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が低い場合は、ストレージ コストが削減されますが、読み取りコストが高くなるため、クール層、コールド 層、またはアーカイブ層が最適な場合があります。
最適なアクセス層を見つけるには、毎月読み取るデータの割合を見積もります。 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、またはアーカイブのコストを比較できます。
スマート 層を適用してコストを自動的に最適化する
すべてのオブジェクトに対して最適なアクセス層を認識していない場合、またはこれらのオブジェクトの配置を管理したくない場合は、Smart レベルを選択することをお選びください。 非アクティブなデータを自動的に階層化すると、時間の経過に伴うコストの大幅な削減につながる可能性があります。 少額の監視料金を課金する一方で、階層の移行、早期削除、容量リハイドレートを課金しないことで、課金モデルをさらに簡素化できます。 詳細については、 スマート層を使用したコストの最適化 に関するページ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。 アップロードするブロック BLOB の層を変更した場合は、アップロード時に初期層への書き込みに対して支払いを行い、新しい層への書き込み料金を支払います。 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ための 1 日が必要です。 また、階層が変更される前に、初期レベルにデータを格納する容量コストも支払います。
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、クール層に配置すると、30 日を超える間アクセスされないデータの方がコスト効率が高い場合があります。 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。