이 샘플에서는 180일 제한 이전에 보관 계층에서 데이터의 일부를 검색하는 데 드는 비용을 예측합니다.
중요합니다
이 추정치는 이러한 샘플 가격을 기반으로 합니다. 샘플 가격은 프로덕션 비용을 계산하는 데 사용하면 안 됩니다. 공식 가격을 찾으려면 각 미터의 단가 찾기를 참조하세요.
시나리오
회사는 장기 보존을 위해 보관 계층에 20TB의 데이터를 저장합니다. 그러나 보관 스토리지에서 단 3개월 만에 해당 데이터의 20%을 분석을 위해 복구해야 합니다. 보관 스토리지에서 해당 데이터를 가져와서 클라이언트에 다운로드하는 데 드는 비용을 예측하라는 메시지가 표시됩니다.
데이터는 일시적으로만 필요하므로 해당 계층을 변경하여 Blob의 리하이딩을 하지 않기로 결정합니다. 이렇게 하면 회사에서 초기 삭제 수수료를 피할 수 있습니다. 먼저 비용 추정: 보관 스토리지에서 데이터 이동 문서를 검토하여 해당 접근 방식의 비용을 이미 추정했습니다. 대신 분석을 위해 데이터를 핫 티어로 복사하는 것이 더 비용 효율적이라고 결정합니다. 분석이 완료되면 핫 계층의 데이터를 무료로 삭제할 수 있습니다.
스토리지 계정은 미국 서부 지역에 있으며 LRS(로컬 중복 스토리지)에 대해 구성되며 계층 구조 네임스페이스가 없습니다.
비용
다음 표에서는 각 비용을 설명합니다.
| 비용 | 설명 |
|---|---|
| Blob을 최신 계층으로 복사합니다 | 먼저 분석을 위해 Blob을 보관 스토리지 밖으로 이동해야 합니다. 모든 도구 및 SDK는 Blob 복사 작업을 사용하여 이 작업을 수행합니다. Blob 복사 작업은 원본 계정의 읽기 작업 및 대상 계정에 대한 쓰기 작업으로 청구됩니다. |
| 데이터 검색 요금 | 이 미터는 보관 계층에서 핫 계층과 같은 온라인 계층으로 이동한 각 GB에 적용됩니다. |
| 핫 계층에서 읽기 | 데이터가 핫 계층으로 이동되면 클라이언트는 해당 데이터를 다운로드해야 합니다. 각 다운로드는 읽기 작업으로 청구됩니다. |
예측값
다음 표에서는 이러한 샘플 가격에 따라 각 비용 구성 요소를 계산하는 방법을 보여 집니다. 이 샘플 예측에는 GB당 청구되는 데이터 스토리지 비용이 포함되지 않습니다.
| 비용 | 비용 요소 | 계산 | 가치 |
|---|---|---|---|
| Blob을 최신 계층으로 복사합니다 | Blob 복사 작업 수 | Blob 2000개 * 20개% | 400 |
| 보관 읽기 작업의 가격 | $0.00055 | ||
| 보관 파일에서 읽는 비용 | 400개 작업 * $0.00055 | $0.22 | |
| 핫 계층 쓰기 작업의 가격 | 0.0000055달러 | ||
| 핫 티어에 기록하는 비용 | 400개 작업 * $0.0000055 | $0.0022 | |
|
블롭을 핫 계층으로 복사하는 비용 |
$0.22 + $0.0022 | $0.22 | |
| 데이터 검색 요금 | 총 파일 크기 | 20,000GB | |
| 데이터 검색 크기 | 20,000GB * 20% | 4,000 | |
| 데이터 검색 가격(GB당) | $0.0220 | ||
|
검색 비용 |
4,000개의 블롭 * $0.0220 | $88.00 | |
| 핫 계층에서 읽기 | 핫 계층의 읽기 작업 수 | 핫 계층으로 이동된 Blob 수 | 400 |
| 핫 계층에서 읽기 작업의 가격 | 0.00000044달러 | ||
|
핫 티어에서 읽는 비용 |
400개 작업 * $0.00000044 | $0.0002 | |
| 총 비용 | $0.22 + $88 + $24 + $0.0002 | $88.22 |
팁 (조언)
이 시나리오는 데이터가 스토리지에 존재하는 시간을 모델링하지 않으므로 테이블에는 GB당 청구되는 데이터 스토리지 비용이 포함되지 않습니다. Azure 가격 계산기를 사용하여 사용자 환경에서 비용 스토리지 및 트랜잭션 비용을 예측할 수 있습니다.