Ein Unternehmen streamt IoT-Daten von Automobilsensoren über Amazon Kinesis Data Firehose an Amazon S3, wodurch jährlich Billionen von S3-Objekten entstehen. Jeden Morgen trainiert das Unternehmen ML-Modelle mit den Daten der letzten 30 Tage neu; vierteljährlich werden die Daten der letzten 12 Monate für andere Analysen verwendet. Die Daten müssen bis zu 1 Jahr lang mit minimaler Verzögerung verfügbar sein und nach 1 Jahr zu Archivierungszwecken aufbewahrt werden. Welche Speicherlösung ist die kostengünstigste?

Die korrekte Lösung ist die kostengünstigste, da sie die Speicherklassen optimal an die Zugriffsmuster anpasst. S3 Standard ist ideal für die ersten 30 Tage, in denen die Daten täglich für ML-Modelle benötigt werden und somit häufig abgerufen werden. Nach 30 Tagen, wenn die Daten nur noch vierteljährlich abgerufen werden, ist S3 Standard-IA kostengünstiger, da es für seltenere Zugriffe optimiert ist. Nach einem Jahr, wenn die Daten nur noch archiviert werden müssen, bietet S3 Glacier Deep Archive die niedrigsten Speicherkosten. Die S3 Lifecycle-Richtlinie automatisiert diese Übergänge. Die Option mit S3 Intelligent-Tiering wäre teurer, da sie zwar automatisch zwischen Zugriffsebenen wechselt, aber die Kosten für die Überwachung und die potenziell häufigeren Übergänge die manuelle Steuerung durch Lifecycle-Richtlinien übersteigen könnten, insbesondere bei so klaren Zugriffsmustern. S3 Standard-IA direkt zu verwenden, wäre für die ersten 30 Tage zu teuer bei den Abrufkosten.