Masz modele Spark ML do przewidywania kliknięć i musisz przenieść szkolenie (lift-and-shift) do Google Cloud, jednocześnie odczytując dane szkoleniowe z BigQuery. Co powinieneś zrobić?

Poprawna odpowiedź to użycie Dataproc do szkolenia istniejących modeli Spark ML, odczytując dane bezpośrednio z BigQuery. Dataproc to zarządzana usługa Apache Spark i Hadoop w Google Cloud, która natywnie integruje się z BigQuery, umożliwiając bezpośrednie odczytywanie danych szkoleniowych bez konieczności eksportu. Pozwala to na łatwe przeniesienie (lift-and-shift) istniejących obciążeń Spark ML. Użycie Vertex AI do szkolenia istniejących modeli Spark ML nie jest bezpośrednio możliwe, ponieważ Vertex AI jest przeznaczony głównie dla modeli TensorFlow, PyTorch i scikit-learn. Przepisywanie modeli w TensorFlow i użycie Vertex AI wymagałoby znacznego wysiłku i czasu. Uruchomienie klastra Spark na Compute Engine i szkolenie na danych wyeksportowanych z BigQuery jest mniej efektywne, ponieważ eksport danych dodaje złożoności i opóźnień, a Dataproc oferuje zarządzane środowisko Spark z lepszą integracją.