Per valutare l'analisi del cloud con un rischio ridotto, archiviare circa 100 TB di log nel cloud per l'analisi e il ripristino di emergenza a lungo termine. Quali due passaggi dovresti eseguire? (Scegli due.)

Per l'analisi di grandi volumi di log (100 TB) con rischio ridotto e recupero di emergenza a lungo termine, caricare i log in Google Cloud Storage è fondamentale. Cloud Storage offre un'archiviazione scalabile, duratura ed economica, ideale per il backup a lungo termine e il recupero di emergenza. Successivamente, caricare i log in Google BigQuery consente un'analisi efficiente e scalabile di questi dati. BigQuery è un data warehouse serverless che può interrogare petabyte di dati, rendendolo perfetto per l'analisi dei log su larga scala. Google Cloud SQL non è adatto per 100 TB di log, essendo un database relazionale ottimizzato per dati strutturati transazionali. Importare i log in Stackdriver Logging (ora Cloud Logging) è per la gestione e l'analisi operativa dei log in tempo reale, non per l'archiviazione a lungo termine di 100 TB o per l'analisi ad hoc su larga scala. Inserire i log in Google Cloud Bigtable è per carichi di lavoro NoSQL ad alta velocità di trasmissione effettiva e bassa latenza, non per l'analisi ad hoc di log storici.