Migrujesz środowisko Hadoop on-premise do GCP, minimalizując zmiany w zadaniach i koszty przechowywania danych. Jakie podejście należy zastosować?

Prawidłowe podejście to utworzenie klastra Cloud Dataproc, przeniesienie danych do Cloud Storage i użycie konektora Cloud Dataproc. Cloud Dataproc to zarządzana usługa Hadoop i Spark na GCP, która minimalizuje zmiany w zadaniach. Przeniesienie danych do Cloud Storage jest kluczowe, ponieważ Cloud Storage oferuje skalowalne i ekonomiczne przechowywanie danych, a Dataproc może bezpośrednio przetwarzać dane z Cloud Storage, eliminując potrzebę utrzymywania HDFS. Konektor Dataproc umożliwia bezproblemowe uruchamianie istniejących zadań na danych w Cloud Storage. Pozostałe opcje są mniej optymalne: Migracja do BigQuery wymagałaby znaczących zmian w zadaniach, co jest sprzeczne z celem minimalizacji zmian. Uruchomienie instancji Compute Engine z dyskami HDD i lift-and-shift klastra Hadoop nie wykorzystuje w pełni zarządzanych usług GCP i wiąże się z większymi kosztami zarządzania i utrzymania. Utworzenie klastra Cloud Dataproc i przeniesienie danych HDFS na większe dyski HDD w klastrze Dataproc nadal wiąże się z utrzymaniem HDFS i nie wykorzystuje elastyczności i opłacalności Cloud Storage jako warstwy przechowywania.