데이터 과학자가 Google Cloud Storage 및 Cassandra의 대규모 데이터와 시각화 자료로부터 레이블이 지정된 데이터 세트를 생성하기 위해 더 많은 컴퓨팅이 필요합니다. 어떤 솔루션이 가장 도움이 될까요?

데이터 과학자가 대규모 데이터 처리와 시각화에 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 할 때, Google Compute Engine VM에 Google Cloud Datalab을 배포하는 것이 가장 적합합니다. Datalab은 Jupyter 기반의 대화형 환경으로, Compute Engine의 강력한 VM을 활용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 시각화할 수 있게 해줍니다. 노트북에서 Jupyter 로컬 버전을 실행하는 것은 로컬 머신의 리소스에 의존하므로 대규모 데이터 처리에 한계가 있습니다. Google Cloud Shell은 경량 개발 환경으로, 강력한 컴퓨팅 자원이 필요한 작업에는 적합하지 않습니다. Google Compute Engine의 VM에 시각화 도구를 호스팅하는 것은 가능하지만, Datalab은 데이터 분석과 시각화를 위한 통합된 대화형 환경을 제공하여 생산성을 높여줍니다.