Uma empresa transmite dados de IoT de sensores de automóveis para o Amazon S3 via Amazon Kinesis Data Firehose, produzindo trilhões de objetos S3 por ano. Todas as manhãs, a empresa retreina modelos de ML usando os dados dos últimos 30 dias; trimestralmente, ela usa os últimos 12 meses para outras análises. Os dados devem estar disponíveis com atraso mínimo por até 1 ano e retidos para fins de arquivamento após 1 ano. Qual solução de armazenamento é a mais econômica?

A solução mais econômica é usar o S3 Standard inicialmente, pois os dados são acessados com frequência nos primeiros 30 dias para retreinamento de ML. Após 30 dias, a política de ciclo de vida move os dados para S3 Standard-IA, que é mais barato para acesso infrequente, mas ainda rápido o suficiente para as análises trimestrais (até 1 ano). Após 1 ano, os dados são movidos para S3 Glacier Deep Archive para arquivamento de baixo custo. As outras opções são menos ideais: S3 Intelligent-Tiering é uma boa opção, mas a transição para S3 Glacier Deep Archive não pode ser configurada diretamente como parte do Intelligent-Tiering automático; requer uma política de ciclo de vida separada. Além disso, o Intelligent-Tiering pode ser mais caro que uma política de ciclo de vida bem definida para padrões de acesso previsíveis. S3 Standard-IA desde o início seria mais caro para os primeiros 30 dias de acesso frequente.