Hinweis
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, sich anzumelden oder das Verzeichnis zu wechseln.
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, das Verzeichnis zu wechseln.
Große Datenseen können Tausende von Datensätzen mit unterschiedlichen Objekttypen aufweisen, die verschiedene Verarbeitungsmethoden benötigen. Je nach ihren Attributen benötigen einzelne Objekte in einem Blobcontainer möglicherweise bestimmte Aufbewahrungs- oder Ablauffristen, verschiedene Stufenübergänge oder eine Markierung mit verschiedenen Etiketten. Mit Azure Storage-Aktionen können Sie Aufgaben zum Scannen von Milliarden von Blobs definieren, die auf Eigenschaften wie Dateierweiterung, Benennungsmuster, Indextags, Blobmetadaten oder Systemeigenschaften wie Erstellungszeit, Inhaltstyp und Blobebene basieren. Dieser Ansatz vereinfacht viele wiederkehrende oder einmalige Anwendungsfälle. In diesem Artikel werden Szenarien beschrieben, in denen Speicheraktionen angewendet oder angewendet werden können.
Verwalten von Aufbewahrung und Ablauffrist mit Objekt-Tags
Eine Finanzdienstleistungsagentur verwendet Azure Blob Storage zum Aufnehmen von Kundendienstanrufaufzeichnungen. Diese Aufzeichnungen verfügen über BLOB-Tags, die angeben, ob eine Handelsbestellung aufgegeben oder Kontoinformationen aktualisiert wurden. Die Aufbewahrungsanforderungen für diese Aufzeichnungen variieren je nach Anruftyp. Mit Azure Storage-Aktionen können sie nun eine Aufgabe definieren, die die Aufbewahrungs- und Ablaufdauer der aufgenommenen Aufzeichnungen automatisch mithilfe einer Kombination aus Blobtags und Erstellungszeit verwaltet.
Verwalten des Datenschutzes in Datasets
Ein führendes Reiseunternehmen nutzt Blob-Versionsverwaltung und Momentaufnahmen, doch ihre Datensätze haben unterschiedliche Schutzanforderungen. Für vertrauliche Daten ist ein strenger Versionsverlauf erforderlich, während andere nicht. Das Beibehalten einer umfangreichen Versions- und Snapshot-Historie für alle Datensätze ist zu teuer. Mit Azure Storage-Aktionen können sie jetzt Metadaten und Tags verwenden, um die Aufbewahrung und den Lebenszyklus von Versionen und Momentaufnahmen flexibler zu verwalten.
Kostenoptimierung basierend auf Benennungsmustern und Dateitypen
Viele Azure Storage-Kunden müssen das Tiering, den Ablauf und die Aufbewahrung von Blobs basierend auf Pfadpräfixen, Namenskonventionen oder Dateitypen verwalten. Diese Attribute können mit Blob-Eigenschaften wie Größe, Erstellungszeit, zuletzt geänderte oder Zugriffszeiten, Zugriffsebene, Versionsanzahl und mehr kombiniert werden, um die Objekte nach Bedarf zu verarbeiten.
Einmalige Verarbeitung von Blobs im großen Stil
Azure Storage Actions können zusätzlich zu laufenden Datenverwaltungsvorgängen zur einmaligen Verarbeitung von Milliarden von Objekten verwendet werden. Sie können beispielsweise Aufgaben definieren, um einen großen Datensatz aus dem Archiv wiederherzustellen, Tags für einen Teil eines Datensatzes beim Neustart einer Analysepipeline zurückzusetzen, Blobtags für einen neuen oder aktualisierten Prozess zu initialisieren oder redundante und veraltete Datensätze zu bereinigen.