データパターン

負荷平滑化を実行しデプロイされたリソースが一貫して高使用率で維持されるパターンを実装し、リソースの消費を最小化します。時間の経過とともにユーザーの行動が変化したため、コンポーネントが使用されずアイドル状態になることがあります。パターンとアーキテクチャを改定して、使用率の低いコンポーネントを統合し、全体の使用率を上げます。不要になったコンポーネントは使用停止にします。ワークロードコンポーネントのパフォーマンスを理解し、リソースの消費が最も大きいコンポーネントを最適化します。顧客がお客さまのサービスにアクセスするために使用するデバイスを把握し、デバイスをアップグレードする必要性を最小化するパターンを実装します。

以下の質問は、持続可能性に関する考慮事項に焦点を当てています。

データ分類ポリシーを実装する: データを分類して、ビジネス成果にとっての重要性を理解します。この情報を使用して、データをよりエネルギー効率が高いストレージに移動するタイミングや、安全に削除するタイミングを検討します。

データアクセスとストレージのパターンをサポートするテクノロジーを使用する: データへのアクセス方法や保存方法を最も良くサポートするストレージを使用し、ワークロードをサポートしながら、プロビジョニングされるリソースを最小化します。例えば、ソリッドステートドライブ (SSD) は磁気式ドライブよりもエネルギー消費が大きいため、アクティブなデータのユースケースのみに使用するべきです。アクセスの少ないデータに対して、エネルギー効率の高いアーカイブクラスのストレージを使用します。

ライフサイクルポリシーを使用して、不要なデータを削除する: すべてのデータのライフサイクルを管理し、削除タイムラインを自動的に適用して、ワークロードに必要な合計ストレージを最小化します。

ブロックストレージの過剰プロビジョニングを最小化する: プロビジョニングされる合計ストレージを最小化するには、ワークロードに適したサイズ割り当てのブロックストレージを作成します。伸縮自在なボリュームを使用し、データの増加に合わせて、コンピューティングリソースに添付されたストレージをサイズ変更することなく拡張します。伸縮自在なボリュームを定期的に確認し、現在のデータサイズに合わせてプロビジョンされたボリュームを縮小します。

不要なデータまたは冗長なデータを削除する: データの複製は必要なときにのみ行い、消費される合計ストレージを最小化します。ファイルおよびブロックレベルでデータの重複を排除するバックアップテクノロジーを使用します。SLA の要件を満たすために必要な場合を除き、RAID (Redundant Array of Independent Drives) 設定の仕様を制限します。

共有データへのアクセスには共有ファイルシステムまたはオブジェクトストレージを使用する: 共有ストレージと単一の信頼できるソースを採用し、データの複製を避けてワークロードに必要な合計ストレージを削減します。必要に応じて共有ストレージからデータを取得します。未使用なボリュームをデタッチしてリソースを解放します。ネットワーク間でのデータ移動を最小限に抑える: 共有ストレージを使用し、その地域のデータストアからデータにアクセスして、ワークロードにおけるデータ移動をサポートするために必要なネットワークリソースの総量を最小化します。

再作成が困難なときのみデータをバックアップする: ストレージの消費を最小化するには、ビジネス価値のあるデータまたはコンプライアンス要件を満たすために必要なデータのみをバックアップします。バックアップポリシーを精査し、リカバリーシナリオでは価値のないエフェメラルストレージを除外します。