クリック率予測用のSpark MLモデルがあり、トレーニングデータをBigQueryから読み取りながら、トレーニングをGoogle Cloudにリフトアンドシフトする必要があります。どうすればよいですか？

既存のSpark MLモデルをBigQueryのデータでトレーニングする場合、DataprocはマネージドなSpark環境を提供し、BigQueryコネクタを介して直接データを読み込めるため、最も効率的で簡単な方法です。Vertex AIは機械学習プラットフォームですが、既存のSpark MLモデルをそのまま実行する用途には直接適していません。モデルをTensorFlowで書き換えるのは、リフトアンドシフトの目的から外れ、大幅な労力を伴います。Compute Engine上にSparkクラスターをプロビジョニングするのは、Dataprocが提供するマネージドサービスと比較して、セットアップと管理のオーバーヘッドが大きくなります。