この記事では、アクセス層を使用してパフォーマンスを最適化し、コストを削減するのに役立つベスト プラクティス ガイドラインを示します。 アクセス層の詳細については、「BLOB データのアクセス層」を参照してください。
最もコスト効率の高いアクセス層を選択する
最もコスト効率の高いアクセス層に BLOB データを配置することで、コストを削減できます。 データの使用に関するコストを最適化するように設計された 3 つの層から選択します。 たとえば、ホット 層のストレージ コストは高くなりますが、読み取りコストは低くなります。 そのため、データに頻繁にアクセスする場合は、ホット層が最もコスト効率の高い選択肢になる可能性があります。 データの読み取り頻度を低くする予定の場合、クール層、コールド 層、またはアーカイブ層が最も理にかなっている可能性があります。これは、データを読み取るコストが高くなり、データを格納するコストが削減されるためです。
最適なアクセス層を特定するには、月単位で読み取られるデータの割合を見積もってみてください。 次のグラフは、さまざまな読み取り率による毎月の支出への影響を示しています。
クールまたはコールド ストレージ層を使用するコストを、アーカイブ ストレージ層の場合に対して、モデル化して分析するには、「アーカイブ対コールドとクール」を参照してください。 同様のモデリング手法を適用して、ホットからクール、コールド、アーカイブのコストを比較できます。
最もコスト効率の高いアクセス層にデータを直接移行する
最も最適な階層を前もって選択すると、コストを削減できます。 既にアップロードしたブロック BLOB の層を変更した場合は、最初に BLOB をアップロードするときに最初の層に書き込むコストを支払い、次に目的の層に書き込むコストを支払います。 ライフサイクル管理ポリシーを使用して階層を変更する場合、そのポリシーを有効にするには 1 日と実行を完了する 1 日が必要です。 また、レベルの変更の前に、初期レベルにデータを格納する容量コストも発生します。
特定のアクセス層にアップロードする方法のガイダンスについては、「 BLOB のアクセス層を設定する」を参照してください。
目的のレベルへのオフライン データ移動については、 Azure Data Box を参照してください。
最もコスト効率の高いアクセス層にデータを移動する
データがアップロードされたら、コンテナーと BLOB を定期的に分析して、運用環境での格納、整理、使用方法を理解する必要があります。 次に、ライフサイクル管理ポリシーを使用して、最もコスト効率の高いレベルにデータを移動します。 たとえば、30 日を超える間アクセスされていないデータは、クール層に配置するとコスト効率が高くなります。 180 日を超えてアクセスされていないデータをアーカイブすることを検討してください。
テレメトリを収集するには、 BLOB インベントリ レポートを 有効にし、 最後のアクセス時間の追跡を有効にします。 Azure Synapse や Azure Databricks などのツールを使用して、前回のアクセス時刻に基づいて使用パターンを分析します。 データを分析する方法については、次のいずれかの記事を参照してください。
層の追加 BLOB とページ BLOB
分析によって、アクティブに使用されていない追加 BLOB またはページ BLOB が明らかになる場合があります。 たとえば、ログ ファイル (追加 BLOB) が読み取りまたは書き込まれなくなったが、コンプライアンス上の理由から保存したい場合があります。 同様に、ディスクまたはディスク スナップショット (ページ BLOB) をバックアップすることもできます。 これらの BLOB を、より涼しい階層に移動することもできます。 ただし、最初にブロックブロブに変換する必要があります。
追加 BLOB とページ BLOB をブロック BLOB に変換する方法については、「 追加 BLOB とページ BLOB をブロック BLOB に変換する」を参照してください。
データをよりクールな層に移動する前に小さなファイルをパックする
読み取りまたは書き込み操作ごとにコストが発生します。 データの読み取りと書き込みのコストを削減するには、TAR や ZIP などのファイル形式を使用して、小さなファイルを大きなファイルにパックすることを検討してください。 ファイルの数が少ないほど、データ転送に必要な操作の数が減ります。
次の表は、クール層のパッキング ファイルの相対的な影響を示しています。 読み取りコストは、毎月の読み取りの割合が 30%と想定されます。
次のグラフは、アーカイブ層のパッキング ファイルの相対的な影響を示しています。 読み取りコストは、毎月の読み取りの割合が 30%と想定されます。
パッキング ファイルのコスト削減をモデル化して分析するには、このブックの「 パッキングの保存 」タブを参照 してください。
ヒント
検索と読み取りのシナリオを容易にするには、パックされたファイル パスを元のファイル パスにマップするインデックスを作成し、これらのインデックスをブロック BLOB としてホット層に格納することを検討してください。