Aby ocenić analitykę chmury przy niskim ryzyku, zarchiwizuj około 100 TB logów w chmurze w celu analizy i długoterminowego odzyskiwania po awarii. Jakie dwa kroki należy podjąć? (Wybierz dwie opcje.)

Aby ocenić analitykę chmury przy niskim ryzyku i zapewnić długoterminowe odzyskiwanie po awarii dla 100 TB logów, należy podjąć dwa kluczowe kroki. Prześlij pliki logów do Google Cloud Storage jest prawidłową opcją, ponieważ Cloud Storage to skalowalna i ekonomiczna usługa do przechowywania dużych ilości danych, idealna do archiwizacji i długoterminowego przechowywania logów. Następnie, aby umożliwić analizę tych zarchiwizowanych danych, należy Załadować logi do Google BigQuery. BigQuery to bezserwerowa hurtownia danych, która doskonale nadaje się do analizy petabajtów danych, w tym logów, co pozwala na wykonywanie złożonych zapytań analitycznych. Pozostałe opcje są mniej odpowiednie dla tego scenariusza: Google Cloud SQL jest relacyjną bazą danych, nieoptymalną do przechowywania i analizy 100 TB logów. Stackdriver Logging (obecnie Cloud Logging) służy głównie do zbierania, monitorowania i przeglądania logów w czasie rzeczywistym, a nie do ich długoterminowej archiwizacji i analizy historycznej na taką skalę. Google Cloud Bigtable to baza danych NoSQL o niskim opóźnieniu, przeznaczona do dużych obciążeń operacyjnych, a nie do analityki ad-hoc na zarchiwizowanych logach.