Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
In dit artikel vindt u richtlijnen voor aanbevolen procedures waarmee u toegangslagen kunt gebruiken om de prestaties te optimaliseren en de kosten te verlagen. Voor meer informatie over toegangslagen, zie Toegangslagen voor blobgegevens.
Kies de meest kostenefficiënte toegangsniveaus
U kunt de kosten verlagen door blobgegevens in de meest rendabele toegangslagen te plaatsen. Kies uit drie lagen die zijn ontworpen om uw kosten voor gegevensgebruik te optimaliseren. De hot-tier heeft bijvoorbeeld hogere opslagkosten, maar lagere leeskosten. Als u daarom regelmatig toegang wilt krijgen tot gegevens, is de dynamische laag mogelijk de meest kostenefficiënte keuze. Als u minder vaak gegevens leest, kan de cool, koude of archieflaag het beste zijn omdat hiermee de opslagkosten worden verlaagd, maar de leeskosten worden verhoogd.
Als u de meest optimale toegangslaag wilt vinden, schat u welk percentage van de gegevens elke maand wordt gelezen. In de volgende grafiek ziet u de impact op maandelijkse uitgaven met verschillende leespercentages.
Als u de kosten voor het gebruik van statische of koude versus archiefopslag wilt modelleren en analyseren, raadpleegt u Archief versus koud en statisch. U kunt vergelijkbare modelleringstechnieken toepassen om de kosten van dynamisch naar statisch, koud of archief te vergelijken.
Slimme laag toepassen om kosten automatisch te optimaliseren
Als u niet op de hoogte bent van de meest optimale toegangslaag voor elk object of als u de plaatsing van deze objecten niet wilt beheren, is slimme laag mogelijk een uitstekende optie om te kiezen. Het automatisch naar een lagere opslaglaag verplaatsen van inactieve gegevens kan na verloop van tijd tot grote kostenbesparingen leiden. Hoewel er een kleine monitoringskosten in rekening worden gebracht, biedt het extra vereenvoudiging van het factureringsmodel door geen laagovergangen, vroegtijdige verwijderingen of capaciteitsherstel in rekening te brengen. Zie Kosten optimaliseren met slimme laag voor meer informatie.
Gegevens rechtstreeks migreren naar de meest rendabele toegangsniveaus
Door vooraf de meest optimale laag te kiezen, kunt u de kosten verlagen. Als u de laag van een blok-blob wijzigt die u uploadt, betaalt u voor schrijven naar de eerste laag wanneer u deze uploadt en betaalt u vervolgens voor schrijven naar de nieuwe laag. Als u lagen wijzigt met behulp van een levenscyclusbeheerbeleid, moet dat beleid een dag van kracht worden en een dag om de uitvoering te voltooien. U betaalt ook de capaciteitskosten voor het opslaan van gegevens in de eerste laag voordat de laag wordt gewijzigd.
Zie De toegangslaag van een blob instellen voor hulp bij het uploaden naar een specifieke toegangslaag.
Zie Azure Data Box voor offlinegegevensverplaatsing naar de gewenste laag.
Gegevens verplaatsen naar de meest rendabele toegangslagen
Nadat gegevens zijn geüpload, moet u uw containers en blobs periodiek analyseren om te begrijpen hoe ze worden opgeslagen, georganiseerd en gebruikt in productie. Gebruik vervolgens beleid voor levenscyclusbeheer om gegevens te verplaatsen naar de meest kostenefficiënte lagen. Gegevens die niet langer dan 30 dagen worden geopend, zijn bijvoorbeeld rendabeler als ze in de statische laag worden geplaatst. Overweeg om gegevens te archiveren die meer dan 180 dagen niet zijn geopend.
Als u telemetrie wilt verzamelen, schakelt u blobinventarisrapporten in en schakelt u het bijhouden van laatste toegangstijd in. Analyseer gebruikspatronen op basis van de laatste toegangstijd met behulp van hulpprogramma's zoals Azure Synapse of Azure Databricks. Zie een van de volgende artikelen voor meer informatie over manieren om uw gegevens te analyseren:
Bereken het aantal blobs en de totale grootte per container met behulp van Azure Storage-inventaris
Statistieken op containerniveau berekenen in Azure Blob Storage met Azure Databricks
Toevoeglaag en pagina-blobs
In uw analyse kunnen toevoeg- of pagina-blobs worden weergegeven die niet actief worden gebruikt. U hebt bijvoorbeeld logboekbestanden (toevoeg-blobs) waarnaar niet meer wordt gelezen of geschreven, maar u wilt ze om nalevingsredenen opslaan. Op dezelfde manier wilt u mogelijk een back-up maken van schijven of momentopnamen van schijven (pagina-blobs). U kunt deze blobs ook verplaatsen naar koelerlagen. U moet ze eerst echter converteren naar blok-blobs.
Kleine bestanden inpakken voordat je gegevens verplaatst naar koelere opslaglagen
Voor elke lees- of schrijfbewerking worden kosten in rekening gebracht. Als u de kosten van het lezen en schrijven van gegevens wilt verlagen, kunt u kleine bestanden in grotere bestanden verpakken met behulp van bestandsindelingen zoals TAR of ZIP. Minder bestanden verminderen het aantal bewerkingen dat nodig is om gegevens over te dragen.
In de volgende grafiek ziet u de relatieve impact van het inpakken van bestanden voor het koelingniveau. Bij de leeskosten wordt uitgegaan van een maandelijks leespercentage van 30%.
In de volgende grafiek ziet u de relatieve impact van het inpakken van bestanden voor de archieflaag. Bij de leeskosten wordt uitgegaan van een maandelijks leespercentage van 30%.
Als u de kostenbesparing van verpakkingsbestanden wilt modelleren en analyseren, raadpleegt u het tabblad Opslaan van verpakking in deze werkmap.
Hint
Voor het vergemakkelijken van zoek- en leesscenario's kunt u overwegen om een index te maken waarmee verpakte bestandspaden met oorspronkelijke bestandspaden worden toegewezen en deze indexen vervolgens opslaan als blok-blobs in de dynamische laag.