Your company plans to migrate a multi-petabyte data set to the cloud. The data set must be available 24hrs a day. Your business analysts have experience only with using a SQL interface.
How should you store the data to optimize it for ease of analysis?
- A. Load data into Google BigQuery
- B. Insert data into Google Cloud SQL
- C. Put flat files into Google Cloud Storage
- D. Stream data into Google Cloud Datastore
귀하의 회사는 멀티 페타바이트 규모의 데이터 세트를 클라우드로 마이그레이션할 계획입니다. 데이터 세트는 하루 24시간 사용할 수 있어야 합니다. 귀하의 비즈니스 분석가는 SQL 인터페이스 사용 경험만 있습니다.
분석의 용이성을 위해 데이터를 최적화하려면 데이터를 어떻게 저장해야 합니까?
- A. Google BigQuery에 데이터 로드
- B. Google Cloud SQL에 데이터 삽입
- C. Google Cloud Storage에 플랫 파일 넣기
- D. Google Cloud Datastore로 데이터 스트리밍
정답: A 🗳️
BigQuery는 모든 데이터 분석가의 생산성을 높이기 위해 설계된 확장성이 뛰어난 Google의 서버리스 저비용 기업 데이터 웨어하우스입니다. 관리할 인프라가 없기 때문에 익숙한 SQL을 사용하여 데이터 분석에 집중하여 의미 있는 통찰력을 찾을 수 있으며 데이터베이스 관리자가 필요하지 않습니다.
BigQuery를 사용하면 객체 스토리지 및 스프레드시트의 데이터는 물론 관리형 열 형식 스토리지에 대한 논리적 데이터 웨어하우스를 생성하여 모든 데이터를 분석할 수 있습니다.
참조:
https://cloud.google.com/bigquery/
https://www.examtopics.com/exams/google/professional-cloud-architect/view/
