Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Analitik Amazon S3–Analisis Kelas Penyimpanan
Dengan menggunakan analitik Amazon S3 Analisis Kelas Penyimpanan Anda dapat menganalisis pola akses penyimpanan untuk membantu memutuskan kapan harus memindahkan data yang tepat ke kelas penyimpanan yang tepat. Fitur analitik Amazon S3 baru ini mengamati pola akses data untuk membantu Anda menentukan kapan harus melakukan transisi penyimpanan yang jarang diakses ke kelas STANDARD penyimpanan STANDARD _IA (IA, untuk akses yang jarang). Untuk informasi selengkapnya tentang kelas penyimpanan, lihat Memahami dan mengelola kelas penyimpanan Amazon S3.
Setelah analisis kelas penyimpanan mengamati pola akses yang jarang dari kumpulan data yang difilter selama periode waktu tertentu, Anda dapat menggunakan hasil analisis untuk membantu Anda meningkatkan konfigurasi siklus hidup. Anda dapat mengonfigurasi analisis kelas penyimpanan untuk menganalisis semua objek dalam bucket. Atau, Anda dapat mengonfigurasi filter untuk mengelompokkan objek yang akan dianalisis berdasarkan prefiks umum (yaitu, objek yang memiliki nama yang dimulai dengan string umum), berdasarkan tanda objek, atau berdasarkan prefiks dan tanda. Anda akan mengetahui bahwa pemfilteran berdasarkan kelompok objek merupakan cara terbaik untuk memanfaatkan analisis kelas penyimpanan.
penting
Analisis kelas penyimpanan hanya memberikan rekomendasi untuk kelas Standar ke Standar IA.
Anda dapat memiliki banyak filter analisis kelas penyimpanan per bucket, hingga 1.000, dan setiap filter akan memberikan hasil analisis yang terpisah. Beberapa konfigurasi filter memungkinkan Anda menganalisis grup objek tertentu untuk meningkatkan konfigurasi siklus hidup Anda yang mentransisikan objek ke _IA. STANDARD
Analisis kelas penyimpanan memberikan visualisasi penggunaan penyimpanan di konsol Amazon S3 yang diperbarui setiap hari. Anda juga dapat mengekspor data penggunaan harian ini ke bucket S3 dan melihatnya dalam aplikasi spreadsheet, atau dengan alat intelijen bisnis, seperti Amazon. QuickSight
Anda akan dikenakan biaya yang terkait dengan analisis kelas penyimpanan. Untuk informasi harga, lihat Manajemen dan replikasi Harga Amazon S3
Topik
Bagaimana cara menyiapkan analisis kelas penyimpanan?
Anda mengatur analisis kelas penyimpanan dengan mengonfigurasi data objek yang ingin dianalisis. Anda dapat mengonfigurasi analisis kelas penyimpanan untuk melakukan hal berikut:
-
Menganalisis seluruh konten bucket.
Anda akan menerima analisis untuk semua objek dalam bucket.
-
Menganalisis objek yang dikelompokkan bersama berdasarkan prefiks dan tanda.
Anda dapat mengonfigurasi filter yang mengelompokkan objek untuk analisis berdasarkan prefiks, tanda objek, atau kombinasi prefiks dan tanda. Anda akan menerima analisis terpisah untuk setiap filter yang dikonfigurasi. Anda dapat memiliki banyak konfigurasi filter per bucket, hingga 1.000.
-
Mengekspor data analisis.
Saat mengonfigurasi analisis kelas penyimpanan untuk bucket atau filter, Anda dapat memilih untuk mengekspor data analisis ke file setiap hari. Analisis untuk hari itu ditambahkan ke file agar membentuk log analisis historis untuk filter yang dikonfigurasi. File ini diperbarui setiap hari di tujuan pilihan Anda. Saat memilih data yang akan diekspor, Anda menentukan bucket tujuan dan prefiks tujuan opsional tempat file akan ditulis.
Anda dapat menggunakan konsol Amazon S3 RESTAPI, atau AWS CLI atau AWS SDKs untuk mengonfigurasi analisis kelas penyimpanan.
-
Untuk informasi tentang cara mengonfigurasi analisis kelas penyimpanan di konsol Amazon S3, lihat Mengonfigurasi analisis kelas penyimpanan.
-
Untuk menggunakan Amazon S3API, gunakan PutBucketAnalyticsConfigurationRESTAPI, atau yang setara, dari atau. AWS CLI AWS SDKs
Bagaimana cara menggunakan analisis kelas penyimpanan?
Anda menggunakan analisis kelas penyimpanan untuk mengamati pola akses data Anda dari waktu ke waktu untuk mengumpulkan informasi guna membantu Anda meningkatkan manajemen siklus hidup penyimpanan STANDARD _IA Anda. Setelah mengonfigurasi filter, Anda akan mulai melihat analisis data berdasarkan filter di konsol Amazon S3 dalam 24 hingga 48 jam. Namun, analisis kelas penyimpanan mengamati pola akses dari set data yang difilter selama 30 hari atau lebih guna mengumpulkan informasi untuk digunakan dalam analisis sebelum memberikan hasil. Analisis terus berjalan setelah hasil awal dan akan memperbarui hasilnya seiring perubahan pola akses
Saat Anda pertama kali mengonfigurasi filter, konsol Amazon S3 mungkin memerlukan waktu untuk menganalisis data Anda.
Analisis kelas penyimpanan mengamati pola akses dari kumpulan data yang difilter selama 30 hari atau lebih guna mengumpulkan informasi yang cukup untuk analisis. Setelah analisis kelas penyimpanan mengumpulkan informasi yang cukup, Anda akan melihat pesan di konsol Amazon S3 bahwa analisis telah selesai.
Saat melakukan analisis untuk objek yang jarang diakses, analisis kelas penyimpanan melihat kumpulan objek yang dikelompokkan bersama berdasarkan umur sejak diunggah ke Amazon S3. Analisis kelas penyimpanan menentukan apakah kelompok umur jarang diakses dengan melihat faktor-faktor berikut untuk kumpulan data yang difilter:
-
Objek di kelas STANDARD penyimpanan yang lebih besar dari 128 KB.
-
Berapa rata-rata total penyimpanan yang Anda miliki per kelompok umur.
-
Rata-rata jumlah byte yang ditransfer keluar (bukan frekuensi) per kelompok umur.
-
Data ekspor analitik hanya mencakup permintaan dengan data yang relevan dengan analisis kelas penyimpanan. Hal ini dapat menyebabkan perbedaan dalam jumlah permintaan, dan total unggahan serta byte permintaan dibandingkan dengan yang ditunjukkan dalam metrik penyimpanan atau yang dilacak oleh sistem internal Anda sendiri.
-
Gagal GET dan PUT permintaan tidak dihitung untuk analisis. Namun, Anda dapat melihat permintaan gagal dalam metrik penyimpanan.
Berapa Banyak Penyimpanan yang Saya Ambil?
Konsol Amazon S3 memetakan jumlah penyimpanan dalam kumpulan data yang difilter yang telah diambil untuk periode observasi.
Berapa Persentase Penyimpanan yang Saya Ambil?
Konsol Amazon S3 juga memetakan persentase penyimpanan dalam kumpulan data yang difilter yang telah diambil untuk periode observasi.
Seperti yang telah disebutkan sebelumnya dalam topik ini, saat Anda melakukan analisis untuk objek yang jarang diakses, analisis kelas penyimpanan melihat kumpulan objek yang telah difilter yang dikelompokkan berdasarkan umur sejak diunggah ke Amazon S3. Analisis kelas penyimpanan menggunakan kelompok umur objek yang sudah ditentukan berikut ini:
-
Objek Amazon S3 dengan umur kurang dari 15 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 15-29 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 30-44 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 45-59 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 60-74 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 75-89 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 90-119 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 120-149 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 150-179 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 180-364 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 365-729 hari
-
Objek Amazon S3 dengan umur 730 hari dan lebih lama
Biasanya dibutuhkan waktu sekitar 30 hari untuk mengamati pola akses untuk mengumpulkan informasi yang cukup sebagai hasil analisis. Mungkin dibutuhkan waktu lebih dari 30 hari, bergantung pada pola akses unik dari data Anda. Namun, setelah mengonfigurasi filter, Anda akan mulai melihat analisis data berdasarkan filter di konsol Amazon S3 dalam 24 hingga 48 jam. Anda dapat melihat analisis akses objek yang dipecah berdasarkan kelompok umur objek di konsol Amazon S3 setiap hari.
Berapa Banyak Penyimpanan Saya yang Jarang Diakses?
Konsol Amazon S3 menunjukkan pola akses yang dikelompokkan berdasarkan kelompok umur objek yang telah ditentukan sebelumnya. Keterangan Sering diakses atau Jarang diakses yang ditampilkan bertujuan untuk membantu Anda dalam proses pembuatan siklus hidup.
Bagaimana cara mengekspor data analisis kelas penyimpanan?
Anda dapat memilih untuk memiliki laporan analisis ekspor analisis kelas penyimpanan ke file datar values (CSV) dipisahkan koma. Laporan diperbarui setiap hari dan didasarkan pada filter kelompok umur objek yang Anda konfigurasi. Saat menggunakan konsol Amazon S3, Anda dapat memilih opsi laporan ekspor ketika membuat filter. Saat memilih ekspor data, Anda harus menentukan bucket tujuan dan prefiks tujuan opsional tempat file ditulis. Anda dapat mengekspor data ke bucket tujuan di akun lain. Bucket tujuan harus berada di wilayah yang sama dengan bucket yang Anda konfigurasikan untuk dianalisis.
Anda harus membuat kebijakan bucket di bucket tujuan untuk memberikan izin ke Amazon S3 guna memverifikasi Akun AWS apa yang memiliki bucket dan menulis objek ke bucket di lokasi yang ditentukan. Untuk contoh kebijakan, lihat Berikan izin untuk Inventaris S3 dan analitik S3.
Setelah mengonfigurasi laporan analisis kelas penyimpanan, Anda akan mulai mendapatkan laporan yang diekspor setiap hari setelah 24 jam. Setelah itu, Amazon S3 akan terus memantau dan menyediakan ekspor harian.
Anda dapat membuka CSV file dalam aplikasi spreadsheet atau mengimpor file ke aplikasi lain seperti Amazon. QuickSight Untuk informasi tentang penggunaan file Amazon S3 dengan Amazon QuickSight, lihat Membuat Kumpulan Data Menggunakan File Amazon S3 di Panduan Pengguna Amazon QuickSight .
Data dalam file yang diekspor diurutkan berdasarkan tanggal dalam kelompok umur objek seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut. Jika kelas penyimpanan adalah STANDARD baris juga berisi data untuk kolom ObjectAgeForSIATransition danRecommendedObjectAgeForSIATransition.
Pada akhir laporan kelompok umur objek diberikan sebagaiALL. ALLBaris berisi total kumulatif, termasuk objek yang lebih kecil dari 128 KB, untuk semua kelompok umur untuk hari itu.
Bagian selanjutnya menjelaskan kolom yang digunakan dalam laporan.
Tata letak file yang diekspor
Tabel berikut menjelaskan tata letak file ekspor analisis kelas penyimpanan Amazon S3.
Gunakan bilah gulir untuk melihat seluruh tabel.
| Nama kolom | Dimensi/Metrik | DataType | Deskripsi |
|---|---|---|---|
| Tanggal | Dimensi | String | Tanggal saat catatan diproses. Formatnya adalah MM-DD-YYYY. |
| ConfigId | Dimensi | String | Nilai yang dimasukkan sebagai nama filter saat menambahkan konfigurasi filter. |
| Filter | Dimensi | String |
|
| StorageClass | Dimensi | String | Kelas penyimpanan data. |
| ObjectAge | Dimensi | String | Kelompok umur untuk objek dalam filter. Selain 12 kelompok umur yang berbeda (0-14 hari, 15-29 hari, 30-44 hari, 45-59 hari, 60-74 hari, 75-89 hari, 90-119 hari, 120-149 hari, 150-179 hari, 180-364 hari, 365-729 hari, 730 hari+) untuk objek 128KB+, ada satu nilai tambahan=' ', yang mewakili semua kelompok umur. ALL |
| ObjectCount | Metrik | Bilangan Bulat | Total jumlah objek yang dihitung per kelas penyimpanan untuk hari itu. Nilai ini hanya diisi untuk |
| DataUploaded_MB | Metrik | Jumlah | Total data dalam MB yang diunggah per kelas penyimpanan untuk hari itu. Nilai ini hanya diisi untuk |
| Storage_MB | Metrik | Jumlah | Total penyimpanan dalam MB per kelas penyimpanan untuk hari itu dalam kelompok umur. Untuk |
| DataRetrieved_MB | Metrik | Jumlah | Data ditransfer dalam MBs per kelas penyimpanan dengan GET permintaan untuk hari itu dalam kelompok usia. Untuk |
| GetRequestCount | Metrik | Bilangan Bulat | Jumlah GET dan PUT permintaan yang dibuat per kelas penyimpanan untuk hari dalam kelompok usia. Untuk AgeGroup =' ALL ', nilai mewakili jumlah keseluruhan GET dan PUT permintaan untuk semua kelompok umur untuk hari itu. catatanGetRequestCount Kolom salah label dan juga mencakup jumlah PUT permintaan yang dibuat per kelas penyimpanan. |
| CumulativeAccessRatio | Metrik | Jumlah | Rasio akses kumulatif. Rasio ini digunakan untuk mewakili panas penggunaan/byte pada kelompok usia tertentu untuk membantu menentukan apakah suatu kelompok usia memenuhi syarat untuk transisi ke _IA. STANDARD |
| ObjectAgeForSIATransition | Metrik | Bilangan Bulat Dalam Hari | Nilai ini hanya ada di mana |
| RecommendedObjectAgeForSIATransition | Metrik | Bilangan Bulat Dalam Hari | Nilai ini hanya ada di mana |
