HRL 必須儲存完整的歷史遙測資料、僅針對前一個賽季進行訓練，並規劃不斷增長的資料量和結構。哪種儲存解決方案最適合？

BigQuery 是最適合此情境的解決方案。它專為處理大量歷史資料而設計，支援資料分割（按賽季）以優化查詢性能和成本，並且其無結構描述特性允許資料結構隨時間演進（結構擴充），這對於不斷增長的遙測資料至關重要。Firestore 適用於文件型資料，但對於分析大量歷史資料效率不高。Cloud Spanner 是一個全球分散式關聯式資料庫，雖然可擴展，但對於純粹的分析工作負載來說成本較高且過於複雜。Cloud SQL 適用於傳統關聯式資料庫工作負載，但無法有效處理不斷增長的 PB 級遙測資料，且每個賽季使用單獨的實例會增加管理複雜性。