낮은 위험으로 클라우드 분석을 평가하려면 분석 및 장기 재해 복구를 위해 약 100TB의 로그를 클라우드에 보관해야 합니다. 어떤 두 단계를 수행해야 할까요? (두 가지 선택)

클라우드 분석 및 장기 재해 복구를 위해 100TB의 로그를 평가하는 시나리오에서, Google Cloud Storage에 로그 파일을 업로드하는 것은 대량의 데이터를 저렴하게 저장하고 장기 보관 및 재해 복구 목적으로 활용하기에 적합합니다. 이후 Google BigQuery로 로그를 로드하면 페타바이트 규모의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있어, 대규모 로그 데이터에 대한 복잡한 쿼리 및 분석 요구사항을 충족시킬 수 있습니다. Google Cloud SQL은 관계형 데이터베이스로, 대규모 로그 분석보다는 트랜잭션 데이터 처리에 더 적합합니다. Stackdriver Logging(현재 Cloud Logging)은 실시간 로그 수집 및 모니터링에 유용하지만, 100TB 규모의 장기 분석 및 재해 복구에는 BigQuery와 Cloud Storage의 조합이 더 효율적입니다. Google Cloud Bigtable은 NoSQL 데이터베이스로, 시계열 데이터나 대규모 단일 키-값 저장소에 적합하지만, 분석 쿼리에는 BigQuery가 더 강력한 기능을 제공합니다.