Рекомендации по использованию уровней доступа к BLOB-объектам

В этой статье приведены рекомендации по использованию уровней доступа для оптимизации производительности и снижения затрат. Дополнительные сведения об уровнях доступа см. в статье Уровни доступа для данных BLOB-объектов.

Выбор наиболее экономичных уровней доступа

Вы можете снизить затраты, разместив данные BLOB-объектов на наиболее экономичных уровнях доступа. Для оптимизации затрат, связанных с использованием данных, доступно три уровня. Например, горячий уровень имеет более высокую стоимость хранения, но более низкую стоимость чтения. Таким образом, если вы планируете часто обращаться к своим данным, горячий уровень может быть самым экономичным вариантом. Если вы планируете считывать данные реже, лучше всего использовать холодный, холодный или архивный уровень, так как он повышает затраты на чтение данных при одновременном снижении затрат на хранение данных.

Чтобы определить наиболее оптимальный уровень доступа, попробуйте оценить, какой процент данных будет считываться ежемесячно. На следующей диаграмме показано влияние на ежемесячные расходы с учетом различных процентных значений чтения.

Диаграмма, на которой показана полоса для каждого уровня, представляющая ежемесячные затраты на основе шаблона чтения в процентах

Сведения о моделирования и анализе затрат на использование холодного или холодного и архивного хранилища см. в статье Архивное и холодное и холодное. Вы можете применить аналогичные методы моделирования, чтобы сравнить стоимость горячей и холодной, холодной или архивной.

Перенос данных непосредственно на наиболее экономичные уровни доступа

Выбор наиболее оптимального уровня на переднем крае может снизить затраты. При изменении уровня блочного BLOB-объекта, который вы уже отправили, вы платите за запись на начальный уровень при первой отправке большого двоичного объекта, а затем оплачиваете стоимость записи на нужный уровень. При изменении уровней с помощью политики управления жизненным циклом для этой политики потребуется один день для того, чтобы ввести в силу, и один день для завершения выполнения. Вы также повлечете затраты на емкость при хранении данных на начальном уровне до изменения уровня.

Перемещение данных на наиболее экономичные уровни доступа

После отправки данных следует периодически анализировать контейнеры и большие двоичные объекты, чтобы понять, как они хранятся, организованы и используются в рабочей среде. Затем используйте политики управления жизненным циклом для перемещения данных на наиболее экономичные уровни. Например, данные, к которым не обращались более 30 дней, могут быть более экономичными при размещении на холодном уровне. Рассмотрите возможность архивации данных, к которым не было доступа более 180 дней.

Чтобы собрать данные телеметрии, включите отчеты об инвентаризации BLOB-объектов и включите отслеживание времени последнего доступа. Анализируйте шаблоны использования на основе времени последнего доступа с помощью таких средств, как Azure Synapse или Azure Databricks. Сведения о способах анализа данных см. в следующих статьях:

Добавочные и страничные BLOB-объекты уровня

Анализ может выявить добавочные или страничные BLOB-объекты, которые не используются активно. Например, у вас могут быть файлы журналов (добавочные BLOB-объекты), которые больше не читаются и не записываются, но вы хотите сохранить их по соображениям соответствия требованиям. Аналогичным образом может потребоваться создать резервную копию дисков или моментальных снимков дисков (страничные BLOB-объекты). Вы также можете переместить эти большие двоичные объекты на более холодные уровни. Однако сначала их необходимо преобразовать в блочные BLOB-объекты.

Сведения о преобразовании добавочных и страничных BLOB-объектов в блочные BLOB-объекты см. в статье Преобразование добавочных BLOB-объектов и страничных BLOB-объектов в блочные BLOB-объекты.

Упаковка небольших файлов перед перемещением данных на более холодные уровни

Каждая операция чтения или записи влечет за собой определенную стоимость. Чтобы снизить затраты на чтение и запись данных, рассмотрите возможность упаковки небольших файлов в более крупные файлы с помощью таких форматов, как TAR или ZIP. Меньшее количество файлов уменьшает количество операций, необходимых для передачи данных.

На следующей диаграмме показано относительное влияние файлов упаковки на холодный уровень. Затраты на чтение предполагают, что ежемесячный процент чтения 30 %.

Диаграмма, показывающая влияние на затраты при упаковке небольших файлов перед отправкой на холодный уровень доступа.

На следующей диаграмме показано относительное влияние упаковки файлов на архивный уровень. Затраты на чтение предполагают, что ежемесячный процент чтения 30 %.

Диаграмма, показывающая влияние на затраты при упаковке небольших файлов перед отправкой на архивный уровень доступа.

Сведения о моделировании и анализе экономии затрат на файлы упаковки см. на вкладке Сохранение упаковки в этой книге.

Совет

Чтобы упростить сценарии поиска и чтения, рассмотрите возможность создания индекса, который сопоставляет пути к упакованным файлам с исходными путями к файлам, а затем сохраните эти индексы в виде блочных BLOB-объектов на горячем уровне.

Дальнейшие действия