Melhores práticas para usar camadas de acesso de blob
Este artigo fornece as diretrizes de melhores práticas que ajudam você a usar as camadas de acesso para otimizar o desempenho e reduzir os custos. Para saber mais sobre as modalidades de acesso, confira Camadas de acesso de dados do blob.
Escolher as camadas de acesso mais econômicas
Você pode reduzir os custos colocando dados de blob nas camadas de acesso mais econômicas. Escolha entre três camadas que foram projetadas para otimizar seus custos em relação ao uso de dados. Por exemplo, a camada frequente tem um custo de armazenamento maior, mas um custo de leitura menor. Portanto, se você planeja acessar os dados com frequência, a camada frequente pode ser a opção mais econômica. Se você planeja ler dados com menos frequência, a camada de armazenamento esporádico, fria ou de arquivos pode fazer mais sentido, pois aumenta o custo de leitura de dados e reduz o custo de armazenamento dos dados.
Para identificar a camada de acesso mais ideal, tente estimar qual percentual dos dados será lido mensalmente. O gráfico a seguir mostra o impacto nos gastos mensais, considerando vários percentuais de leitura.
Para modelar e analisar o custo de uso do armazenamento esporádico ou frio versus de arquivos, consulte Camada de arquivos versus frio e esporádico. Você pode aplicar técnicas de modelagem semelhantes para comparar o custo da camada de acesso frequente para esporádico, frio ou de arquivos.
Migrar dados diretamente para as camadas de acesso mais econômicas
Escolher a camada mais ideal antecipadamente pode reduzir os custos. Caso altere a camada de um blob de blocos que já carregou, pagará o custo de gravação na camada inicial ao carregar o blob pela primeira vez e, em seguida, pagará o custo de gravação na camada desejada. Caso altere as camadas usando uma política de gerenciamento do ciclo de vida, essa política exigirá um dia para entrar em vigor e um dia para concluir a execução. Você também pagará o custo da capacidade de armazenamento de dados na camada inicial antes da alteração da camada.
Para obter diretrizes sobre como carregar em uma camada de acesso específica, consulte Definir a camada de acesso de um blob.
Para movimentação de dados offline para a camada desejada, consulte Azure Data Box.
Mova dados para as camadas de acesso mais econômicas
Depois que os dados são carregados, é necessário analisar periodicamente seus contêineres e blobs para entender como eles são armazenados, organizados e usados na produção. Em seguida, use políticas de gerenciamento do ciclo de vida para mover dados para as camadas mais econômicas. Por exemplo, os dados que não foram acessados por mais de 30 dias poderão ser mais econômicos se colocados na camada esporádica. Considere arquivar dados que não foram acessados por mais de 180 dias.
Para coletar telemetria, habilite os relatórios de inventário de blobs e o rastreamento de hora do último acesso. Analise padrões de uso com base na hora do último acesso usando ferramentas como o Azure Synapse ou o Azure Databricks. Para saber mais sobre maneiras de analisar seus dados, consulte um destes artigos:
Blobs de acréscimo de camada e de página
Sua análise pode revelar blobs de acréscimo ou de páginas que não são usados ativamente. Por exemplo, você pode ter arquivos de log (blobs de acréscimo) que não estão mais sendo lidos ou gravados, mas você gostaria de armazená-los por motivos de conformidade. Da mesma forma, talvez você queira fazer backup de discos ou instantâneos de disco (blobs de páginas). Você também pode mover esses blobs para camadas mais esporádicas. No entanto, primeiro você deve convertê-los em blobs de blocos.
Para obter informações sobre como converter blobs de acréscimo e de página em blobs de blocos, consulte Converter blobs de acréscimo e blobs de páginas em blobs de blocos.
Empacotar arquivos pequenos antes de mover dados para camadas mais esporádicas
Cada operação de leitura ou gravação gera um custo. Para reduzir o custo de leitura e gravação de dados, considere empacotar arquivos pequenos em arquivos maiores usando formatos de arquivo como TAR ou ZIP. Menos arquivos reduzem o número de operações necessárias para transferir dados.
O gráfico a seguir mostra o impacto relativo do empacotamento de arquivos para a camada esporádica. O custo de leitura pressupõe um percentual de leitura mensal de 30%.
O gráfico a seguir mostra o impacto relativo do empacotamento de arquivos para a camada de arquivos. O custo de leitura pressupõe um percentual de leitura mensal de 30%.
Para modelar e analisar a economia de custos de empacotamento de arquivos, consulte a guia Economia de empacotamento nesta pasta de trabalho.
Dica
Para facilitar cenários de pesquisa e leitura, considere criar um índice que mapeie caminhos de arquivo empacotados com caminhos de arquivo originais e, em seguida, armazene esses índices como blobs de blocos na camada de acesso frequente.