HRL は、完全な過去のテレメトリーを保存し、前のシーズンのみでトレーニングし、増大するボリュームとスキーマに対応する計画を立てる必要があります。最適なストレージ ソリューションはどれですか？

BigQueryは、ペタバイト規模のデータを処理できるスケーラブルなデータウェアハウスであり、過去のテレメトリーデータの保存に最適です。シーズンごとにデータをパーティション分割することで、特定のシーズンデータへのクエリパフォーマンスが向上し、コストを最適化できます。また、BigQueryはスキーマの柔軟性（スキーマ拡張）をサポートしており、増大するデータボリュームやスキーマ変更に容易に対応できます。 FirestoreはNoSQLデータベースであり、大規模な分析ワークロードには不向きです。Cloud Spannerはリレーショナルデータベースであり、グローバルに分散されたトランザクションワークロードに適していますが、ペタバイト規模の分析にはBigQueryがより費用対効果が高いです。Cloud SQLはリレーショナルデータベースであり、単一のインスタンスでペタバイト規模のデータを効率的に処理することは困難です。