Un job Spark Dataproc settimanale viene eseguito per circa 30 minuti su un cluster a 15 nodi e scrive i risultati in BigQuery. Come si dovrebbe ottimizzare il costo del cluster dato questo profilo?

L'utilizzo di macchine virtuali preemptible (VM) per il cluster Dataproc è la soluzione più efficace per ottimizzare i costi in questo scenario. Le VM preemptible sono significativamente più economiche delle VM standard e sono adatte per carichi di lavoro batch tolleranti agli errori, come un job Spark settimanale di 30 minuti. Sebbene possano essere interrotte, la breve durata e la natura non critica del job rendono il rischio accettabile e il risparmio sui costi elevato. Migrare a Cloud Dataflow potrebbe essere un'opzione per ottimizzare i costi e la gestione a lungo termine, ma è un cambiamento architetturale più complesso e non la risposta più diretta per la sola ottimizzazione dei costi del cluster esistente. Utilizzare nodi con più memoria o SSD potrebbe velocizzare il job, ma aumenterebbe il costo per ora, non lo ridurrebbe, a meno che la riduzione del tempo di esecuzione non compensi l'aumento del costo orario, il che è improbabile per un job già breve.