Doporučení pro optimalizaci nákladů na data
Platí pro toto doporučení kontrolního seznamu optimalizace nákladů služby Azure Well-Architected Framework:
| CO:10 | Optimalizujte náklady na data. Útrata za data s prioritou dat. Optimalizace dat by měla zahrnovat vylepšení správy dat (vrstvení a uchovávání), svazků, replikace, záloh, formátů souborů a řešení úložiště. |
|---|
Tato příručka popisuje doporučení pro optimalizaci nákladů na data pro úlohu. Optimalizace nákladů na data zahrnuje minimalizaci nákladů souvisejících s ukládáním a správou dat podle jejich významu a četnosti přístupu. Vhodná správa dat může výrazně snížit režijní náklady a sladit výdaje s datovými nástroji. Zanedbání optimalizace nákladů na data může vést ke zvýšení nákladů, neefektivnímu přidělování prostředků a finančnímu plýtvání kvůli nesprávně zarovnaným řešením úložiště a zbytečnému uchovávání dat.
Definice
| Období | Definice |
|---|---|
| Správa životního cyklu dat | Proces správy dat v průběhu celého životního cyklu, od vytvoření až po odstranění. Tento proces zahrnuje uspořádání, ukládání, ochranu a archivaci dat na základě jejich hodnot a vzorů použití. |
| Data redundancy | Postup ukládání duplicitních kopií dat v různých úložných systémech nebo umístěních. Účelem redundance dat je zlepšit dostupnost dat a odolnost proti chybám. |
| Vrstvení dat | Strategie úložiště, která zahrnuje kategorizaci dat na základě jejich četnosti přístupu a jejich odpovídající ukládání na úrovních úložiště. |
| Zásady uchovávání informací | Doba trvání, po kterou se mají data uchovávat, než je možné odstranit. Určuje časové období, během kterého se musí data uchovávat, aby splňovala zákonné, zákonné nebo obchodní požadavky. |
Klíčové strategie návrhu
V rámci konkrétní úlohy optimalizujete náklady na data snížením nákladů spojených s ukládáním a správou dat. Existují různé strategie a osvědčené postupy, jak minimalizovat náklady na ukládání a zpracování dat. Cílem je sladit náklady na data s prioritou dat. K typům dat je potřeba přiřadit cenové úrovně na základě jejich důležitosti nebo četnosti přístupu.
Primárními faktory pro náklady na data úloh jsou frekvence přístupu, latence přístupu a velikost úložiště. Následující doprovodné materiály obsahují strategie pro optimalizaci nákladů napříč těmito faktory nákladů.
Pořízení inventáře dat
Než budete moct optimalizovat náklady na data, musíte vygenerovat inventář dat. Prozkoumejte přístup k datům a určete jeho důležitost v rámci úloh a jejich operací. Určete, ke kterým datům se přistupuje často a ke kterým datům se přistupuje méně často. Následující akce inventáře vám můžou pomoct efektivně přidělovat prostředky úložiště:
Shromažďování informací o přístupu k datům: Proveďte audit dat a identifikujte a katalogujte všechna úložiště dat. Určete hodnotu datových sad na základě jejich důležitosti pro obchodní operace, návratnosti investic a četnosti použití. Shromážděte protokoly přístupu, metriky využití nebo analýzy z řešení úložiště dat.
Identifikace datových typů: Kategorizovat data na základě jejich typu, jako jsou osobní údaje, finanční data, duševní vlastnictví nebo provozní data. Seznamte se s citlivostí a důležitostí jednotlivých datových typů.
Identifikace vzorů přístupu: Identifikujte vzory v přístupu k datům, jako jsou denní, týdenní nebo měsíční vzorce využití. Měli byste porozumět požadavkům na latenci, velikosti souborů a aktuálnost dat.
Stanovení priority dat
Stanovení priorit dat je proces kategorizace a přiřazení úrovní důležitosti k typům dat na základě citlivosti a důležitosti. Priorita dat by měla odpovídat důležitosti prostředí. Například produkční data jsou důležitější než předprodukční data.
Pomocí těchto kroků vyhodnoťte důležitost různých typů dat pro vaši úlohu:
Definujte úrovně priority: Stanovit úrovně priority pro data (například vysoká, střední a nízká) na základě jejich hodnoty pro organizaci, zákonných požadavků a potenciálního dopadu ztráty dat. Cílem je sladit prioritu dat s příslušným datovým řešením.
Přiřadit popisky: Označte každou datovou sadu citlivostí a důležitostí. Popisky můžete použít na úrovni řádku, sloupce nebo souboru v závislosti na datové struktuře a využití. U databází můžete použít speciální nástroj k označení a vztahu citlivosti a důležitosti dat s konkrétními řádky a sloupci. Tento přístup poskytuje podrobnou kontrolu nad správou dat a přístupem k datům.
Optimalizace správy dat
Správa dat je proces ukládání, přesouvání a zabezpečení dat úloh. Optimalizací správy dat můžete sladit výdaje s prioritou dat a odvodit z dat větší hodnotu. Zvažte následující strategie správy dat.
Optimalizace správy životního cyklu dat
Je důležité spravovat data v průběhu jejich životního cyklu. Mezi fáze životního cyklu patří vytváření (nebo získávání) dat, ukládání, používání, sdílení, uchovávání a likvidace (odstranění nebo archivace). Cílem správy životního cyklu dat je optimalizovat řešení úložiště dat při současném dodržování příslušných předpisů a zásad.
Úložiště dat má tři důležité součásti nákladů:
Náklady na úložiště: Náklady spojené s ukládáním dat, například za gigabajt.
Transakční náklady: Náklady spojené s datovými operacemi, jako jsou operace zápisu, operace čtení a načítání dat (za gigabajt). Čtení a zápis dat můžou mít různé náklady.
Náklady na latenci: Náklady spojené s rychlostí nebo zpožděním při přístupu k datům.
Základní informace o správě životního cyklu dat jsou následující:
Použití vrstvení dat: Cílem vrstvení dat je sladit přístup a uchovávání s nákladově nejefektivnější vrstvou úložiště. Úrovně úložiště jsou v rozsahu od častého/okamžitého přístupu (horký) až po občasný nebo zpožděný přístup (studený).
Použití vrstvy, která neodpovídá potřebám přístupu k datům a jejich uchovávání, stojí víc. Například data, ke kterým vaše aplikace často přistupuje, by měla být v horkém úložišti. Data, ke kterým vaše aplikace přistupuje zřídka, by měla být v studeném úložišti. Efektivní správa těchto aspektů pomáhá zajistit efektivní ukládání dat.
Zvažte požadavky na dodržování předpisů: Implementace vrstvení dat vyžaduje pečlivé zvážení požadavků na dodržování předpisů a zásad správného řízení dat. Dodržování předpisů a zákonné požadavky často řídí přístup k datům a jejich uchovávání. Vytvořte zásady uchovávání dat, abyste zajistili dodržování právních, regulačních a obchodních požadavků.
Definujte zásady životního cyklu dat. Zásady životního cyklu dat určují, kdy a jak se mají data přesouvat mezi vrstvami úložiště na základě předdefinovaných kritérií. Tyto zásady zajišťují, že po požadovanou dobu uchováváte data na příslušné úrovni. Zásada může například uvádět, že data se musí uchovávat v horké vrstvě po dobu 30 dnů, ve studené vrstvě po dobu 90 dnů a v archivní vrstvě po dobu jednoho roku. Nastavte dobu uchovávání informací na základě faktorů, jako jsou právní požadavky, oborové předpisy nebo interní zásady.
Použití automatizace: Zásady uchovávání informací můžou aktivovat přesun dat mezi vrstvami. Před vytvořením jakéhokoli vlastního řešení byste měli pomocí funkcí platformy automatizovat zásady.
Když vyprší doba uchovávání pro konkrétní úroveň, může zásada automaticky přesunout data do další vrstvy s nižšími náklady. Když například skončí doba uchovávání horké vrstvy, může zásada přesunout data do studené úrovně. Zásady zajišťují nepřetržitou optimalizaci dat na základě jejich vzorů přístupu a požadavků na náklady.
Kompromis: Správa zásad uchovávání dat vyžaduje průběžné monitorování a údržbu. To může přinést větší režii pro procesy správy dat. Může to mít také vliv na náklady na úložiště. Delší doba uchovávání nebo použití úrovní úložiště s vyššími náklady můžou zvýšit náklady na úložiště.
Riziko: Špatná implementace správy životního cyklu dat může vést ke ztrátě dat nebo omezenému přístupu k důležitým datům. Měli byste mít vhodné mechanismy zálohování a obnovení, abyste zmírnili riziko ztráty dat.
Optimalizace segmentace dat
Optimalizace segmentace dat zahrnuje strategické uspořádání dat do různých segmentů a konsolidaci podobných datových typů, aby se efektivně přidělily prostředky úložiště. Umožňuje přizpůsobit přidělování prostředků úložiště prioritě dat.
Pokud chcete efektivně optimalizovat segmentaci dat, kategorizujete data podle typu a vzoru použití. Datové segmenty pak umístíte na nejefektivnější řešení v závislosti na jejich provozních podobnostech a požadavcích. Například data, která vyžadují vysoce výkonné úložiště, umístíte do prostředků s rychlejším načítáním. Archivní data používají prostředek s nižšími náklady s pomalejší dobou načítání.
Tento přístup zajišťuje, že vysoce žádaná data využívají rychlejší úložiště pro zajištění optimálního výkonu a méně přístupná data využívají levnější úložiště. Podobně platí, že když datové typy sdílejí vzory využití, měli byste je seskupit do jednoho prostředku, abyste snížili režijní náklady, zjednodušili správu a zlepšili zpracování dat.
Minimalizace přenosu dat
Minimalizace přenosu dat znamená snížení přesunu dat mezi sítěmi, aby se snížily náklady na přenos dat. Snižuje objem dat, která úloha přesouvá, a snižuje poplatky za využití sítě. Pokud chcete minimalizovat přenos dat, zvažte následující doporučení:
- Použijte správné umístění. umístění dat geograficky blíže k uživatelům. Blízkost dat snižuje síťové cestování, což urychluje přístup a optimalizuje náklady.
- Používejte ukládání do mezipaměti. Zvažte výhody ukládání do mezipaměti, abyste minimalizovali přenos dat.
- Použijte síť pro doručování obsahu. Síť pro doručování obsahu může často číst statická data blíže uživatelům. Snižuje přesun dat v síti a pomáhá snížit využití šířky pásma.
Optimalizace zabezpečení a dodržování předpisů
Některá produkční data vyžadují vyšší požadavky na zabezpečení a dodržování předpisů. Tato opatření můžou představovat dodatečné náklady související s ochranou dat, šifrováním, zálohováním, uchováváním a auditováním.
Musíte zajistit, aby změny v řešeních úložiště dat byly v souladu s těmito požadavky. Data, která mají nižší požadavky na zabezpečení a dodržování předpisů, často představují příležitost k optimalizaci nákladů.
Optimalizace objemu dat
Pokud hledáte strategie pro snížení množství dat, která ukládáte, můžete snížit náklady. Změnou přístupnosti dat a implementací následujících technik můžete efektivně optimalizovat objem uložených dat:
Zachyťte méně dat: Podívejte se podrobněji na data, která zachytáváte. Zjistěte, jestli je některá z těchto možností pro vaše účely nepotřebná. Upravte proces, nastavení nebo konfigurace tak, aby se zachytály jenom základní data.
Komprese dat: Komprese šetří peníze tím, že zmenšuje velikost dat. Je nejúčinnější ve scénářích s jednou zápisem, nikdy pro čtení nebo jen zřídka pro čtení. Je vhodnější pro chladnější skladování.
Kompromis: Komprese i dekomprese dat zvyšují čas procesoru.Odstranění nepotřebných dat: Implementujte zásady, které zjednoduší proces ukládání relevantních informací. Vyhodnoťte dobu uchovávání záloh a snímků a odstraňte data, která už nepotřebujete. Možná budete chtít mít proces, který povede k případnému odstranění dat, jako je první archivace dat a povolení období obnovitelného odstranění. Před odstraněním dat vždy zvažte obnovitelnost.
Odstranění duplicitních dat: Implementujte techniky odstranění duplicitních dat, abyste eliminovali redundantní data. Odstranění duplicitních dat snižuje požadavky na úložiště tím, že zajišťuje, že ukládáte pouze jedinečné datové bloky, takže ušetříte náklady. Použití hashovacích algoritmů a porovnání datových bloků dat Pravidelně spouštět procesy odstranění duplicitních dat za účelem identifikace a odstranění duplicitních dat.
Optimalizace chování uživatelů: V úlohách, které shromažďují uživatelem generovaná data, informujte uživatele o důležitosti efektivního úložiště dat. Povzbuďte je, aby pravidelně kontrolovali a odstraňovali nepotřebné soubory a data. Implementujte kvóty úložiště nebo cenové modely, které odrazují od nadměrného úložiště dat.
Optimalizace replikace dat
Replikace dat zahrnuje vytvoření více kopií dat a jejich uložení v jiných geografických umístěních nebo zónách kvůli spolehlivosti. Replikace zajišťuje, že pokud v jednom umístění nebo zóně dojde k selhání nebo výpadku, budete mít stále přístup k datům z replikovaných kopií v jiných umístěních.
Tato redundance pomáhá zlepšit dostupnost a odolnost dat. Minimalizuje riziko ztráty a výpadku dat.
Pokud chcete optimalizovat replikaci dat pro optimalizaci nákladů, zvažte následující pokyny:
Vyhodnocení požadavků na replikaci dat: Vyhodnoťte konkrétní potřeby úlohy a určete úroveň replikace dat, kterou vyžaduje. Vezměte v úvahu faktory, jako jsou důležitost dat, cíle doby obnovení (RTO) a cíle bodů obnovení (RPO).
Zvolte správnou strategii replikace: Vyberte replikační technologii, která odpovídá vašim cílům optimalizace nákladů. Vezměte v úvahu požadavky smlouvy o úrovni služeb (SLA) pro vaši úlohu.
Vyhodnoťte možnosti, jako je synchronní replikace, asynchronní replikace nebo kombinace obojího. Založte rozhodnutí na faktorech, jako jsou požadavky na konzistenci dat a aspekty šířky pásma sítě. Vyhodnoťte úroveň dostupnosti, kterou potřebujete pro úlohu, a vyhodnoťte, jestli je potřeba zónová a regionální redundance.
Optimalizace šířky pásma sítě: Minimalizujte využití šířky pásma sítě implementací technik komprese a odstranění duplicitních dat. Tyto techniky můžou snížit množství dat přenášených během replikace, což může šetřit náklady.
Monitorování a optimalizace četnosti replikace: Pravidelně kontrolujte a upravujte frekvenci replikace na základě měnících se potřeb úloh. Vyladění frekvence replikace může přispět k optimalizaci nákladů tím, že snížíte zbytečnou režii replikace.
Optimalizace záloh
Záloha je pravidelný snímek nebo kopie dat, které můžete vytvořit a uložit odděleně od primárního úložiště. Pokud dojde k poškození dat, náhodnému odstranění nebo selhání systému, můžete pomocí záloh obnovit data do předchozího stavu.
Tady je několik technik pro optimalizaci záloh:
Klasifikace dat: Klasifikujte data na základě jejich důležitosti a stanovení priority pro zálohování. Klasifikace vám pomůže zaměřit prostředky na zálohování důležitých dat a zároveň minimalizovat náklady na zálohování méně důležitých dat.
Přírůstkové zálohování: Místo toho, abyste pokaždé prováděli úplné zálohování, zvažte implementaci přírůstkového zálohování. Přírůstkové zálohování zachytává pouze změny provedené od posledního zálohování, což může snížit požadavky na úložiště a šířku pásma sítě.
Kompromis: Přírůstkové zálohování vyžaduje k obnovení dat více kroků a času. Nejprve musíte obnovit úplnou zálohu a potom postupně použít každou přírůstkovou zálohu, dokud nedosáhnete požadovaného bodu obnovení.Komprese zálohování: Povolením komprese během procesu zálohování zmenšete velikost záložních souborů. Komprimované zálohy vyžadují méně místa v úložišti, takže můžete ušetřit náklady.
Úrovně úložiště zálohování: Vyhodnoťte zásady uchovávání záloh a zvažte přesun starších záloh na vrstvy úložiště s nižšími náklady, jako je studené úložiště nebo archivní úložiště. Ukládání méně často navštěvovaných záloh do cenově výhodných možností úložiště pomáhá optimalizovat náklady.
Doba uchovávání záloh: Zkontrolujte a upravte doby uchovávání záloh na základě obchodních požadavků a předpisů o dodržování předpisů. Delší uchovávání záloh může vést k dodatečným nákladům na úložiště.
Frekvence zálohování: Analyzujte frekvenci zálohování pro různé typy dat. Plán zálohování upravte na základě četnosti změn dat a důležitosti dat. Tyto postupy pomáhají eliminovat zbytečné zálohování a snížit náklady na úložiště.
Optimalizace formátů souborů
Formáty souborů ovlivňují optimalizaci nákladů optimalizací vstupních a výstupních vzorů a vzorů dotazů dat. Některé formáty souborů se zaměřují na konkrétní scénáře. Sladění formátu souboru s požadavky na úlohy může zvýšit výkon úlohy.
Tady jsou důležité informace o běžných formátech:
Avro: Formát souboru Avro je dobrou volbou, když pracujete se vstupně-výstupními vzory náročnými na zápis nebo když vzory dotazů vyžadují načtení více řádků záznamů v celém jejich rozsahu. Procesy serializace a deserializace Avro jsou efektivní, takže jsou kompatibilní s sběrnicemi zpráv, jako je Kafka, které v rychlém sledu vytvářejí řadu událostí a zpráv.
Parquet a optimalizovaný sloupcový řádek (ORC): Formáty souborů Parquet a ORC excelují ve scénářích vstupně-výstupních vzorů náročných na čtení nebo když se vzory dotazů zaměřují na konkrétní sloupce záznamů.
Oba formáty jsou sloupcové úložiště, což znamená, že data jsou uložena sloupec po sloupcích, nikoli řádek po řádku. Sloupcové úložiště umožňuje lepší kompresi a efektivní operace čtení. Je potřeba načíst jenom požadované sloupce, abyste se vyhnuli zbytečným vstupně-výstupním operacím pro irelevantní data.
Optimalizace řešení úložiště
Vyhodnoťte a vyberte nejvhodnější metody a systémy úložiště pro vaše data. Toto úsilí může zahrnovat přepínání databází, použití různých typů úložiště nebo přidání mechanismů ukládání do mezipaměti. Dalším faktorem, který je třeba při výběru řešení úložiště zvážit, je snadná správa.
Přizpůsobením řešení úložiště konkrétním potřebám a charakteristikám dat můžete dosáhnout lepší efektivity nákladů při současném splnění požadavků na výkon a škálovatelnost. S přepínáním databází nebo prohozením služeb jsou spojené náklady, ale ukládání dat do nesprávného řešení úložiště vás může stát další peníze.
Tady je několik případů použití:
Přepínání databází: Můžete zvážit přechod na databázový systém, který lépe vyhovuje vašim potřebám. Pokud například používáte relační databázi, můžete prozkoumat možnost přechodu na databázi NoSQL, pokud jsou vaše data více zaměřená na dokumenty nebo vyžadují flexibilní schémata.
Přechod z relační databáze na ploché úložiště souborů: V některých případech může ukládání dat do plochých souborů místo tradiční relační databáze přinést výhody, jako je jednoduchost a nákladová efektivita. Ploché soubory jsou vhodné pro určité typy dat, jako jsou soubory protokolů nebo data, která nevyžadují složité dotazování. Můžete například ukládat binární obrázky do databáze SQL, ale cenově výhodnější je ukládat do služby úložiště, která je speciálně pro zpracování binárních dat.
Přechod z infrastruktury jako služby (IaaS) na platformu jako službu (PaaS): Databázová řešení IaaS můžou být časově náročné a na prostředky náročné vlastnosti, které odvádějí pozornost technického týmu od základních úkolů. Nárůst objemu dat a problémy spojené s ručním škálováním, zálohováním a údržbou infrastruktury můžou zvýšit efektivitu a efektivitu řešení PaaS.
Přidání mezipaměti: Pokud chcete snížit využití prostředků na hlavním databázovém serveru, zvažte použití řešení mezipaměti pro ukládání složitých dotazů do mezipaměti. S optimalizací nákladů může pomoct nastavení práv databázového serveru. V případě příslušných případů použití zvažte použití hodnoty TTL (Time to Live) s daty uloženými v mezipaměti, abyste snížili požadavky na úložiště a snížili náklady.
Porovnání úložišť dat optimalizovaných pro dotazy: Úložiště optimalizovaná pro dotazy jsou navržená pro rychlé načítání a analýzu dat. Zaměřují se na rychlý příjem dat a čtení dat, ale ne na časté aktualizace. Jsou skvělé pro data časových řad a rychlý přístup k nedávným datům, ale ne pro náročné transakční úlohy.
Úložiště úložiště dat zpracovávají velké objemy flexibilních dat, zejména nestrukturovaná nebo částečně strukturovaná data. Úložiště úložiště dat sice podporují analýzu, ale složité úlohy můžou vyžadovat specializované databáze. Jsou nejvhodnější pro ukládání velkého množství proměnných dat, jako jsou protokoly nebo uživatelem generovaný obsah, ve scénářích, jako jsou případy použití NoSQL.
Usnadnění Azure
Inventarizace dat: Microsoft Purview je řada řešení pro řízení dat, rizik a dodržování předpisů, která vaší organizaci pomáhají řídit, chránit a spravovat celý datový majetek. Řešení Microsoft Purview poskytují integrované pokrytí a pomáhají řešit nedávné zvýšení připojení vzdálených uživatelů, fragmentaci dat napříč organizacemi a rozostření tradičních rolí správy IT.
Optimalizace správy dat: Azure Storage a Azure Data Lake Storage mají různé úrovně přístupu k datům. Nabízejí také zásady správy životního cyklu dat , které automatizují vrstvení a uchovávání dat.
Zásady založené na pravidlech můžete použít k převodu dat objektů blob na odpovídající úrovně přístupu nebo k vypršení platnosti dat na konci jejich životního cyklu. Tato zásada umožňuje okamžitě při přístupu převést objekty blob ze studeného (nebo studeného) na horké, abyste je optimalizovali z hlediska výkonu.
Optimalizace zálohování: Služba Azure Backup poskytuje několik možností, které zjednodušují zálohování. Nabízí funkce, jako je nativní zálohování databází a zálohování úložiště prostřednictvím snímků disků. Podporuje zálohování virtuálních počítačů, dlouhodobé uchovávání a správu zálohování.
Tady jsou některé funkce služby:
Monitorování: Centrum zálohování můžete použít jako jedno podokno pro každodenní monitorování úloh a záložního inventáře. Centrum zálohování poskytuje rozhraní pro sestavy zálohování, které používají protokoly služby Azure Monitor a sešity Azure.
Sestavy: Sestavy zálohování nabízejí následující možnosti:
- Přidělení a prognóza spotřebovaného cloudového úložiště
- Auditujte zálohy a obnovení.
- Identifikujte klíčové trendy na různých úrovních členitosti.
- Získejte přehled a přehled o možnostech optimalizace nákladů pro vaše zálohy.
Rezervovaná kapacita: Rezervovaná kapacita Azure Backup Storage nabízí slevu na kapacitu pro zálohovaná data uložená pro úroveň standard trezoru, když se zavážete k rezervaci na jeden nebo tři roky. Rezervace poskytuje pevnou kapacitu úložiště záloh po dobu trvání rezervace.
Archivní úroveň: Azure Backup můžete použít k ukládání zálohovaných dat, včetně zálohovaných dat dlouhodobého uchovávání (LTR), podle potřeb uchovávání, které definují pravidla dodržování předpisů vaší organizace. Ve většině případů se ke starším zálohovaným datům přistupuje jen zřídka a ukládají se jenom pro potřeby dodržování předpisů. Azure Backup podporuje kromě snímků a úrovně Standard zálohování bodů LTR na archivní úrovni.
Optimalizace řešení úložiště: Azure nabízí mnoho řešení úložiště. Nabízejí různé funkce a možnosti, které pomáhají optimalizovat náklady na základě vašich konkrétních požadavků. Azure obsahuje doprovodné materiály, které vám pomůžou vybrat správné úložiště dat.
Pokud chcete zvolit nejvhodnější řešení a konfiguraci úložiště, je důležité vyhodnotit vzory přístupu k datům, potřeby uchovávání informací a požadavky na výkon. Pravidelné monitorování a optimalizace využití úložiště pomocí nástrojů, jako je Azure Advisor, vám může pomoct dále optimalizovat náklady.
Související odkazy
- Doporučení pro konsolidaci
- Microsoft Purview
- Úrovně přístupu k datům
- Zásady správy životního cyklu dat
- Azure Backup Storage
- Archivní úroveň
- Výběr správného úložiště dat
Kontrolní seznam pro optimalizaci nákladů
Projděte si kompletní sadu doporučení.