Quay lại bộ đề
Question #293 Topic 1
You are managing a Cloud Dataproc cluster. You need to make a job run faster while minimizing costs, without losing work in progress on your clusters. What should you do?
Bạn đang quản lý một cụm Cloud Dataproc. Bạn cần làm cho job chạy nhanh hơn trong khi giảm thiểu chi phí mà không làm mất tiến trình công việc đang thực hiện trên các cụm. Bạn nên làm gì?
A
Increase the cluster size with more non-preemptible workers.
Tăng kích thước cụm với nhiều worker không thể bị tranh chấp (non-preemptible) hơn.
B
Increase the cluster size with preemptible worker nodes, and configure them to forcefully decommission.
Tăng kích thước cụm với các node worker preemptible và cấu hình chúng buộc giải thể ngay lập tức (forcefully decommission).
C
Increase the cluster size with preemptible worker nodes, and use Cloud Stackdriver to trigger a script to preserve work.
Tăng kích thước cụm với các node worker preemptible và sử dụng Cloud Stackdriver để kích hoạt script bảo toàn công việc.
D
Increase the cluster size with preemptible worker nodes, and configure them to use graceful decommissioning.
Tăng kích thước cụm với các node worker preemptible và cấu hình chúng sử dụng giải thể an toàn (graceful decommissioning).
Giải thích & Tài liệu tham khảo
Để tối ưu hóa chi phí và tăng tốc độ chạy job trên Cloud Dataproc mà không làm mất các kết quả tính toán trung gian (work in progress):
- Sử dụng thêm các node worker thuộc loại Preemptible VMs (nay là Spot VMs), có chi phí rẻ hơn tới 60-80% so với VM thông thường.
- Cấu hình cụm sử dụng tính năng Graceful Decommissioning (ngừng hoạt động an toàn). Khi một preemptible VM bị Google thu hồi, Dataproc sẽ không tắt máy ngay lập tức mà chờ đợi để di chuyển các tác vụ đang chạy và dữ liệu shuffle trung gian sang các node worker khác đang hoạt động, đảm bảo job không bị gián đoạn và không bị mất tiến trình công việc.
- B sai: Forceful decommission sẽ tắt VM ngay lập tức, làm mất các dữ liệu trung gian và các task đang chạy trên đó, khiến job phải tính toán lại từ đầu và có thể chạy chậm hơn.
(Đáp án được gợi ý bởi AI)