Accesso infrequente Amazon EFS
Risparmia fino al 94% sull'archiviazione di file
Amazon Elastic File System (Amazon EFS, 0,025 USD/GB al mese) offre un file system semplice, serverless, configurabile in maniera permanente ed elastico da utilizzare con servizi cloud AWS e risorse on-premise. Accesso infrequente Amazon EFS è una classe di archiviazione che offre un rapporto prezzo/prestazioni ottimizzato in termini di costi per i file a cui si accede più volte al trimestre, con prezzi di archiviazione
fino al 94% in meno rispetto ad Amazon EFS Standard (EFS Standard). Per i file system regionali EFS che utilizzano la velocità di trasmissione effettiva elastica, la classe di archiviazione AI EFS costa solo 0,016 USD/GB al mese1.
Per iniziare a usare le classi di archiviazione Accesso infrequente (AI), è sufficiente abilitare Amazon EFS Lifecycle Management per il tuo file system selezionando una policy del ciclo di vita che soddisfi le tue esigenze. Amazon EFS sposterà automaticamente e in modo trasparente i tuoi file nella classe di archiviazione regionale EFS Standard-IA a basso costo in base all'ultimo accesso. Amazon EFS serve in modo trasparente i file delle classi di archiviazione EFS Standard e Accesso infrequente (AI) da uno spazio dei nomi di file system comune. Non devi preoccuparti di quali dei tuoi file vengano utilizzati attivamente e a quali si acceda di rado. Amazon EFS Intelligent-Tiering offre una policy aggiuntiva sul ciclo di vita che sposta automaticamente i file su EFS Standard o EFS One Zone.
1prezzi riferiti alla regione degli Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)
Amazon EFS Intelligent-Tiering
EFS Intelligent-Tiering offre risparmi automatici sui costi per i carichi di lavoro con modelli di accesso modificati inserendo i dati dei file nella classe di archiviazione appropriata, al momento giusto, in base ai modelli di accesso ai file.
EFS Lifecycle Management monitora i modelli di accesso al carico di lavoro e trasferisce automaticamente i file a cui non si accede per la durata della policy del ciclo di vita (ad esempio 30 giorni) dalla classe di archiviazione EFS Standard alla classe di archiviazione Accesso infrequente (AI). Quando abiliti Intelligent-Tiering, se i modelli di accesso cambiano e un file in EFS IA viene letto o scritto nuovamente, EFS sposta automaticamente il file su EFS Standard, migliorando le prestazioni di latenza per gli accessi successivi ed eliminando il rischio di costi di accesso illimitati.
Per utilizzare EFS Intelligent-Tiering, è sufficiente impostare una policy del ciclo di vita per spostare automaticamente i file su EFS Standard in caso di accesso.
Casi d'uso per classi di archiviazione ad accesso infrequente
Ciò che accomuna questi casi d'uso è che hanno modelli di accesso sconosciuti o mutevoli. Un sito Web a bassa attività torna attivo, viene fatto riferimento ai report più vecchi nel sistema di gestione dei documenti o vengono riutilizzati i set di dati di inferenza del machine learning. È possibile accedere ai dati da classi di archiviazione meno utilizzate (come EFS AI o EFS Archive). In tal caso, EFS Intelligent-Tiering può spostare automaticamente i file nella classe di storage appropriata, al momento giusto, in base ai modelli di accesso ai file.
Backup e ripristino
EFS AI archivia i dati dei file in modo conveniente, con disponibilità, sicurezza e durata leader del settore che consentono di soddisfare i requisiti di conservazione e conformità alle normative in modo che i backup siano protetti e disponibili in caso di necessità.
Analisi
La gestione di enormi volumi di analisi dei big data può essere costosa e complessa per carichi di lavoro come la genomica e le applicazioni geospaziali. EFS AI archivia in modo conveniente grandi quantità di dati fornendo allo stesso tempo la stessa velocità di trasmissione effettiva utilizzata per dimensionare le applicazioni con i file archiviati in EFS Standard. Se si accede a un processo di analisi in un secondo momento, EFS Intelligent-Tiering può spostare automaticamente questi dati su EFS Standard.
Gestione dei documenti
Molti sistemi di documentazione per applicazioni aziendali si basano su uno spazio di archiviazione file condiviso accessibile a supporto delle funzioni aziendali. Con EFS AI, è possibile archiviare e accedere ai file dai file system condivisi in modo semplice ed economico, eliminando la necessità di gestire i dati per controllare i costi. Se si accede ai report in un secondo momento, EFS Intelligent-Tiering può spostare automaticamente i report a cui si accede in EFS Standard.
Gestione di contenuti e media
Le applicazioni di web serving e i sistemi di gestione dei contenuti archiviano e forniscono risorse multimediali per siti web, pubblicazioni online e archivi. A queste risorse si accede raramente dopo un certo periodo di tempo man mano che i contenuti invecchiano. È possibile archiviare facilmente questi file a cui si accede raramente in uno spazio di archiviazione a basso costo come EFS AI. Se uno di questi contenuti diventa attivo e vi si accede nuovamente, EFS Intelligent-Tiering può spostare automaticamente il contenuto a cui si accede in EFS Standard.
Data science e machine learning
I carichi di lavoro di data science si basano sullo storage di file condiviso per archiviare i dati di addestramento di machine learning e i modelli di inferenza. Man mano che questi dati invecchiano, è possibile archiviarli in EFS AI a costi contenuti. Se i set di dati diventano nuovamente attivi, EFS Intelligent-Tiering può spostare automaticamente questi dati su EFS Standard. Ciò che accomuna questi casi d'uso è che hanno modelli di accesso sconosciuti o mutevoli. Un sito Web a bassa attività torna attivo, viene fatto riferimento ai report più vecchi nel sistema di gestione dei documenti o vengono riutilizzati i set di dati di inferenza del machine learning. È possibile accedere ai dati da classi di archiviazione ad accesso poco frequente (come EFS AI). In tal caso, EFS Intelligent-Tiering può spostare automaticamente i file nella classe di storage appropriata, al momento giusto, in base ai modelli di accesso ai file.