Blob 액세스 계층을 사용하는 모범 사례

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이 문서에는 액세스 계층을 사용하여 성능을 최적화하고 비용을 절감하는 데 도움이 되는 모범 사례 지침이 나와 있습니다. 액세스 계층에 대한 자세한 내용은 Blob 데이터에 대한 액세스 계층을 참조하세요.

가장 비용 효율적인 액세스 계층 선택

Blob 데이터를 가장 비용 효율적인 액세스 계층에 배치하여 비용을 줄일 수 있습니다. 데이터 사용에 대한 비용을 최적화하도록 설계된 세 가지 계층 중에서 선택합니다. 예를 들어 핫 계층은 스토리지 비용은 더 높지만 읽기 비용은 더 낮습니다. 따라서 데이터에 자주 액세스할 계획인 경우 핫 계층이 가장 비용 효율적인 선택이 될 수 있습니다. 데이터 읽기 빈도를 줄이려는 경우 쿨, 콜드 또는 보관 계층이 데이터 읽기 비용은 높아지는 반면, 데이터 저장 비용은 절감되므로 가장 적합할 수 있습니다.

가장 최적의 액세스 계층을 식별하려면 매월 읽을 데이터의 백분율을 예측해 보세요. 다음 차트는 지정된 다양한 읽기 백분율이 월간 지출에 미치는 영향을 보여 줍니다.

Chart that shows a bar for each tier which represents the monthly cost based on percentage read pattern

쿨 또는 콜드 스토리지 사용 비용과 보관 스토리지 사용 비용을 모델링하고 비교 분석하려면 보관과 콜드 및 쿨 비교를 참조하세요. 비슷한 모델링 기술을 적용하여 핫 비용을 쿨, 콜드 또는 보관과 비교할 수 있습니다.

가장 비용 효율적인 액세스 계층으로 직접 데이터 마이그레이션

최적 계층을 미리 선택하면 비용을 줄일 수 있습니다. 이미 업로드한 블록 Blob의 계층을 변경하는 경우 Blob을 처음 업로드할 때 초기 계층에 쓰는 비용을 지불한 다음, 원하는 계층에 쓰는 비용을 지불합니다. 수명 주기 관리 정책을 사용하여 계층을 변경하는 경우 해당 정책을 적용하는 데 하루, 실행을 완료하는 데 하루가 필요합니다. 또한 계층 변경 전에 초기 계층에 데이터를 저장하는 용량 비용이 발생합니다.

가장 비용 효율적인 액세스 계층으로 데이터 이동

데이터를 업로드한 후에는 컨테이너 및 Blob을 주기적으로 분석하여 프로덕션에서 저장, 구성 및 사용되는 방식을 이해해야 합니다. 그런 다음, 수명 주기 관리 정책을 사용하여 데이터를 가장 비용 효율적인 계층으로 이동합니다. 예를 들어 30일 넘게 액세스되지 않은 데이터는 쿨 계층에 배치하는 것이 더 비용 효율적일 수 있습니다. 180일 넘게 액세스되지 않은 데이터는 보관하는 것이 좋습니다.

원격 분석을 수집하려면 Blob 인벤토리 보고서를 사용하도록 설정하고 마지막 액세스 시간 추적을 사용하도록 설정합니다. Azure Synapse 또는 Azure Databricks와 같은 도구를 사용하여 마지막 액세스 시간을 기반으로 사용 패턴을 분석합니다. 데이터를 분석하는 방법을 자세히 알아보려면 다음 문서를 참조하세요.

계층 추가 및 페이지 Blob

분석 결과 적극적으로 사용되지 않는 추가 또는 페이지 Blob이 표시될 수 있습니다. 예를 들어 더 이상 읽거나 쓰지 않는 로그 파일(추가 Blob)이 있을 수 있지만 규정 준수를 위해 저장하려고 합니다. 마찬가지로 디스크 또는 디스크 스냅샷(페이지 Blob)을 백업할 수도 있습니다. 이러한 Blob을 쿨 계층으로 이동할 수도 있습니다. 그러나 먼저 블록 Blob으로 변환해야 합니다.

추가 및 페이지 Blob을 블록 Blob으로 변환하는 방법에 대한 자세한 내용은 추가 Blob 및 페이지 Blob을 블록 Blob으로 변환을 참조하세요.

데이터를 쿨 계층으로 이동하기 전에 작은 파일 압축

각 읽기 또는 쓰기 작업에는 비용이 발생합니다. 데이터를 읽고 쓰는 비용을 줄이려면 TAR 또는 ZIP과 같은 파일 형식을 사용하여 작은 파일을 더 큰 파일로 압축하는 것이 좋습니다. 파일 수가 적을수록 데이터를 전송하는 데 필요한 작업 수가 줄어듭니다.

다음 차트는 쿨 계층에 대한 압축 파일의 상대적 영향을 보여 줍니다. 읽기 비용은 월별 읽기 비율이 30%라고 가정합니다.

Chart that shows the impact on costs when you pack small files before uploading to the cool access tier.

다음 차트는 보관 계층에 대한 압축 파일의 상대적 영향을 보여 줍니다. 읽기 비용은 월별 읽기 비율이 30%라고 가정합니다.

Chart that shows the impact on costs when you pack small files before uploading to the archive access tier.

압축 파일의 비용 절감을 모델링하고 분석하려면 이 통합 문서에서 압축 저장 탭을 참조하세요.

팁

검색 및 읽기 시나리오를 용이하게 하려면 압축된 파일 경로를 원래 파일 경로와 매핑하는 인덱스를 만든 다음, 이러한 인덱스를 핫 계층에 블록 Blob으로 저장하는 것이 좋습니다.

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