, ce qui contredit l'exigence de traitement des données sur site.
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