Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Artikel ini menyediakan panduan praktik terbaik yang membantu Anda menggunakan tingkat akses untuk mengoptimalkan performa dan mengurangi biaya. Untuk mempelajari selengkapnya tentang tingkat akses, lihat Tingkat akses untuk data Blob.
Memilih tingkat akses yang paling hemat biaya
Anda dapat mengurangi biaya dengan menempatkan data blob ke tingkat akses yang paling hemat biaya. Pilih dari tiga tingkatan yang dirancang untuk mengoptimalkan biaya seputar penggunaan data. Misalnya, lapisan panas memiliki biaya penyimpanan yang lebih tinggi tetapi biaya baca yang lebih rendah. Oleh karena itu, jika Anda berencana untuk sering mengakses data, tingkat panas mungkin menjadi pilihan yang paling hemat biaya. Jika Anda lebih jarang membaca data, tingkat cool, cold, atau arsip mungkin yang terbaik karena menurunkan biaya penyimpanan tetapi meningkatkan biaya pembacaan.
Untuk menemukan tingkat akses yang paling optimal, perkirakan persentase data yang dibaca setiap bulan. Bagan berikut menunjukkan dampak pada pengeluaran bulanan dengan berbagai persentase pembacaan.
Untuk memodelkan dan menganalisis biaya penggunaan penyimpanan dingin atau sejuk dibandingkan penyimpanan arsip, lihat Arsip versus dingin dan sejuk. Anda dapat menerapkan teknik pemodelan serupa untuk membandingkan biaya panas, hangat, dingin, atau arsip.
Menerapkan tingkat pintar untuk mengoptimalkan biaya secara otomatis
Jika Anda tidak mengetahui tingkat akses paling optimal untuk setiap objek atau tidak ingin mengelola penempatan objek ini, Tingkat pintar mungkin merupakan opsi yang bagus untuk dipilih. Penurunan tingkatan data yang tidak aktif secara otomatis dapat menyebabkan penghematan biaya yang besar seiring waktu. Dengan mengenakan biaya pemantauan kecil, ini memberikan penyederhanaan lebih lanjut pada model penagihan dengan tidak mengenakan biaya perpindahan tingkatan, penghapusan awal, atau rehidrasi kapasitas. Lihat Mengoptimalkan biaya dengan tingkat pintar untuk detailnya.
Memigrasikan data langsung ke tingkat akses yang paling hemat biaya
Memilih tingkat paling optimal di muka dapat mengurangi biaya. Jika Anda mengubah tingkat blob blok yang Anda unggah, Anda membayar untuk menulis ke tingkat awal ketika Anda mengunggahnya dan kemudian membayar untuk menulis ke tingkat baru. Jika Anda mengubah tingkatan dengan menggunakan kebijakan manajemen siklus hidup, kebijakan tersebut memerlukan satu hari untuk diterapkan dan sehari untuk menyelesaikan eksekusi. Anda juga membayar biaya kapasitas penyimpanan data di tingkat awal sebelum tingkat berubah.
Untuk panduan tentang cara mengunggah ke tingkat akses tertentu, lihat Mengatur tingkat akses blob.
Untuk pergerakan data offline ke tingkat yang diinginkan, lihat Azure Data Box.
Memindahkan data ke tingkat akses yang paling hemat biaya
Setelah data diunggah, Anda harus menganalisis kontainer dan blob Anda secara berkala untuk memahami bagaimana kontainer dan blob disimpan, diatur, dan digunakan dalam produksi. Kemudian, gunakan kebijakan manajemen siklus hidup untuk memindahkan data ke tingkat yang paling hemat biaya. Misalnya, data yang tidak diakses selama lebih dari 30 hari mungkin lebih hemat biaya jika ditempatkan di tingkat dingin. Pertimbangkan pengarsipan data yang belum diakses selama lebih dari 180 hari.
Untuk mengumpulkan telemetri, aktifkan laporan inventori blob dan aktifkan pelacakan waktu akses terakhir. Analisis pola penggunaan berdasarkan waktu akses terakhir dengan menggunakan alat seperti Azure Synapse atau Azure Databricks. Untuk mempelajari tentang cara menganalisis data Anda, lihat salah satu artikel berikut ini:
Menghitung jumlah dan ukuran total blob per kontainer menggunakan inventaris Azure Storage
Cara menghitung Statistik Tingkat Kontainer di Azure Blob Storage dengan Azure Databricks
Blok tambahan tier dan blob halaman
Analisis Anda mungkin mengungkapkan tambahkan atau blob halaman yang tidak digunakan secara aktif. Misalnya, Anda mungkin memiliki file log (tambahkan blob) yang tidak lagi dibaca atau ditulis, tetapi Anda ingin menyimpannya karena alasan kepatuhan. Demikian pula, Anda mungkin ingin mencadangkan disk atau rekaman disk (halaman blob). Anda juga dapat memindahkan blob ini ke tingkat yang lebih dingin. Namun, Anda harus terlebih dahulu mengonversinya menjadi blob blok.
Untuk informasi tentang cara mengonversi blob penambahan dan blob halaman menjadi blob blok, lihat Mengonversi blob penambahan dan blob halaman menjadi blob blok.
Mengelompokkan file kecil sebelum memindahkan data ke tingkat penyimpanan yang lebih dingin
Setiap operasi baca atau tulis dikenakan biaya. Untuk mengurangi biaya membaca dan menulis data, pertimbangkan untuk mengemas file kecil menjadi file yang lebih besar dengan menggunakan format file seperti TAR atau ZIP. Lebih sedikit file yang mengurangi jumlah operasi yang diperlukan untuk mentransfer data.
Bagan berikut menunjukkan dampak relatif dari mengemas file untuk lapis dingin. Biaya baca mengasumsikan persentase baca bulanan sebesar 30%.
Bagan berikut menunjukkan dampak relatif pengemasan file untuk tingkat arsip. Biaya baca mengasumsikan persentase baca bulanan sebesar 30%.
Untuk memodelkan dan menganalisis penghematan biaya pengemasan file, lihat tab Packing Saving di buku kerja ini.
Petunjuk / Saran
Untuk memfasilitasi skenario pencarian dan pembacaan, pertimbangkan untuk membuat indeks yang memetakan jalur file terkompresi dengan jalur file asli, lalu menyimpan indeks ini sebagai block blob di level panas.