SUS04-BP05 Eliminazione dei dati ridondanti o non necessari - AWS Well-Architected Framework

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SUS04-BP05 Eliminazione dei dati ridondanti o non necessari

Elimina i dati non necessari o ridondanti per ridurre al minimo le risorse di archiviazione necessarie per memorizzare i set di dati.

Anti-pattern comuni:

  • Duplicazione dei dati che possono essere facilmente recuperati o ricreati.

  • Backup di tutti i dati senza prenderne in considerazione la criticità.

  • Cancellazione dei dati eseguita in modo irregolare, in occasione di eventi operativi o non eseguita affatto.

  • Archiviazione dei dati in modo ridondante, indipendentemente dall'affidabilità del servizio di archiviazione.

  • Attivazione del controllo delle versioni di Amazon S3 senza alcuna giustificazione aziendale.

Vantaggi dell'adozione di questa best practice: riduzione delle dimensioni di archiviazione necessarie per il carico di lavoro e del suo impatto ambientale grazie alla rimozione dei dati non necessari.

Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata: medio

Guida all'implementazione

Quando rimuovi set di dati non necessari e ridondanti, puoi ridurre i costi di storage e l'impatto ambientale. Questa pratica può anche rendere l'elaborazione più efficiente, poiché le risorse di calcolo elaborano solo dati importanti anziché dati non necessari. Automatizza l'eliminazione dei dati non necessari. Utilizza tecnologie di backup che deduplicano i dati a livello di file e blocco. Sfrutta le funzionalità native dei servizi per la replica e la ridondanza dei dati.

Passaggi dell'implementazione

  • Valuta set di dati pubblici: valuta la possibilità di non archiviare i dati utilizzando i set di dati esistenti pubblicamente disponibili in AWS Data Exchange e Open Data su AWS.

  • Deduplica i dati: utilizza meccanismi che possano deduplicare i dati a livello di blocco e oggetto. Ecco alcuni esempi di come deduplicare i dati su AWS:

    Servizio di storage Meccanismi di deduplicazione

    Amazon S3

    Usa AWS Lake Formation FindMatches per trovare i record corrispondenti in un set di dati (compresi quelli senza identificatori) sfruttando il nuovo FindMatches ML Transform.

    Amazon FSx

    Usa la deduplicazione dei dati su Amazon FSx per Windows.

    Volumi e snapshot di Amazon Elastic Block Store

    Gli snapshot sono incrementali, ovvero vengono salvati solo i blocchi sul dispositivo che sono cambiati dall'ultimo snapshot.

  • Utilizza le policy del ciclo di vita: serviti delle policy del ciclo di vita per automatizzare l'eliminazione dei dati non necessari. Sfrutta funzionalità native come Amazon DynamoDB Time To Live, Amazon S3 Lifecycle o la conservazione dei log di Amazon CloudWatch per l'eliminazione

  • Utilizza la virtualizzazione dei dati: utilizza le funzionalità di virtualizzazione dei dati di AWS per mantenere i dati sul sistema di origine ed evitarne la duplicazione.

  • Utilizza il backup incrementale: utilizza una tecnologia di backup in grado di eseguire backup incrementali.

  • Utilizza la durabilità nativa: sfrutta la durabilità di Amazon S3 e la replica di Amazon EBS per raggiungere i tuoi obiettivi in termini di persistenza anziché le tecnologie autogestite (come un array ridondante di dischi indipendenti o RAID).

  • Utilizza funzionalità efficaci di registrazione dei log: centralizza i log e traccia i dati, deduplica le voci di log identiche e stabilisci meccanismi per ottimizzarne la verbosità quando necessario.

  • Utilizza funzionalità efficaci di memorizzazione nella cache: precompila i dati nelle cache solo quando è necessario.

  • Definisci il monitoraggio e l'automazione della cache per ridimensionarla in base alle esigenze.

  • Rimuovi le versioni obsolete delle risorse: rimuovi le implementazioni e le risorse obsolete dagli archivi di oggetti e dalle cache edge durante la distribuzione di nuove versioni del carico di lavoro.

Risorse

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