Amazon S3 analytics – Speicherklassen-Analyse

Mit der Speicherklassen-Analyse von Amazon S3 Analytics können Sie Speicherzugriffsmuster analysieren, anhand derer Sie entscheiden können, ob Sie die richtigen Daten in die richtige Speicherklasse einordnen. Diese neue analytische Funktion von Amazon S3 beobachtet Datenzugriffsmuster, anhand derer Sie entscheiden können, wann Sie STANDARD-Speicher mit weniger häufigem Zugriff in die Speicherklasse STANDARD_IA (IA für „infrequent access“ (seltener Zugriff)) überführen sollen. Weitere Informationen über Speicherklassen finden Sie unter Verwenden von Amazon-S3-Speicherklassen.

Wenn die Speicherklassen-Analyse die seltenen Zugriffsmuster für eine gefilterte Datenmenge im Laufe der Zeit beobachtet, können Sie Ihre Lebenszykluskonfigurationen unter Verwendung der Analyseergebnisse verbessern. Sie können die Speicherklassen-Analyse so konfigurieren, dass alle Objekte in einem Bucket analysiert werden. Sie können aber auch Filter konfigurieren, um Objekte nach einem gemeinsamen Präfix zu gruppieren (d. h. für Objekte, deren Namen mit einer gemeinsamen Zeichenkette beginnen), nach Objekt-Markierungen oder sowohl nach Präfix und Markierungen. Wahrscheinlich werden Sie feststellen, dass die Filterung nach Objektgruppen die beste Methode darstellt, von der Speicherklassen-Analyse zu profitieren.

Wichtig

Die Speicherklassenanalyse stellt nur Empfehlungen für die Klassen Standard bis Standard-IA bereit.

Sie können mehrere Speicherklassen-Analysefilter pro Bucket einrichten, bis zu 1000, und erhalten für jeden Filter eine separate Analyse. Durch Verwendung mehrerer Filterkonfigurationen können Sie spezifische Objektgruppen analysieren, um Ihre Lebenszykluskonfigurationen zu verbessern, die Objekte in STANDARD_IA überführen.

Die Speicherklassen-Analyse bietet Schaubilder zur Speichernutzung in der Amazon-S3-Konsole, die täglich aktualisiert werden. Sie können diese täglichen Nutzungsdaten auch in einen S3-Bucket exportieren und sie in einer Tabellenkalkulationsanwendung oder mit Business-Intelligence-Tools wie Amazon anzeigen QuickSight.

Mit der Speicherklassen-Analyse sind Kosten verbunden. Preisinformationen finden Sie unter Verwaltung und Replikation Amazon-S3-Preise.

Themen

• Wie richte ich die Speicherklassen-Analyse ein?
• Wie verwende ich die Speicherklassen-Analyse?
• Wie kann ich die Daten der Speicherklassen-Analyse exportieren?
• Konfigurieren der Speicherklassen-Analyse

Wie richte ich die Speicherklassen-Analyse ein?

Sie können die Speicherklassen-Analyse Einrichten, indem Sie konfigurieren, welche Objektdaten analysiert werden sollen. Sie können die Speicherklassenanalsyse für die folgenden Aufgaben konfigurieren:

• Analyse des gesamten Inhalts eines Buckets.

  Sie erhalten eine Analyse für alle Objekte im Bucket.

• Analyse von nach Präfix und Tags gruppierten Objekten.

  Sie können Filter konfigurieren, um Objekte nach einem gemeinsamen Präfix oder nach Objekt-Markierungen zu gruppieren, oder nach einer Kombination aus Präfix und Markierungen. Sie erhalten für jeden konfigurierten Filter eine separate Analyse. Sie können maximal 1000 Filterkonfigurationen pro Bucket verwenden.

• Export von Analysedaten.

  Wenn Sie die Speicherklassen-Analyse für einen Bucket oder Filter konfigurieren, können Sie die Analysedaten täglich in eine Datei exportieren lassen. Die Analyse für den Tag wird der Datei hinzugefügt, um ein Verlaufsanalyseprotokoll für den konfigurierten Filter zu erstellen. Die Datei wird täglich an dem Ziel Ihrer Wahl aktualisiert. Wenn Sie Dateien zum Export auswählen, geben Sie einen Ziel-Bucket und ein optionales Ziel-Präfix an, wohin die Datei geschrieben werden soll.

Sie können die Amazon S3-Konsole, die REST-API oder die - AWS CLI oder - AWS SDKs verwenden, um die Speicherklassenanalyse zu konfigurieren.

• Informationen zum Konfigurieren der Analyse von Speicherklassen in der Amazon-S3-Konsole finden Sie unter Konfigurieren der Speicherklassen-Analyse.

• Um die Amazon S3-API zu verwenden, verwenden Sie die PutBucketAnalyticsConfiguration REST-API oder das Äquivalent aus der AWS CLI oder den AWS SDKs .

Wie verwende ich die Speicherklassen-Analyse?

Sie verwenden die Speicherklassen-Analyse, um Datenzugriffsmuster im Laufe der Zeit zu analysieren, um Informationen zu erhalten, die Ihnen beim Lebenszyklusmanagement Ihres STANDARD_IA-Speichers helfen. Nachdem Sie einen Filter konfiguriert haben, sehen Sie die Datenanalyse basierend auf dem Filter in der Amazon-S3-Konsole über 24 bis 48 Stunden. Die Speicherklassen-Analyse beobachtet jedoch die Zugriffsmuster einer gefilterten Datenmenge für 30 Tage oder Länger, um Informationen für eine Analyse zu sammeln, bevor ein Ergebnis zurückgegeben wird. Die Analyse wird nach dem ersten Ergebnis fortgesetzt und aktualisiert das Ergebnis, wenn sich die Zugriffsmuster ändern.

Wenn Sie einen Filter zum ersten Mal konfigurieren, dauert es möglicherweise einen Moment, um die Daten der Amazon-S3-Konsole zu analysieren.

Die Speicherklassen-Analyse beobachtet die Zugriffsmuster einer gefilterten Objekt-Datenmenge für 30 Tage oder Länger, um ausreichend viele Informationen für eine Analyse zu sammeln. Nachdem die Speicherklassen-Analyse genügend Informationen gesammelt hat, wird in der Amazon-S3-Konsole eine Meldung angezeigt, dass die Analyse abgeschlossen ist.

Bei der Durchführung der Analyse für Objekte mit seltenem Zugriff betrachtet die Speicherklassen-Analyse die gefilterte gruppierte Objektmenge basierend auf der Dauer für die sie in Amazon S3 hochgeladen waren. Die Speicherklassen-Analyse stellt fest, ob für die Altersgruppe selten ein Zugriff stattfindet, indem sie die folgenden Faktoren für die gefilterte Datenmenge betrachtet.

• Objekte in der Speicherklasse STANDARD, die größer als 128 KB sind.

• Wie viel durchschnittlichen Gesamtspeicher Sie pro Altersgruppe haben.

• Die durchschnittliche Anzahl an Bytes, die pro Altersgruppe nach außen übertragen werden (nicht die Frequenz).

• Analyseexportdaten enthalten nur Anfragen mit Daten, die für die Speicherklassen-Analyse relevant sind. Dies kann Differenzen in der Anzahl der Anfragen sowie im Hinblick auf die gesamten Bytes für Upload und Anfrage im Vergleich zu den Angaben in der Speichermetrik oder in den Ergebnissen Ihrer eigenen internen Systeme verursachen.

• Fehlgeschlagene GET- und PUT-Anfragen werden bei der Analyse nicht berücksichtigt. In den Speichermetriken sehen Sie jedoch fehlgeschlagene Anfragen.

Wie viel von meinem Speicher habe ich abgerufen?

Die Amazon-S3-Konsole zeigt in einer Grafik an, wie viel von dem Speicher in der gefilterten Datenmenge für den Beobachtungszeitraum abgerufen wurde.

Welchen Prozentsatz meines Speichers habe ich abgerufen?

Die Amazon-S3-Konsole zeigt in einer Grafik an, welcher Prozentsatz des Speichers in der gefilterten Datenmenge für den Beobachtungszeitraum abgerufen wurde.

Wie in diesem Thema bereits dargelegt, betrachtet die Speicherklassen-Analyse bei der Analyse für Objekte mit seltenem Zugriff die gefilterte Objektemenge, gruppiert nach dem Zeitpunkt, zu dem die Objekte in Amazon S3 hochgeladen wurden. Die Speicherklassen-Analyse verwendet die folgenden vordefinierten Objektaltersgruppen:

• Amazon-S3-Objekte, die weniger als 15 Tage alt sind

• Amazon S3 Objekte 15-29 Tage alt

• Amazon S3 Objekte 30-44 Tage alt

• Amazon S3 Objekte 45-59 Tage alt

• Amazon S3 Objekte 60-74 Tage alt

• Amazon S3 Objekte 75-89 Tage alt

• Amazon S3 Objekte 90-119 Tage alt

• Amazon S3 Objekte 120-149 Tage alt

• Amazon S3 Objekte 150-179 Tage alt

• Amazon S3 Objekte 180-364 Tage alt

• Amazon S3 Objekte 365-729 Tage alt

• Amazon-S3-Objekte, 730 Tage alt und älter

In der Regel benötigt sie über 30 Tage beobachtete Zugriffsmuster, um ausreichend viele Informationen für ein Analyseergebnis zu sammeln. Abhängig von dem spezifischen Zugriffsmuster Ihrer Daten könnte dies länger als 30 Tage dauern. Nachdem Sie jedoch einen Filter konfiguriert haben, sehen Sie die Datenanalyse basierend auf dem Filter in der Amazon-S3-Konsole über 24 bis 48 Stunden. Sie sehen die Analyse zum Objektzugriff auf täglicher Basis, unterteilt nach Objektaltersgruppe in der Amazon-S3-Konsole.

Wie viel von meinem Speicher wird selten abgerufen?

Die Amazon-S3-Konsole zeigt die Zugriffsmuster, die nach den vordefinierten Altersgruppen des Objekts gruppiert sind. Der angezeigte Text Frequently accessed (Häufig aufgerufen) oder Infrequently accessed (Selten aufgerufen) ist als visuelle Hilfe bei der Erstellung des Lebenszyklus gedacht.

Wie kann ich die Daten der Speicherklassen-Analyse exportieren?

Sie können festlegen, dass die Speicherklassen-Analyse Analyseberichte in einer flachen .csv-Datei (durch Kommas getrennte Werte) exportiert. Berichte werden täglich aktualisiert und basieren auf den von Ihnen konfigurierten Objektaltersgruppenfiltern. Bei Verwendung der Amazon-S3-Konsole können Sie die Exportberichtsoption wählen, wenn Sie einen Filter erstellen. Wenn Sie Dateien zum Export auswählen, geben Sie einen Ziel-Bucket und ein optionales Ziel-Präfix an, wohin die Datei geschrieben werden soll. Sie können die Daten in einen Ziel-Bucket in einem anderen Konto exportieren. Der Ziel-Bucket muss sich in derselben Region befinden wie der Bucket, dessen Analyse Sie konfiguriert haben.

Sie müssen eine Bucket-Richtlinie für den Ziel-Bucket erstellen, um Amazon S3 die Berechtigung zu erteilen, zu überprüfen, welcher Eigentümer der Bucket AWS-Konto ist, und Objekte in den Bucket am definierten Speicherort zu schreiben. Eine Beispielrichtlinie finden Sie unter Gewähren von Berechtigungen für S3 Inventory und S3 Analytics.

Nachdem Sie Speicherklassen-Analyseberichte konfiguriert haben, erhalten Sie den exportierten Bericht nach 24 Stunden täglich. Anschließend setzt Amazon S3 die Überwachung fort und stellt tägliche Berichte bereit.

Sie können die CSV-Datei in einer Tabellenkalkulationsanwendung öffnen oder in andere Anwendungen wie Amazon QuickSightimportieren. Informationen zur Verwendung von Amazon S3-Dateien mit Amazon QuickSightfinden Sie unter Erstellen eines Datensatzes mit Amazon S3-Dateien im Amazon- QuickSight Benutzerhandbuch.

Daten in den exportierten Dateien werden nach dem Datum innerhalb der Objektaltersgruppe sortiert, wie in den folgenden Beispielen gezeigt. Wenn die Speicherklasse STANDARD ist, enthält die Zeile Daten für die Spalten ObjectAgeForSIATransition und RecommendedObjectAgeForSIATransition.

Am Ende des Berichts wird die Objektaltersgruppe als ALL angegeben. Die ALL-Zeilen enthalten kumulative Summen, einschließlich Objekte, die kleiner als 128 KB sind, für alle Altersgruppen für diesen Tag.

Der nächste Abschnitt beschreibt die im Bericht verwendeten Spalten.

Layout der exportierten Datei

In der folgenden Tabelle wird das Layout der exportierten beschrieben.

Verwenden Sie die Bildlaufleisten, um den Rest der Tabelle anzuzeigen.

Layout der exportierten Datei der Amazon-S3-Speicherklassen-Analyse
Spaltenname	Dimension/Metrik	DataType	Beschreibung
Datum	Dimension	Zeichenfolge	Datum, wann der Datensatz verarbeitet wurde. Das Format ist MM-TT-JJJJ.
ConfigId	Dimension	Zeichenfolge	Der Wert, der beim Hinzufügen der Filterkonfiguration als Filtername eingegeben wurde.
Filter	Dimension	Zeichenfolge	Vollständige Filterwerte, wie beim Hinzufügen der Filterkonfiguration konfiguriert.
StorageClass	Dimension	Zeichenfolge	Speicherklasse der Daten.
ObjectAge	Dimension	Zeichenfolge	Altersgruppe für die Objekte im Filter. Zusätzlich zu den 12 verschiedenen Altersgruppen (0–14 Tage, 15–29 Tage, 30–44 Tage, 45–59 Tage, 60–74 Tage, 75–89 Tage, 90–119 Tage, 120–149 Tage, 150–179 Tage, 180–364 Tage, 365–729 Tage, über 730 Tage) für Objekte mit über 128 KB gibt es einen zusätzlichen Wert=‚ALL‘, der alle Altersgruppen repräsentiert.
ObjectCount	Metrik	Ganzzahl	Die Gesamtanzahl an Objekten, die pro Speicherklasse für den Tag gezählt wurden. Dieser Wert wird nur für AgeGroup='ALL' ausgefüllt und zeigt die Gesamtobjektanzahl für alle Altersgruppen für den Tag an.
DataUploaded_MB	Metrik	Zahl	Gesamtdaten in MB, die pro Speicherklasse für den Tag hochgeladen wurden. Dieser Wert wird nur für das AgeGroup='ALL' ausgefüllt und zeigt die Gesamtzahl der Uploads in MB für alle Altersgruppen für den Tag an. (Beachten Sie, dass Sie in Ihren Exportdaten keine Aktivitäten für mehrteilige Objekt-Uploads sehen, weil Anforderungen mehrteiliger Uploads derzeit keine Speicherklasseninformationen besitzen.)
Storage_MB	Metrik	Nummer	Der Gesamtspeicher in MB, die pro Speicherklasse für den Tag in der Altersgruppe. Für die AgeGroup='ALL' ist der Wert des Gesamtspeicherzählers in MB für alle Altersgruppen für den Tag.
DataRetrieved_MB	Metrik	Nummer	Mit GET-Anfragen nach außen übertragene Daten in MB pro Speicherklasse für den Tag in der Altersgruppe. Für die AgeGroup='ALL' gibt der Wert die mit GET-Anfragen nach außen übertragenen Gesamtdaten in MB für alle Altersgruppen für den Tag.
GetRequestCount	Metrik	Ganzzahl	Anzahl der an dem Tag getätigten GET- und PUT-Anforderungen pro Speicherklasse in der Altersgruppe. Für AgeGroup='ALL' stellt der Wert die Gesamtzahl der GET- und PUT-Anforderungen für alle Altersgruppen für den Tag dar. Anmerkung Die GetRequestCount Spalte ist falsch beschriftet und enthält auch die Anzahl der PUT-Anforderungen, die pro Speicherklasse gestellt werden.
CumulativeAccessRatio	Metrik	Nummer	Cumulative access ratio. Dieses Verhältnis wird verwendet, um die Nutzung/Byteanzahl für jede Altersgruppe darzustellen, um entscheiden zu können, ob eine Altersgruppe für den Übergang in STANDARD_IA in Frage kommt.
ObjectAgeForSIATransition	Metrik	Ganze Zahl für Tage	Dieser Wert existiert nur, wenn AgeGroup=’ALL’ und die Speicherklasse = STANDARD sind. Er stellt das beobachtete Alter für den Übergang in STANDARD_IA dar.
RecommendedObjectAgeForSIATransition	Metrik	Ganze Zahl für Tage	Dieser Wert existiert nur, wenn AgeGroup=’ALL’ und die Speicherklasse = STANDARD sind. Er stellt das Objektalter in Tagen dar, das für den Übergang in STANDARD_IA zu berücksichtigen ist, nachdem sich ObjectAgeForSIATransition stabilisiert hat.