Migracja klastra Hadoop z środowiska lokalnego do Dataproc wymagałaby 50 TB Persistent Disk na węzeł, a CIO obawia się kosztów pamięci masowej blokowej. Jak zminimalizować koszty pamięci masowej dla tej migracji?

Umieszczenie danych w Google Cloud Storage (GCS) jest najskuteczniejszym sposobem na zminimalizowanie kosztów pamięci masowej. GCS oferuje znacznie niższe koszty przechowywania danych w porównaniu do Persistent Disk, szczególnie dla dużych wolumenów. Dataproc jest zaprojektowany do efektywnej pracy z danymi przechowywanymi w GCS, oddzielając zasoby obliczeniowe od pamięci masowej, co pozwala na niezależne skalowanie i obniżenie kosztów. Użycie maszyn wywłaszczalnych obniża koszty obliczeń, nie pamięci masowej. Dostrojenie klastra z dużą ilością Persistent Disk nadal wiąże się z wysokimi kosztami. Migracja tylko części danych do GCS nie zapewni maksymalnych oszczędności, ponieważ większość danych nadal będzie generować wysokie koszty na Persistent Disk.