Azure DevTest Labs tárfiókok kezelése

Cikk
09/30/2023

Ez a cikk a Azure DevTest Labs társított Azure Storage-fiókok megtekintését és kezelését ismerteti.

Tárfiók tartalmának megtekintése

A DevTest Labs automatikusan létrehoz egy Azure Storage-fiókot minden létrehozott tesztkörnyezethez. A tesztkörnyezet tárfiókjának és az általa tárolt információknak a megtekintése:

A tesztkörnyezet Áttekintés lapján válassza az Erőforráscsoportot.
Az erőforráscsoport Áttekintés lapján válassza ki a tesztkörnyezet tárfiókját. A tesztkörnyezet tárfiókjának elnevezési konvenciója a következő: a<labName><4-digit number>. Ha például a tesztkörnyezet neve contosolab, a tárfiók neve lehet acontosolab5237.
A Storage-fiók lapon válassza a bal oldali menü Storage-böngésző (előzetes verzió) elemét, majd válassza a Blobtárolók lehetőséget a tesztkörnyezettel kapcsolatos tartalmak megtekintéséhez.

Az Azure Storage életciklusának kezelése

A tesztkörnyezet tárfiókja a következőket tárolja:

Tesztkörnyezeti virtuális gépek (VM-ek) létrehozásához használandó képletdokumentumok.
Feltöltött virtuális merevlemezek (VHD-k) egyéni virtuálisgép-rendszerképek létrehozásához.
Az Artifact és az Azure Resource Manager (ARM) sablongyorsítótárak a virtuális gép és a környezet létrehozása során történő gyorsabb lekérés érdekében.
Összetevő-eredmények, amelyek az összetevők alkalmazásából létrehozott üzembehelyezési és bővítménynaplók.

A tesztkörnyezet tárfiókjában található információk a tesztkörnyezet és erőforrásai élettartama alatt is megmaradnak, kivéve, ha kifejezetten törölték őket. A legtöbb információ kritikus fontosságú a tesztkörnyezet működéséhez. A tárfiók adatainak manuális törlése adatsérülést vagy virtuális gép létrehozását okozhatja.

A feltöltött VHD-k eltávolítása miatt ezekből a VHD-kből már nem hozhatók létre egyéni rendszerképek.
A képletdokumentumok törlése hibákat okozhat a virtuális gépek képletekből való létrehozásakor, a képletek frissítésekor vagy új képletek létrehozásakor.
A DevTest Labs frissíti az összetevőt és az ARM-sablon gyorsítótárait, amikor a tesztkörnyezet csatlakozik az összetevőhöz vagy sablontárakhoz. Ha manuálisan távolítja el a gyorsítótárakat, a DevTest Labs újra létrehozza a gyorsítótárakat, amikor a tesztkörnyezet legközelebb csatlakozik az adattárakhoz.

Az összetevő eredményeinek lejáratának beállítása

Az összetevő eredményeinek mérete idővel növekedhet az összetevők alkalmazásakor. Beállíthat egy lejárati szabályt az összetevők eredményeihez, hogy rendszeresen törölje a régebbi eredményeket a tárfiókból. Ez a gyakorlat csökkenti a tárfiók méretét, és segít a költségek szabályozásában.

A következő szabály 90 napos lejáratot állít be kifejezetten az összetevők eredményeihez:

{
  "rules": [
    {
      "name": "expirationRule",
      "enabled": true,
      "type": "Lifecycle",
      "definition": {
        "filters": {
          "blobTypes": [ "blockBlob" ],
          "prefixMatch": [ "artifacts/results" ]
        },
        "actions": {
          "baseBlob": {
            "delete": { "daysAfterModificationGreaterThan": 90 }
          },
          "snapshot": {
            "delete": { "daysAfterCreationGreaterThan": 90 }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

Tárolótitkosítás és ügyfél által kezelt kulcsok

Az Azure Storage automatikusan titkosítja a tesztkörnyezet tárfiókjában lévő összes adatot. Az Azure Storage-titkosítás védi az adatokat, és segít megfelelni a szervezeti biztonsági és megfelelőségi követelményeknek. További információ: Inaktív adatok Azure Storage-titkosítása.

Az Azure Storage egy Microsoft által felügyelt kulccsal titkosítja a tesztkörnyezet adatait. Igény szerint saját kulcsokkal is kezelheti a titkosítást. Ha úgy dönt, hogy saját kulccsal kezeli a tesztkörnyezeti tárfiók titkosítását, az Azure Key Vault használatával megadhat egy ügyfél által felügyelt kulcsot az adatok titkosításához és visszafejtéséhez.

Az ügyfél által felügyelt kulcsok Azure Storage-titkosításhoz való konfigurálásával kapcsolatos további információkért és utasításokért lásd:

Következő lépések

Az Azure Storage kezelésével kapcsolatos további információkért lásd: Költségek optimalizálása az adatéletciklus automatikus kezelésével.

Share via