Gelecek yıl ML modellerini eğiteceksiniz ve maliyeti en aza indirirken araç telemetrisini bulutta depolamanız gerekiyor. Hangi depolama yaklaşımını kullanmalısınız?

Gelecek yıl makine öğrenimi modellerini eğitmek için araç telemetrisini depolamak, uzun süreli ve uygun maliyetli bir depolama çözümü gerektirir. Cloud Storage Coldline, nadiren erişilen veriler için optimize edilmiş, düşük maliyetli bir depolama sınıfıdır ve bu senaryo için idealdir. Saatlik anlık görüntüler, veri kaybı riskini azaltırken depolama maliyetlerini düşürmek için yeterli sıklıkta olacaktır. Sıkıştırma, depolama alanını daha da optimize eder. Diğer seçenekler neden uygun değil: Cloud Storage Nearline: Coldline'dan daha pahalıdır ve bu senaryo için gerekli değildir. Dataflow ve BigQuery: Gerçek zamanlı akış ve analiz için tasarlanmıştır, ancak burada birincil gereksinim uzun vadeli, uygun maliyetli depolamadır. BigQuery, büyük veri analizi için mükemmeldir ancak ham telemetri depolamak için Coldline'dan daha pahalı olabilir. Dataflow ve Cloud Bigtable: Cloud Bigtable, yüksek hacimli, düşük gecikmeli okuma/yazma işlemleri için tasarlanmış bir NoSQL veritabanıdır. Bu kullanım durumu için maliyet etkin bir çözüm değildir.