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Meilleures pratiques pour l’utilisation des niveaux d’accès aux objets blob

Cet article fournit des instructions sur les meilleures pratiques qui vous aident à utiliser les niveaux d’accès pour optimiser les performances et réduire les coûts. Pour en savoir plus sur les niveaux d’accès, consultez Niveaux d’accès pour les données blob.

Choisir les niveaux d’accès les plus économiques

Vous pouvez réduire les coûts en plaçant les données blob dans les niveaux d’accès les plus économiques. Choisissez parmi trois niveaux conçus pour optimiser vos coûts d’utilisation des données. Par exemple, le niveau d’accès chaud présente un coût de stockage plus élevé, mais un coût de lecture inférieur. Par conséquent, si vous envisagez d’accéder fréquemment aux données, le niveau d’accès chaud peut être le choix le plus rentable. Si vous prévoyez de consulter moins fréquemment les données, le niveau d’accès sporadique, froid ou archive pourrait être le mieux adapté, car il augmente le coût de lecture des données, tout en réduisant leur coût de stockage.

Pour identifier le niveau d’accès le plus optimal, essayez d’estimer le pourcentage des données à lire sur une base mensuelle. Le graphique suivant montre l’impact sur les dépenses mensuelles de différents pourcentages de lecture.

Graphique montrant une barre pour chaque niveau qui représente le coût mensuel en fonction du modèle de lecture en pourcentage

Pour modéliser et analyser le coût de l’utilisation du stockage sporadique ou froid par rapport au stockage d’archive, consultez Niveau archive par rapport aux niveaux froid et sporadique. Vous pouvez appliquer des techniques de modélisation similaires pour comparer le coût du niveau chaud par rapport aux niveaux sporadique, froid ou archive.

Migrer des données directement vers les niveaux d’accès les plus économiques

En choisissant à l’avance le niveau le plus optimal, vous pouvez réduire les coûts. Si vous modifiez le niveau d’un objet blob de blocs que vous avez déjà chargé, vous paierez le coût d’écriture au niveau initial lorsque vous chargerez l’objet blob pour la première fois, puis vous paierez le coût d’écriture dans le niveau souhaité. Si vous modifiez les niveaux à l’aide d’une stratégie de gestion du cycle de vie, vous devrez attendre un jour pour que la stratégie prenne effet et un jour pour que son exécution soit terminée. Vous allez également supporter le coût de capacité du stockage des données dans le niveau initial avant le changement de niveau.

Déplacer des données vers les niveaux d’accès les plus économiques

Une fois les données chargées, vous devez analyser régulièrement vos conteneurs et objets blob pour comprendre comment ils sont stockés, organisés et utilisés en production. Ensuite, utilisez des stratégies de gestion du cycle de vie pour déplacer les données vers les niveaux les plus économiques. Par exemple, les données qui n’ont pas été consultées depuis plus de 30 jours peuvent être plus économiques si elles sont placées dans le niveau sporadique. Envisagez d’archiver les données qui n’ont pas été consultées depuis plus de 180 jours.

Pour collecter des données de télémétrie, activez les rapports d’inventaire d’objets blob et activez le suivi de l’heure du dernier accès. Analysez les modèles d’utilisation en fonction de l’heure du dernier accès à l’aide d’outils tels que Azure Synapse ou Azure Databricks. Pour en savoir plus sur les façons d’analyser vos données, consultez l’un de ces articles :

Niveau objets blob d’ajout et de pages

Votre analyse peut révéler des objets blob d’ajout ou de page qui ne sont pas utilisés activement. Par exemple, vous pouvez avoir des fichiers journaux (objets blob d’ajout) qui ne sont plus en cours de lecture ou d’écriture, mais vous souhaitez les stocker pour des raisons de conformité. De même, vous pouvez sauvegarder des disques ou des instantanés de disque (objets blob de pages). Vous pouvez également déplacer ces objets blob dans des niveaux plus sporadiques. Toutefois, vous devez d’abord les convertir en objets blob de blocs.

Pour plus d’informations sur la conversion d’objets blob d’ajout et de pages en objets blob de blocs, consultez Convertir des objets blob d’ajout et des objets blob de pages en objets blob de blocs.

Compressez de petits fichiers avant de déplacer les données vers des niveaux plus sporadiques

Chaque opération de lecture ou d’écriture entraîne un coût. Pour réduire le coût de lecture et d’écriture de données, envisagez de compresser de petits fichiers dans des fichiers plus volumineux à l’aide de formats de fichiers tels que TAR ou ZIP. Lorsqu’il y a moins de fichiers, cela réduit le nombre d’opérations requises pour transférer des données.

Le graphique suivant montre l’impact relatif de la compression des fichiers pour le niveau sporadique. Le coût de lecture suppose un pourcentage de lecture mensuel de 30 %.

Graphique montrant l’impact sur les coûts lorsque vous compressez de petits fichiers avant de les charger vers le niveau d’accès sporadique.

Le graphique suivant montre l’impact relatif de la compression des fichiers pour le niveau archive. Le coût de lecture suppose un pourcentage de lecture mensuel de 30 %.

Graphique montrant l’impact sur les coûts lorsque vous compressez de petits fichiers avant le chargement vers le niveau d’accès archive.

Pour modéliser et analyser les économies de coûts des fichiers d’empaquetage, consultez l’onglet Enregistrement de la compression dans ce classeur.

Conseil

Pour faciliter les scénarios de recherche et de lecture, envisagez de créer un index qui mappe les chemins d’accès de fichiers compressés avec les chemins d’accès de fichiers d’origine, puis de stocker ces index sous forme d’objets blob de blocs dans le niveau chaud.

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