Erkunden des Azure Blob Storage-Lebenszyklus

Datasets haben eindeutige Lebenszyklen. Früh im Lebenszyklus greifen Benutzer häufig auf einige Daten zu. Aber der Zugriffsbedarf sinkt mit zunehmendem Alter der Daten drastisch. Außerdem gibt es Daten, die in der Cloud lediglich vorgehalten werden und auf die nach der Speicherung nur selten zugegriffen wird. Einige Daten laufen Tage oder Monate nach der Erstellung ab, während andere Daten im Verlauf ihres gesamten Lebens aktiv gelesen und geändert werden.

Zugriffsebenen

Azure Storage bietet verschiedene Zugriffsebenen, die Ihnen das Speichern von Blobobjektdaten auf die kostengünstigste Art ermöglichen. Die folgenden Zugriffsebenen stehen zur Verfügung:

• Heiß: Eine Onlineebene, die für die Speicherung von Daten optimiert ist, auf die häufig zugegriffen wird.
• Kalt: Eine Onlineebene, die für die Speicherung von Daten optimiert ist, auf die selten zugegriffen wird und die mindestens 30 Tage lang gespeichert werden.
• Cold: Eine Onlineebene, die für die Speicherung von Daten optimiert ist, auf die selten zugegriffen wird und die mindestens 90 Tage lang gespeichert werden. Für die Ebene „Cold“ fallen im Vergleich zur kalten Ebene niedrigere Speicherkosten und höhere Zugriffskosten an.
• Archiv: Eine Offlineebene, die für die Speicherung von Daten optimiert ist, auf die äußerst selten zugegriffen wird und die mindestens 180 Tage lang mit flexiblen Wartezeitanforderungen (in der Größenordnung von Stunden) gespeichert werden.

Datenspeichergrenzwerte werden auf Kontoebene und nicht pro Zugriffsebene festgelegt. Sie können auswählen, ob Sie Ihr gesamtes Kontingent auf einer Ebene nutzen oder auf alle drei Ebenen verteilen möchten.

Verwalten des Datenlebenszyklus

Die Azure Blob Storage-Lebenszyklusverwaltung bietet eine regelbasierte Richtlinie, mit deren Hilfe Sie den Übergang von Blob-Daten auf die entsprechenden Zugriffsebenen und den Ablauf der Daten am Ende des Datenlebenszyklus umsetzen können.

Mit der Richtlinie für die Lebenszyklusverwaltung können Sie die folgenden Aufgaben ausführen:

• Sofortige Übertragung von Blobs aus der kalten in die heiße Ebene zur Leistungsoptimierung, wenn darauf zugegriffen wird
• Übertragung der aktuellen Versionen eines Blobs, früherer Versionen eines Blobs oder Blobmomentaufnahmen in eine kältere Speicherebene, wenn diese Objekte für einen bestimmten Zeitraum nicht aufgerufen oder geändert werden, um die Kosten zu optimieren.
• Löschen von aktuellen Blobversionen, vorherigen Blobversionen oder Blobmomentaufnahmen am Ende ihres Lebenszyklus.
• Wenden Sie Regeln auf ein gesamtes Speicherkonto an, um Container oder eine Teilmenge von Blobs mithilfe von Namenspräfixen oder BLOB-Indextags als Filter auszuwählen.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, bei dem in den frühen Stages des Lebenszyklus häufig auf Daten zugegriffen wird, nach zwei Wochen aber nur noch gelegentlich. Nach dem ersten Monat wird auf das Dataset nur noch selten zugegriffen. In diesem Szenario empfiehlt sich in den frühen Phasen heißer Speicher. Die kalte Speicherebene eignet sich am besten für den gelegentlichen Zugriff. Die Archivspeicherebene ist die beste Option, wenn die Daten mehr als einen Monat alt sind. Indem Sie Daten basierend auf ihrem Alter mit Richtlinienregeln für die Lebenszyklusverwaltung auf die entsprechende Speicherebene verschieben, können Sie die kostengünstigste Lösung für Ihre Anforderungen entwerfen.