SUS04-BP03 정책을 사용하여 데이터세트의 수명 주기 관리
모든 데이터의 수명 주기를 관리하고 삭제를 자동으로 적용하여 워크로드에 필요한 총 스토리지를 최소화합니다.
일반적인 안티 패턴:
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데이터를 수동으로 삭제합니다.
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워크로드 데이터를 삭제하지 않습니다.
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보존 및 액세스 요구 사항에 따라 데이터를 더 에너지 효율적인 스토리지로 이동하지 않습니다.
이 모범 사례 확립의 이점: 데이터 수명 주기 정책을 사용하면 워크로드에서 효율적인 데이터 액세스 및 보존이 보장됩니다.
이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 중간
구현 가이드
데이터세트는 일반적으로 수명 주기 동안 보존 및 액세스 요구 사항이 각각 다릅니다. 예를 들어, 애플리케이션이 한정된 기간에 일부 데이터세트에 자주 액세스해야 할 수 있습니다. 그 후 해당 데이터세트에 자주 액세스하지 않습니다. 시간 경과에 따른 데이터 스토리지 및 컴퓨팅의 효율성을 개선하려면 수명 주기 정책을 구현합니다. 수명 주기 정책은 시간 경과에 따른 데이터 처리 방식을 정의하는 규칙입니다.
수명 주기 구성 규칙을 통해, 데이터세트를 보다 에너지 효율적인 스토리지 계층으로 전환하고 아카이브하거나 삭제하도록 특정 스토리지 서비스에 요청할 수 있습니다. 이 방법은 활성 데이터 스토리지 및 검색을 최소화하여 에너지 소비를 줄입니다. 또한 더 이상 사용되지 않는 데이터를 보관하거나 삭제하는 등의 방식은 규정 준수 및 데이터 거버넌스를 지원합니다.
구현 단계
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데이터 분류 사용: 워크로드에서 데이터 세트를 분류합니다.
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처리 규칙 정의: 각 데이터 클래스의 처리 절차를 정의합니다.
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자동화 활성화: 수명 주기 규칙을 적용하는 자동화된 수명 주기 정책을 설정합니다. 다양한 AWS 스토리지 서비스에 대한 자동화된 수명 주기 정책을 설정하는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
스토리지 서비스 자동화된 수명 주기 정책을 설정하는 방법 Amazon S3 수명 주기를 사용하여 전체 수명 주기 동안 객체를 관리할 수 있습니다. 액세스 패턴을 알 수 없거나 패턴이 변화하거나 예측할 수 없는 경우 Amazon S3 Intelligent-Tiering을 사용할 수 있으며, 이를 통해 액세스 패턴을 모니터링하고, 액세스하지 않은 객체를 더 저렴한 액세스 계층으로 자동으로 이동할 수 있습니다. Amazon S3 Storage Lens 지표를 활용하여 수명 주기 관리에서 최적화 기회와 격차를 식별할 수 있습니다.
Amazon Data Lifecycle Manager를 사용하여 Amazon EBS 지원 AMI 및 Amazon EBS 스냅샷의 생성, 보존 및 삭제를 자동화할 수 있습니다.
Amazon EFS 수명 주기 관리는 파일 시스템에 대한 파일 스토리지를 자동으로 관리합니다.
Amazon ECR 수명 주기 정책은 사용 기간 또는 개수에 따라 이미지를 만료시켜 컨테이너 이미지의 정리를 자동화합니다.
MediaStore 컨테이너에 장기 객체를 저장해야 하는 방법을 제어하는 객체 수명 주기 정책을 사용할 수 있습니다.
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미사용 자산 삭제: 미사용 볼륨, 스냅샷 및 보존 기간이 지난 데이터를 삭제합니다. 삭제를 위해 Amazon DynamoDB Time To Live 또는 Amazon CloudWatch 로그 보존과 같은 네이티브 서비스 기능을 사용합니다.
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집계 및 압축: 수명 주기 규칙에 따라 관련 데이터를 집계 및 압축합니다.
리소스
관련 문서:
관련 비디오: