BLOB アクセス層を使用するためのベスト プラクティス
この記事では、アクセス層を使用してパフォーマンスを最適化し、コストを削減するのに役立つベスト プラクティスのガイドラインについて説明します。 アクセス層の詳細については、「BLOB データのアクセス層」を参照してください。
最もコスト効率の高いアクセス層を選択する
最もコスト効率に優れたアクセス層に BLOB データを配置することで、コストを削減できます。 データの使用に関するコストを最適化するように設計された 3 つの層から選択します。 たとえば、ホット層のストレージ コストは高くなりますが、読み取りコストは低くなります。 そのため、データに頻繁にアクセスする場合は、ホット層が最もコスト効率の高い選択肢になる可能性があります。 データを読み取る頻度が少ないことが予想される場合は、クール、コールド、またはアーカイブ ストレージ層が最も適している可能性があります。データを読み取るコストが上がる一方で、データを格納するコストは削減されるからです。
最適なアクセス層を特定するには、読み取られるデータの割合を月単位で見積もってみます。 次のグラフは、さまざまな読み取り率による毎月の支出への影響を示しています。
クールまたはコールド ストレージ層を使用するコストを、アーカイブ ストレージ層の場合に対して、モデル化して分析するには、「アーカイブ対コールド、クール」を参照してください。 同様のモデリング手法を適用して、ホットのコストをクール、コールドまたはアーカイブと比較できます。
最もコスト効率の高いアクセス層にデータを直接移行する
最適な層を前もって選択すると、コストを削減できます。 既にアップロードしたブロック BLOB の層を変更する場合、最初に BLOB をアップロードするときに最初の層に書き込むコストがかかり、その後、目的の層に書き込むコストもかかることになります。 ライフサイクル管理ポリシーを使用して層を変更する場合、そのポリシーが有効になるまでに 1 日、また実行を完了するのに 1 日が必要です。 また、層の変更よりも前に最初の層にデータを保存する容量コストもかかります。
特定のアクセス層にアップロードする方法についてのガイダンスは、「BLOB のアクセス層を設定する」を参照してください。
目的の層へのオフラインでのデータ移動については、「Azure Data Box」を参照してください。
最もコスト効率の高いアクセス層にデータを移動する
データがアップロードされたら、コンテナーと BLOB を定期的に分析して、それらが運用環境でどのように格納、整理、使用されているかを理解する必要があります。 次に、ライフサイクル管理ポリシーを使用して、最もコスト効率の高い層にデータを移動します。 たとえば、アクセスされていない期間が 30 日を超えるデータは、クール層に配置した方がコスト効率が良くなる可能性があります。 アクセスされていない期間が 180 日を超えるデータは、アーカイブ化を検討してください。
テレメトリを収集するには、BLOB インベントリ レポートを有効にし、最終アクセス時刻の追跡を有効にします。 Azure Synapse や Azure Databricks などのツールを使用し、最終アクセス時刻に基づいて使用パターンを分析します。 データを分析する方法については、次のいずれかの記事を参照してください。
層の追加 BLOB とページ BLOB
分析によって、アクティブに使用されていない追加 BLOB またはページ BLOB が明らかになる場合があります。 たとえば、もう読み書きが発生していないログ ファイル (追加 BLOB) を、コンプライアンス上の理由から保存しておきたい場合があります。 同様に、ディスクまたはディスク スナップショット (ページ BLOB) をバックアップしたい場合があります。 これらの BLOB をよりクールな層に移動することもできます。 ただし、最初にそれらをブロック BLOB に変換する必要があります。
追加 BLOB とページ BLOB をブロック BLOB に変換する方法については、追加 BLOB とページ BLOB からブロック BLOB への変換に関するページを参照してください。
よりクールな層にデータを移動する前に小さなファイルをパックする
読み取りまたは書き込み操作ごとにコストが発生します。 データの読み取りと書き込みのコストを削減するために、TAR や ZIP などのファイル形式を使用して、小さなファイルをより大きなファイルにパックすることを検討してください。 ファイルの数が少ないほど、データ転送に必要な操作の数が減ります。
次のグラフは、クール層向けにファイルをパックした場合の相対的な影響を示しています。 読み取りコストは、毎月の読み取り率を 30% と想定しています。
次のグラフは、アーカイブ層向けにファイルをパックした場合の相対的な影響を示しています。 読み取りコストは、毎月の読み取り率を 30% と想定しています。
ファイルのパックによるコスト削減をモデル化および分析するには、このブックのパックして保存に関するタブを参照してください。
ヒント
検索と読み取りのシナリオを容易にするために、パックされたファイル パスを元のファイル パスにマップするインデックスを作成し、これらのインデックスをブロック BLOB としてホット層に格納することを検討してください。