在兩個月內將內部部署中波動且高峰規模的 Spark/Hive/HDFS 叢集遷移到雲端，同時減少營運負擔，並為未來的無伺服器現代化做好準備。哪種遷移方法能在速度和成本節省之間取得平衡？

將工作負載遷移到 Dataproc 並使用 Cloud Storage 取代 HDFS，能在速度和成本節省之間取得最佳平衡。Dataproc 是一個託管式 Spark 和 Hadoop 服務，可快速將現有工作負載遷移到雲端，大幅減少營運負擔。使用 Cloud Storage 取代 HDFS 則能解耦儲存和計算，降低成本，並為未來的無伺服器架構（如 Dataflow 和 BigQuery）奠定基礎，因為 Cloud Storage 是這些服務的原生儲存層。 其他選項的缺點： 將工作負載遷移到 Dataproc 並保留 HDFS：雖然快速，但未能利用雲端儲存的優勢，無法降低成本和為未來現代化做好準備。 將 Spark 遷移到 Dataproc 並使用 HDFS，同時將 Hive 現代化為 BigQuery：此方法過於複雜，且在初期階段引入了不必要的現代化工作，不符合在兩個月內完成遷移的時程要求。 立即將 Spark 現代化為 Dataflow，並將 Hive 現代化為 BigQuery：這是一個全面的現代化方案，但對於在兩個月內完成遷移來說過於激進，需要大量的工作量和時間，不符合快速遷移的需求。