Vous prévoyez une forte augmentation des tâches Spark et Hadoop depuis un centre de données sur site et souhaitez une mise à l'échelle dans le cloud avec un minimum de travail opérationnel et de modifications de code. Quel produit devriez-vous utiliser ?

Google Cloud Dataproc est le choix optimal car il s'agit d'un service entièrement géré pour l'exécution de clusters Apache Spark et Hadoop. Il permet de migrer des charges de travail existantes avec un minimum de modifications de code et réduit considérablement la charge opérationnelle grâce à la gestion automatique des clusters, à la mise à l'échelle et aux mises à jour. Google Cloud Dataflow est un service de traitement de données sans serveur, mais il est principalement destiné aux pipelines de données basés sur Apache Beam, nécessitant souvent des modifications de code pour les tâches Spark/Hadoop existantes. Google Compute Engine offre des machines virtuelles brutes, ce qui implique une gestion manuelle complète des clusters et une charge opérationnelle élevée. Google Kubernetes Engine est une plateforme d'orchestration de conteneurs, plus adaptée aux applications conteneurisées qu'aux charges de travail Spark/Hadoop traditionnelles sans refactorisation significative.