要約:
- Uberは、Google Cloud Platform（GCP）にバッチデータ分析と機械学習（ML）トレーニングスタックの移行戦略を開示
- 移行計画は、初期移行とCloud-Nativeサービスの活用の2段階で構成
- 移行後は、クラウドネイティブサービスを統合し、パフォーマンスと拡張性を最大化する
- 移行チームは、バケットマッピング、セキュリティ統合、データ複製、新しいYARNおよびPrestoクラスタの提供に焦点を当てている
- Uberの大規模データ移行は、ストレージのパフォーマンス差やレガシーシステムによる問題などの課題に対処する予定
感想:
UberのGoogle Cloudへの大規模データ移行計画は、非常に興味深い取り組みであり、クラウドネイティブサービスの活用により、パフォーマンスと拡張性を最大化するアプローチが示されています。特に、セキュリティ統合やデータ複製に焦点を当てることで、スムーズで効率的な移行を実現するための具体的な取り組みが提示されている点が印象的です。
元記事: https://www.infoq.com/news/2024/06/uber-bigdata-migration-gcp/