Tiene un petabyte de datos analíticos y debe admitir análisis de data warehouse en Google Cloud mientras expone archivos para herramientas de procesamiento por lotes en otras nubes. ¿Qué debería hacer?

La opción correcta es almacenar el conjunto de datos completo en BigQuery y una copia comprimida en Cloud Storage. BigQuery es un data warehouse sin servidor altamente escalable, ideal para petabytes de datos analíticos y consultas complejas. Almacenar una copia comprimida en Cloud Storage permite exponer los archivos a herramientas de procesamiento por lotes en otras nubes de manera eficiente y rentable, ya que Cloud Storage es un almacenamiento de objetos versátil y accesible. Almacenar y procesar todo en BigQuery no permite exponer fácilmente los archivos a otras nubes. Bigtable es una base de datos NoSQL para cargas de trabajo analíticas y operativas de baja latencia, no un data warehouse para análisis complejos. La opción de dividir datos "cálidos" y "activos" es menos eficiente para un petabyte de datos analíticos, ya que BigQuery maneja bien grandes volúmenes y la necesidad es exponer archivos, no solo datos "cálidos".