HRL doit stocker l'intégralité des données de télémétrie historiques, s'entraîner uniquement sur la saison précédente et prévoir une augmentation du volume et du schéma. Quelle solution de stockage convient le mieux ?

BigQuery est la solution la plus adaptée car il est conçu pour l'analyse de grands ensembles de données et peut stocker l'intégralité des données de télémétrie historiques de manière rentable. Le partitionnement par saison permet d'interroger efficacement les données de la saison précédente pour l'entraînement du modèle, sans avoir à scanner l'ensemble des données. De plus, BigQuery prend en charge l'évolution du schéma, ce qui est crucial pour gérer l'augmentation du volume et les modifications du schéma des données de télémétrie. Firestore est une base de données NoSQL orientée document, plus adaptée aux applications mobiles et web nécessitant une faible latence, mais moins optimisée pour l'analyse de grands volumes de données historiques. Cloud Spanner est une base de données relationnelle distribuée, excellente pour les transactions globales et la cohérence forte, mais surdimensionnée et plus coûteuse pour ce cas d'usage d'analyse de télémétrie. Cloud SQL est une base de données relationnelle gérée, mais ses capacités de mise à l'échelle et de gestion de schémas évolutifs sont inférieures à celles de BigQuery pour de très grands volumes de données analytiques.