HRL은 전체 과거 텔레메트리를 저장하고, 이전 시즌 데이터로만 훈련하며, 증가하는 볼륨과 스키마에 대비해야 합니다. 어떤 스토리지 솔루션이 가장 적합할까요?

BigQuery는 대규모 분석 데이터 웨어하우스로, 과거 텔레메트리 데이터와 같이 증가하는 볼륨의 데이터를 저장하고 쿼리하는 데 최적화되어 있습니다. 시즌별 파티셔닝은 이전 시즌 데이터로만 훈련하는 요구사항에 맞춰 특정 시즌 데이터에 대한 쿼리 성능을 향상시키고 비용을 절감합니다. 또한 BigQuery는 스키마 확장을 지원하여 데이터 스키마가 변경될 때 유연하게 대응할 수 있습니다. Firestore는 NoSQL 문서 데이터베이스로, 분석보다는 실시간 애플리케이션 데이터에 더 적합합니다. Cloud Spanner는 관계형 데이터베이스로, 트랜잭션 일관성이 중요한 경우에 적합하지만 대규모 분석에는 BigQuery가 더 효율적입니다. Cloud SQL은 관리형 관계형 데이터베이스 서비스로, BigQuery만큼의 확장성과 분석 기능을 제공하지 않습니다.