אופטימיזציה של השימוש בנתונים ב-Coldline Storage וב-Archive Storage

בדף הזה מוסבר איך להשתמש בכלי Storage Intelligence Advisor כדי לייעל את השימוש על ידי צמצום קצב גבוה של פעולות מסוג Class A ו-Class B על נתונים ב-Coldline Storage וב-Archive Storage.

‫Coldline Storage ו-Archive Storage מיועדים לנתונים שניגשים אליהם לעיתים רחוקות. סוגי האחסון האלה מציעים תעריפי אחסון נמוכים יותר מאשר Standard Storage ו-Nearline Storage, אבל יש להם עמלות גבוהות יותר על אחזור נתונים ועל פעולות ברמה A וברמה B.

היועץ של Storage Intelligence מציג את הממצא Spike in Class A/B operations on Coldline or Archive data כשנפח הבקשות גדל עבור Coldline Storage ו-Archive Storage. ממצא הוא חריגה שזוהתה במדדים שלכם ודורשת את תשומת הלב שלכם. במאמר מידע על הכלי Storage Intelligence advisor תוכלו לקרוא סקירה כללית על הכלי. רשימה מלאה של הממצאים זמינה בקטלוג הממצאים.

ערכי הסף שמפעילים ממצא

Storage Intelligence יוצרת נתון בסיסי לפרויקט, לתיקייה או לארגון על סמך מגמות היסטוריות. היועץ של Storage Intelligence יוצר ממצא כשפעולות Class A או Class B ב-Coldline Storage או ב-Archive Storage עולות מעל רמת הבסיס.

הממצאים משקפים את הפעילות של היום הקודם. לדוגמה, אם יש עלייה חדה בשימוש ביום שלישי, היא תופיע בכלי לייעוץ בנושא ניהול אחסון ביום רביעי.

איך מגיבים לממצא

  1. הצגת פרטי הממצא

  2. כדאי להיעזר בטבלה הבאה כדי לבחור את האסטרטגיה המומלצת לתרחיש שלכם:

    תרחיש הפעולה המומלצת פרטים
    עלייה מתמשכת או חוזרת בפעולות הפעלת סיווג אוטומטי אם אתם חווים עליות מתמשכות או חוזרות ונשנות בפעולות, כדאי להפעיל את Autoclass כדי להעביר באופן אוטומטי אובייקטים עם גישה תדירה ל-Standard Storage. הפעולה הזו עוזרת לצמצם את עמלות האחזור ולייצב את העלויות.
    סריקת נתונים לא מכוונת או מקרית שימוש בתיקיות מנוהלות כדי לצמצם את ההרשאות אם גישה מתירנית מדי, כמו סקריפט שהוגדר בצורה שגויה, גורמת לפעולות לא צפויות בדליים, אפשר להשתמש בתיקיות מנוהלות כדי להחיל אמצעי בקרה פרטניים על הגישה. חשוב לתת רק את ההרשאות הנדרשות לעומסי העבודה.
    עליות חדות בפעולות על קבוצת משנה קטנה של אובייקטים חקירה באמצעות קבוצות נתונים של Storage Insights אם יש עליות חדות במספר קטן של אובייקטים, מייצאים את המטא-נתונים ל-BigQuery כדי לזהות את האובייקטים והפעולות הספציפיים שגורמים לעלייה החדה. לדוגמה, אפשר לזהות את האובייקטים שהגישה אליהם היא הכי תכופה בקידומת מסוימת.
    אירועים חד-פעמיים או היסטוריים שגורמים לעליות חדות מעקב אחר היועץ של Storage Intelligence אם העלייה החדה נגרמת מאירוע חד-פעמי כמו העברה או ביקורת, לא צריך לבצע שום פעולה. כדאי להמשיך לעקוב אחרי היועץ בנושא Storage Intelligence כדי לזהות עליות חדות בעתיד.

המאמרים הבאים