Vous devez migrer des milliers de tâches Apache Spark sur site vers Google Cloud en utilisant des services gérés, minimiser les modifications de code et agir rapidement. Quelle est l'approche de migration ?

L'approche correcte consiste à déplacer les données vers Cloud Storage et à exécuter les tâches sur Dataproc. Dataproc est un service entièrement géré pour Apache Spark et Hadoop, ce qui minimise les modifications de code pour les tâches Spark existantes et permet une migration rapide. Cloud Storage est la solution de stockage d'objets évolutive et durable de Google Cloud, idéale pour les données de Spark. Les autres options sont moins optimales : Convertir les scripts Spark en SQL pour BigQuery nécessiterait des modifications de code importantes et ne serait pas adapté à toutes les logiques Spark. Réécrire les tâches en Apache Beam pour Dataflow impliquerait une réécriture complète du code, ce qui contredit l'objectif de minimiser les modifications et d'agir rapidement. Copier les données sur des disques Compute Engine et gérer les tâches manuellement ne serait pas une approche de service géré et augmenterait la charge opérationnelle.