トレンドを上回るストレージ使用量を特定する

このページでは、Storage Intelligence アドバイザーを使用して、トレンドを上回るストレージ消費量を特定する方法について説明します。増加傾向を特定することで、不要なデータを保存しているかどうかを判断し、ストレージ使用量を最適化できます。

保存された合計バイト数がトレンドを上回って増加すると、Storage Intelligence アドバイザーに Total bytes stored increased above trend over the last 30 days の検出結果が表示されます。検出結果は、指標から検出された異常であり、注意が必要です。Storage Intelligence アドバイザーの概要については、Storage Intelligence アドバイザーについてをご覧ください。検出結果の一覧については、検出結果リファレンス カタログをご覧ください。

検出結果をトリガーするしきい値

Storage Intelligence は、トレンドを上回る増加を特定するために、30 日間の過去のデータを分析して、プロジェクト、フォルダ、組織全体のストレージ消費量のベースラインを確立します。Storage Intelligence アドバイザーは、ストレージ消費量がこのベースラインを超えると、検出結果を生成します。

検出結果には前日のアクティビティが反映されます。たとえば、火曜日に発生した急増は、水曜日に Storage Intelligence アドバイザーに表示されます。

検出結果に対応する

この検出結果に対応するには、どのデータが原因で増加しているかを特定し、最適な管理戦略を決定します。

  1. 検出結果の詳細を表示する。

  2. [検出結果の詳細] ページで、[増加率が最も高いバケット] テーブルとバケット固有の [増加率が最も高い接頭辞] を使用して、増加しているデータセットを特定します。

  3. どのデータが増加しているかがわかったら、アクセス パターンや保持ニーズに基づいて、そのデータを異なる方法で管理する必要があるかどうかを判断します。次の表を使用して、シナリオに推奨される戦略を選択してください。

    シナリオ 推奨される対処方法 詳細
    一定期間が経過するとデータが不要になる ライフサイクル ルールを適用する 特定の期間が経過した後にデータが不要になった場合や、データをアクセス頻度の低いストレージ クラスに移動する場合は、オブジェクトのライフサイクル管理ルールを使用してストレージの使用量を管理します。
    アクセス パターンが変化するデータ Autoclass を有効にする Autoclass を使用すると、バケット内のオブジェクトが、アクセス パターンに基づいて適切なストレージ クラスに自動的に移行されます。アクセス頻度の低いデータをコールド ストレージ クラスに移動し、アクセス頻度の高いデータをウォーム ストレージ クラスに移動することで、費用を自動的に管理できます。
    ストレージの増加を把握するために、オブジェクト レベルの詳細が必要 Storage Insights データセットを使用して調査する ストレージの増加に関する詳細な情報が必要な場合は、Storage Insights データセットを使用してメタデータを BigQuery にエクスポートします。その後、データセットをクエリして、増加の原因となっている特定の接頭辞とオブジェクトを特定できます。

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