要將地端 Apache Spark 3 批次工作 (執行器：8 vCPU、16 GB) 遷移到 GCP，同時要求最少變更、能夠選擇類似資源，以及最少的管理負擔；此工作會從 Cloud Storage 讀取資料並寫入 BigQuery。您該怎麼做？

Dataproc Serverless 是最符合需求的選項。它提供無伺服器環境，無需管理底層基礎設施，大幅降低管理負擔。它支援 Apache Spark 3，確保最少程式碼變更。此外，它能自動擴展資源以匹配工作負載，並與 Cloud Storage 和 BigQuery 深度整合，非常適合讀取資料和寫入 BigQuery 的批次工作。 在新的 GKE 叢集上執行工作雖然提供彈性，但需要手動配置和管理 Kubernetes 叢集，增加了管理負擔。在 Compute Engine VM 上執行工作則需要手動安裝、配置和管理 Spark 環境，管理負擔最重。在新的 Dataproc 叢集上執行工作雖然比 Compute Engine 簡單，但仍需管理和維護叢集，不如 Dataproc Serverless 的無伺服器模式。