온프레미스 데이터센터에서 Spark 및 Hadoop 작업이 크게 증가할 것으로 예상되며, 최소한의 운영 작업과 코드 변경으로 클라우드 확장을 원합니다. 어떤 제품을 사용해야 할까요?
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정답: Google Cloud Dataproc.
이것이 정답인 이유
Google Cloud Dataproc은 클라우드에서 Spark 및 Hadoop 클러스터를 실행하기 위한 빠르고 사용하기 쉬우며 비용 효율적인 완전 관리형 서비스입니다. 온프레미스 Spark 및 Hadoop 워크로드를 최소한의 코드 변경으로 클라우드로 확장하려는 시나리오에 가장 적합합니다. Google Cloud Dataflow는 서버리스 데이터 처리 서비스이지만, 기존 Spark 및 Hadoop 작업을 직접 마이그레이션하는 데는 더 많은 코드 변경이 필요할 수 있습니다. Google Compute Engine은 가상 머신을 제공하지만, Spark 및 Hadoop 클러스터를 직접 관리해야 하므로 운영 오버헤드가 증가합니다. Google Kubernetes Engine은 컨테이너화된 애플리케이션을 배포하는 데 사용되지만, Spark 및 Hadoop 클러스터 관리를 위한 전문적인 기능은 Dataproc만큼 제공하지 않습니다.
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