Você treinará modelos de ML no próximo ano e precisa armazenar a telemetria do veículo na nuvem, minimizando os custos. Qual abordagem de armazenamento você deve usar?

A melhor abordagem é fazer com que o veículo compacte snapshots por hora e os armazene em um bucket do Cloud Storage Coldline. O Cloud Storage Coldline é uma classe de armazenamento de baixo custo, ideal para dados acessados com pouca frequência, como telemetria histórica para treinamento de ML no próximo ano. A compactação no veículo reduz o volume de dados transferidos e armazenados, otimizando ainda mais os custos. Armazenar em Cloud Storage Nearline seria mais caro, pois Nearline é para dados acessados menos de uma vez por mês, enquanto Coldline é para dados acessados menos de uma vez por trimestre, o que se alinha melhor com o uso futuro para treinamento. Transmitir em tempo real para Dataflow e BigQuery ou Bigtable seria excessivamente caro e complexo para dados que só serão usados anualmente, além de não ser otimizado para o cenário de baixo custo e acesso infrequente.