Klastry OLTP MySQL on-prem są mocno obciążone; musisz przeprowadzić analizę przy minimalnym wpływie na operacje. Jakie podejście należy przyjąć?

Prawidłowe podejście to użycie narzędzia ETL do załadowania danych MySQL do Google BigQuery w celu analizy. BigQuery jest wysoce skalowalną, bezserwerową hurtownią danych, zoptymalizowaną pod kątem analityki, co pozwala na wykonywanie złożonych zapytań bez obciążania produkcyjnej bazy danych OLTP. Proces ETL minimalizuje wpływ na operacje, ponieważ dane są eksportowane asynchronicznie. Dodanie węzła do klastra MySQL i budowanie kostki OLAP nadal obciążałoby system transakcyjny i nie jest optymalne dla analityki na dużą skalę. Podłączenie klastra Hadoop on-premises do MySQL i wykonanie ETL on-prem również obciążałoby lokalne zasoby i wymagałoby zarządzania infrastrukturą. Montowanie nocnych kopii zapasowych mysqldump do Cloud SQL i przetwarzanie ich za pomocą Cloud Dataproc jest możliwe, ale BigQuery oferuje znacznie lepszą wydajność i skalowalność dla zadań analitycznych.