Disponi di un petabyte di dati analitici e devi supportare l'analisi del data warehouse in Google Cloud, esponendo al contempo i file per gli strumenti batch in altri cloud. Cosa dovresti fare?
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Risposta corretta: Archiviare l'intero set di dati in BigQuery e archiviare una copia compressa dei dati in un bucket Cloud Storage..
Perché questa è la risposta
La risposta corretta è archiviare l'intero set di dati in BigQuery e una copia compressa in Cloud Storage. BigQuery è una soluzione di data warehouse serverless e altamente scalabile, ideale per l'analisi di petabyte di dati in Google Cloud. Cloud Storage è un servizio di archiviazione oggetti che permette di esporre file per strumenti batch in altri cloud, grazie alla sua compatibilità con API standard e alla sua flessibilità. Archiviare l'intero set di dati solo in BigQuery non permetterebbe l'esposizione dei file per strumenti batch esterni. Bigtable è un database NoSQL per carichi di lavoro ad alta velocità di scrittura e lettura, non un data warehouse per analisi complesse. La suddivisione 80/20 tra dati "warm" e "attivi" è un approccio di gestione dei dati, ma non risolve il requisito di esporre i file per strumenti batch esterni in modo efficiente.
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