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SUS04-BP02 使用支援資料存取和儲存模式的技術
使用最能支援您的資料存取和儲存方式的儲存技術，以在支援工作負載的同時，也將佈建的資源降至最低。
常見的反模式：
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您假設所有工作負載具有類似的資料儲存和存取模式。
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您只使用一個存儲層 – 假設所有工作負載都適合該層。
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您假設資料存取模式不會隨著時間改變。
建立此最佳實務的優勢：根據資料存取和儲存模式來選取及最佳化您的儲存技術，可協助您降低達成商業需求所需的雲端資源，並改善雲端工作負載的整體效率。
未建立此最佳實務時的曝險等級：低
實作指引
選取最適合您的存取模式的儲存解決方案，或者考慮變更存取模式，以符合儲存解決方案，從而達到最大的效能效率。
實作步驟
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評估資料和存取特性：評估您的資料特性和存取模式，以收集儲存需求的重要特性。應考量的重要特性包括：
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資料類型：結構化、半結構化、非結構化
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資料成長：有界限、無界限
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資料耐用性：持續性、暫時性、臨時
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存取模式：讀取或寫入、頻率、尖峰或一致
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選擇適當的儲存技術：將資料遷移至支援您的資料特性和存取模式的適當儲存技術。以下是一些 AWS 儲存技術及其關鍵特性的範例：
Type 技術 重要特性 物件儲存
一項物件儲存服務，具有不受限的可擴展性、高可用性，以及多個可存取性選項。對 Amazon S3 輸入和存取物件時，可以使用 Transfer Acceleration
或 Access Points 之類的服務來支援您的位置、安全需求和存取模式。 封存儲存
針對資料封存而建置的 Amazon S3 儲存類別。
共用檔案系統
可供多種類型的運算解決方案存取的可掛載檔案系統。Amazon EFS會自動增加和縮減儲存體，並針對效能進行最佳化，以提供一致的低延遲。
共用檔案系統
以最新的 AWS 運算解決方案為基礎，支援四個常用的檔案系統： NetApp ONTAP、Open ZFS、Windows File Server 和 Lustre。Amazon FSx延遲、輸送量和 會因檔案系統IOPS
而異，因此在選擇適合您工作負載需求的檔案系統時，應該考量這些因素。 區塊儲存
專為 Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon ） 設計的可擴展、高效能區塊儲存服務EC2。Amazon EBS包含交易IOPS型 密集型工作負載的 SSD後端儲存體，以及輸送量密集型工作負載的 HDD後端儲存體。
關聯式資料庫
旨在支援 ACID（原子性、一致性、隔離、耐久性） 交易，並維持參考完整性和強大的資料一致性。許多傳統應用程式、企業資源規劃 （ERP）、客戶關係管理 （CRM） 和電子商務系統都使用關聯式資料庫來儲存其資料。
鍵值資料庫
已針對常見的存取模式進行最佳化，通常用於儲存和擷取大量資料。高流量 Web 應用程式、電子商務系統和遊戲應用程式是鍵值資料庫的典型使用案例。
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自動化儲存分配：對於 Amazon EBS或 Amazon 等固定大小的儲存系統FSx，監控可用的儲存空間，並在達到閾值時自動化儲存分配。您可以利用 Amazon CloudWatch 來收集和分析 Amazon EBS 和 Amazon FSx的不同指標。
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選擇適當的儲存類別：選擇適當的資料儲存類別。
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Amazon S3 儲存類別可以在物件層級設定。單一儲存貯體可以包含儲存於所有儲存類別的物件。
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您可以使用 Amazon S3 生命週期政策在儲存類別之間自動轉換物件或移除資料，而無需進行任何應用程式變更。在考量這些儲存機制時，您通常需要在資源效率、存取延遲與可靠性之間做出取捨。
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資源
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