Prevedi un grande aumento dei job Spark e Hadoop da un datacenter on-premise e desideri uno scaling cloud con un lavoro operativo e modifiche al codice minimi. Quale prodotto dovresti usare?

Google Cloud Dataproc è la scelta migliore perché è un servizio gestito per l'esecuzione di carichi di lavoro Apache Spark e Hadoop. Permette di migrare facilmente i cluster esistenti con modifiche minime al codice e offre uno scaling automatico efficiente, riducendo l'overhead operativo. Google Cloud Dataflow è ottimo per l'elaborazione di dati in streaming e batch, ma è basato su Apache Beam e richiederebbe una riscrittura significativa per i job Spark/Hadoop esistenti. Google Compute Engine offre macchine virtuali, ma richiederebbe la gestione manuale dell'infrastruttura Spark/Hadoop. Google Kubernetes Engine è una piattaforma per container, che offre flessibilità ma richiede un maggiore sforzo di configurazione e gestione per i carichi di lavoro Spark/Hadoop rispetto a Dataproc.