Storage Intelligence 어드바이저의 발견 사항 참조 카탈로그

이 페이지에서는 Storage Intelligence 어드바이저에 표시되는 발견 항목의 카탈로그를 제공합니다. 발견 사항 은 오류 급상승 구간 또는 비효율적인 스토리지 사용량과 같이 주의가 필요한 스토리지 패턴의 이상치입니다. Storage Intelligence 어드바이저는 사용량 최적화 및 성능과 같은 카테고리를 기반으로 해결 우선순위를 지정하는 데 도움이 되도록 이러한 발견 항목을 표시합니다.

Storage Intelligence 어드바이저에 대한 자세한 내용은 Storage Intelligence 어드바이저 정보를 참조하세요.

다음 표에서는 Storage Intelligence 어드바이저에서 사용할 수 있는 발견 항목을 설명합니다.

발견 항목 카테고리 설명
Coldline 또는 Archive 데이터의 클래스 A 또는 B 작업 급증 사용량 최적화

Coldline Storage 및 Archive Storage의 데이터에 대한 빈번한 작업을 나타냅니다. 예를 들어 분석 작업이 Archive Storage의 월별 보고서에 매일 액세스하는 경우 이 발견 사항이 표시될 수 있습니다. 이러한 일일 액세스로 인해 Standard Storage에 더 적합한 데이터의 작업률이 높아집니다. 이 발견 사항을 해결하려면 데이터를 자주 액세스하는 데 적합한 스토리지 클래스로 이동하거나 캐시된 데이터를 사용하도록 분석 작업을 구성합니다.

자세한 내용은 Coldline 및 Archive Storage 데이터의 사용량 최적화를 참조하세요.
비율 제한 요청을 나타내는 429 오류 급증 성능

Cloud Storage에서 요청 비율을 제한하여 지연 시간과 시간 초과가 발생함을 나타냅니다. 예를 들어 일괄 처리 작업이 동일한 버킷에서 많은 객체를 빠르게 읽거나 쓰는 경우 이 발견 사항이 표시될 수 있습니다. 이러한 요청 급증은 버킷당 한도를 초과하고 429 Too Many Requests 오류를 트리거합니다. 이 문제를 해결하려면 애플리케이션에서 지수 백오프를 구현하거나 요청 처리량을 점진적으로 확장합니다.

자세한 내용은 비율 제한 요청 오류를 완화하여 성능 개선을 참조하세요.
리전 간 이그레스 급증 사용량 최적화

한 리전의 Cloud Storage 버킷과 다른 리전의 Compute Engine 인스턴스 또는 기타 Google Cloud 서비스 간의 데이터 전송 증가를 나타냅니다. 이러한 리전 간 트래픽으로 인해 예기치 않은 이그레스 비용이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 us-central1의 Compute Engine 인스턴스가 us-east1의 버킷에 자주 액세스하는 경우 이 발견 항목이 표시될 수 있습니다. 이 발견 사항을 해결하려면 버킷 재배치를 사용하여 컴퓨팅 리소스와 스토리지 리소스를 동일한 리전에 함께 배치합니다.

자세한 내용은 리전 간 이그레스 관리를 참조하세요.
지난 30일 동안 저장된 총 바이트 수가 추세보다 증가했습니다. 사용량 최적화

지난 30일 동안 스토리지 사용량이 과거 추세를 초과하여 증가했음을 나타냅니다. 예를 들어 새 버전을 업로드한 후 버킷이 현재 버전이 아닌 객체 버전을 무기한 보관하는 경우 이 발견 항목이 표시될 수 있습니다. 무기한 보관은 불필요한 스토리지 비용을 초래할 수 있습니다. 이 발견 사항을 해결하려면 객체 수명 주기 관리를 사용하여 현재 버전이 아닌 버전을 삭제하거나 콜드 스토리지로 이동하거나 Autoclass를 사용 설정하여 액세스 패턴에 따라 스토리지 클래스를 자동으로 관리합니다.

자세한 내용은 추세 이상의 스토리지 사용량 식별을 참조하세요.

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