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。
建立此最佳實務的效益：根據資料存取和儲存模式來選取及優化您的儲存技術，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風險暴露等級：低
實作指引
選擇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。以下提供 AWS 儲存技術及其重要特性的一些範例：
Type Technology Key characteristics 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 會自動增長及縮減儲存體，藉以進行效能優化而提供一致的低延遲。
共用檔案系統
建置於最新的 AWS 運算解決方案之上，用以支援四個常用的檔案系統：NetApp ONTAP、OpenZFS、Windows File Server 和 Lustre。Amazon FSx 延遲、輸送量和 IOPS
會隨著檔案系統而不同，當您為工作負載需求選取適當的檔案系統時，應予以考量 區塊儲存
針對 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 而設計的可擴展、高效能區塊儲存服務。Amazon EBS 包含支援 SSD 的儲存系統 (用於交易、IOPS 密集工作負載)，以及支援 HDD 的儲存系統 (用於輸送量密集工作負載)。
關聯式資料庫
旨在支援 ACID (單元性、一致性、隔離行為、持續性) 交易，並維護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資料。
鍵值資料庫
已針對常見的存取模式進行優化，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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自動執行儲存空間配置：對於固定大小的儲存系統 (例如 Amazon EBS 或 Amazon FSx)，請監控可用儲存空間，並且在接近閾值時自動執行儲存空間分配。您可以利用 Amazon CloudWatch 來收集及分析 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存放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，而無需變更任何應用程式。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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