HRL должна хранить полную историческую телеметрию, проводить обучение только на данных предыдущего сезона и планировать рост объема данных и изменение схемы. Какое решение для хранения данных подходит лучше всего?

BigQuery — это полностью управляемое, бессерверное хранилище данных, которое идеально подходит для аналитики больших объемов данных. Оно поддерживает секционирование данных по сезонам, что позволяет эффективно запрашивать данные конкретного сезона и проводить обучение только на них. Возможность расширения схемы (schema evolution) позволяет легко адаптироваться к изменяющимся требованиям к данным без простоев. Firestore не подходит для аналитики больших объемов исторических данных. Cloud Spanner является реляционной базой данных, оптимизированной для транзакционных рабочих нагрузок, а не для аналитики, и его стоимость может быть выше для данного сценария. Cloud SQL также является реляционной базой данных и не масштабируется так эффективно, как BigQuery, для аналитики больших объемов исторических данных, а создание отдельных экземпляров для каждого сезона будет неэффективным и сложным в управлении.