您将在明年训练机器学习模型，需要将车辆遥测数据存储在云端，同时最大限度地降低成本。您应该使用哪种存储方法？

Cloud Storage Coldline 存储桶是存储不经常访问（每年访问少于一次）的数据的经济高效选择，这与机器学习模型训练场景中通常的遥测数据访问模式相符。车辆端压缩每小时快照有助于减少存储的数据量，从而进一步降低成本。 其他选项不理想： Cloud Storage Nearline 存储桶虽然也经济，但其访问频率（每月访问少于一次）可能比 Coldline 更高，因此成本略高，而本场景强调最大限度地降低成本。 将数据实时传输到 Dataflow 并存储在 BigQuery 或 Cloud Bigtable 中，虽然适用于实时分析或需要低延迟访问的场景，但对于主要用于未来机器学习模型训练的存档数据而言，成本会显著增加，且不符合成本最小化的目标。