La migrazione di un cluster Hadoop on-prem a Dataproc richiederebbe 50 TB di Persistent Disk per nodo e il CIO è preoccupato per il costo dell'archiviazione a blocchi. Come si può ridurre al minimo il costo dell'archiviazione per la migrazione?

La risposta corretta è "Inserire i dati in Google Cloud Storage" perché Dataproc è progettato per utilizzare Google Cloud Storage (GCS) come livello di archiviazione primario e persistente. GCS offre un'archiviazione a oggetti altamente scalabile e a basso costo, disaccoppiando l'archiviazione dal calcolo. Questo elimina la necessità di grandi quantità di Persistent Disk su ogni nodo del cluster Dataproc, riducendo significativamente i costi. "Utilizzare macchine virtuali (VM) preemptible" ridurrebbe i costi di calcolo, non di archiviazione. "Ottimizzare il cluster" non risolve il problema del costo di 50 TB di Persistent Disk per nodo. "Migrare parte dei dati "freddi" in Google Cloud Storage" è un'opzione valida per la gestione dei costi, ma l'approccio più efficace per Dataproc è spostare tutti i dati in GCS, sfruttando la sua architettura nativa per l'archiviazione.