在不改變工作或基礎架構設計的情況下，為資料科學團隊遷移 Hadoop 工作，同時將成本和管理工作降到最低。您會部署什麼？

正確答案是「使用搶佔式工作者實例建立 Dataproc 叢集」。Dataproc 是一種全代管的 Hadoop 和 Spark 服務，能讓您輕鬆遷移現有的 Hadoop 工作負載，而無需更改程式碼或基礎架構設計。使用搶佔式實例作為工作者節點，可以大幅降低成本，因為它們的費用遠低於標準實例，非常適合容錯且非關鍵的資料科學工作。Dataproc 也會自動處理叢集的佈建、管理和擴展，從而將管理工作降到最低。 「使用標準工作者實例建立 Dataproc 叢集」雖然也能提供代管服務，但標準實例的成本較高，不符合「將成本降到最低」的要求。 「在 Compute Engine 上使用標準實例手動部署 Hadoop 叢集」和「在 Compute Engine 上使用搶佔式實例手動部署 Hadoop 叢集」都需要手動配置、維護和擴展 Hadoop 叢集，這會增加大量的管理負擔，且不符合「將管理工作降到最低」的要求。