Локальный кластер MySQL OLTP сильно загружен; вам необходимо запустить аналитику с минимальным влиянием на операции. Какой подход следует использовать?

Использование инструмента ETL для загрузки данных MySQL в Google BigQuery для аналитики является наилучшим подходом, поскольку BigQuery — это полностью управляемое, бессерверное хранилище данных, оптимизированное для аналитических рабочих нагрузок (OLAP). Это позволяет выполнять сложные запросы к большим объемам данных без влияния на производительность локального кластера MySQL OLTP, который предназначен для транзакционных операций. Добавление узла в кластер MySQL для OLAP-куба все равно будет использовать ресурсы OLTP-системы, что может снизить ее производительность. Подключение локального кластера Hadoop к MySQL для ETL локально также будет потреблять локальные ресурсы и может повлиять на производительность MySQL. Монтирование ночных резервных копий mysqldump в Cloud SQL и обработка их с помощью Cloud Dataproc не обеспечит актуальность данных для аналитики и является более сложным решением, чем прямое ETL в BigQuery.