Utilisez des règles de cycle de vie basées sur la dernière heure d'accès pour surveiller automatiquement les modèles d'accès aux données et identifier les données froides. Faites ensuite évoluer la classe de stockage de ces données afin de mettre en œuvre une hiérarchisation intelligente des données et de réduire les coûts de stockage.
Description du scénario
Un site web multimédia doit classer ses données comme chaudes ou froides en fonction de leur dernière heure d'accès. La méthode traditionnelle nécessite une analyse manuelle des journaux. En revanche, l'utilisation de règles de cycle de vie basées sur la dernière heure d'accès permet d'identifier et de hiérarchiser automatiquement les données.
Dans ce scénario, les données sont catégorisées et stockées dans différents chemins au sein du bucket examplebucket. L'objectif est de faire évoluer certaines données vers une classe de stockage moins coûteuse après une période spécifiée.
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Chemin de stockage |
Scénario de stockage |
Politique de cycle de vie |
Résultat |
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data/ |
Stocke des vidéos de streaming en direct au format WMV. Ces vidéos sont rarement consultées au cours des deux premiers mois suivant leur téléchargement, et encore moins par la suite. |
Transition vers la classe de stockage Infrequent Access (IA) 200 jours après le dernier accès. Si les données sont à nouveau consultées, elles restent dans la classe de stockage IA. |
La classe de stockage évolue après le nombre de jours spécifié. Les données qui ne répondent pas aux critères restent dans la classe de stockage Standard. |
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Stocke des données vidéo de films au format MP4. La plupart des fichiers sont fréquemment consultés au cours de chaque période de six mois. |
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log/ |
Stocke une grande quantité de données de journalisation. Un petit nombre de fichiers présente quelques enregistrements d'accès au cours des trois derniers mois. Tous les fichiers ne présentent pratiquement aucun enregistrement d'accès six mois après leur téléchargement. |
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Avec une politique de cycle de vie basée sur la dernière heure d'accès, OSS identifie et hiérarchise automatiquement les données chaudes et froides. Par exemple, les vidéos MP4 fréquemment consultées dans le chemin
data/restent dans la classe de stockage Standard. Les vidéos MP4 non consultées pendant six mois passent à la classe de stockage Infrequent Access après 200 jours. Si vous configurez une règle de cycle de vie basée sur la dernière heure de modification, les données du chemindata/ne peuvent être transitionnées ou supprimées qu'en fonction de leur dernière heure de modification. Cela empêche la mise en œuvre d'une hiérarchisation intelligente des données basée sur la fréquence d'accès aux fichiers.Les politiques de cycle de vie et les actions recommandées dans ce scénario sont fournies à titre indicatif uniquement. Configurez des règles de cycle de vie en fonction de vos besoins métier spécifiques.
Prérequis
Le suivi d'accès est activé.
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Pour faire évoluer des objets de la classe de stockage Standard ou Infrequent Access vers les classes de stockage Archive, Cold Archive ou Deep Cold Archive, vous devez soumettre un ticket pour demander cette fonctionnalité.
ImportantUne fois votre ticket approuvé, si vous utilisez une politique basée sur la dernière heure d'accès pour faire évoluer des objets de la classe de stockage Standard ou Infrequent Access vers les classes de stockage Archive, Cold Archive ou Deep Cold Archive, la dernière heure d'accès de ces objets correspond par défaut à l'heure à laquelle le suivi d'accès a été activé pour le bucket.