Vous entraînerez des modèles ML l'année prochaine et devez stocker la télémétrie des véhicules dans le cloud tout en minimisant les coûts. Quelle approche de stockage devriez-vous utiliser ?

Stocker des instantanés horaires compressés dans Cloud Storage Coldline est la solution la plus rentable. Coldline offre un stockage à faible coût avec une disponibilité légèrement inférieure et des frais de récupération plus élevés que Nearline, ce qui est acceptable pour des données consultées moins d'une fois par mois, comme la télémétrie pour l'entraînement ML futur. La compression réduit davantage les coûts de stockage et de transfert. Les options avec Dataflow et BigQuery/Bigtable sont plus coûteuses et complexes, conçues pour l'analyse en temps réel ou des requêtes interactives, ce qui n'est pas l'exigence ici. Cloud Storage Nearline est plus cher que Coldline et n'offre pas d'avantages significatifs pour des données qui seront accédées sporadiquement pour l'entraînement.