Miranda 
2015年9月28日，谷歌云平台的大数据服务家族又添加了一位新成员——云Dataproc。据悉，目前全新的谷歌云Dataproc服务还处于测试版阶段，它能够直接在虚拟机和一个类似云数据流的完全托管服务中，管理数据处理引擎或Hadoop框架，也可以让用户在谷歌平台安排自己的数据管道。
谷歌云平台服务的高管告诉我们，Dataproc用户可以在90秒内旋转一个Hadoop集群，这个速度明显快于其他服务。谷歌对于集群中每个虚拟CPU每小时仅收取1美分。这是通常运行虚拟机和数据存储的最高成本。但正如谷歌高管所说，用户可以添加谷歌低抢占式实例集群来降低预计成本。
由于Dataproc可以快速旋转集群，所以用户能够在需要的时候建立特别的集群，因为它是受到托管的，谷歌将会对其进行管理。
谷歌高管表示：“在这个空间里，一个适合所有人的标准是不存在的。我们认为这将是对整体投资组合的一个非常重要的补充。”
因为这种服务使用的是标准的Spark和Hadoop发行版，其中有一些小调整，它能兼容几乎所有现有的Hadoop-based的产品，用户可以轻松地运用谷歌的新服务，并减少现有的工作量。
谷歌云平台高管和谷歌大数据产品经理James Malone告诉我们：谷歌之所以能够保证服务的速度，不仅是因为那些网络基础设施，还因为在建立优化的图像后成功修复了几个Spark问题。
谷歌云平台高管表示，有些人只是想要完全控制他的数据管道和处理架构，由此可能想要运行和管理自己的虚拟机。在他看来，与自己安装基础设施相比，用户应当选择Dataproc而不需要做任何实际权衡。
此外，Dataproc还集成了谷歌其他的云服务，包括BigQuery, Cloud Storage, Cloud Bigtable, Cloud Logging和Cloud Monitoring等。
