온프레미스 MySQL OLTP 클러스터에 부하가 심합니다. 운영에 미치는 영향을 최소화하면서 분석을 실행해야 합니다. 어떤 접근 방식을 취해야 할까요?

온프레미스 MySQL OLTP 클러스터의 부하를 최소화하면서 분석을 수행하려면 운영 시스템과 분석 시스템을 분리하는 것이 가장 좋습니다. ETL 도구를 사용하여 MySQL 데이터를 Google BigQuery로 로드하면 OLTP 클러스터에 추가적인 부하를 주지 않고 확장 가능한 분석을 수행할 수 있습니다. BigQuery는 대규모 데이터 분석에 최적화되어 있습니다. MySQL 클러스터에 노드를 추가하고 OLAP 큐브를 구축하는 것은 여전히 OLTP 클러스터의 리소스를 사용하고 복잡성을 증가시킵니다. 온프레미스 Hadoop 클러스터를 연결하는 것은 온프레미스 리소스에 대한 의존성을 유지하고 관리 오버헤드가 큽니다. 야간 mysqldump 백업을 Cloud SQL에 마운트하고 Cloud Dataproc으로 처리하는 것은 데이터가 최신 상태가 아니며 분석 지연이 발생합니다.