Une entreprise stocke les entrées agrégées quotidiennes et les prédictions de modèle sous la forme d'un seul objet S3 (100 Go par jour) pour surveiller la dérive du modèle. La taille de l'objet quotidien augmentera avec le temps. Chaque trimestre, l'entreprise échantillonne les 90 jours précédents pour vérifier la dérive, et après 90 jours, les données doivent être conservées pour des raisons de conformité. Elle souhaite minimiser les coûts de stockage tout en préservant la même durabilité. Quelle combinaison de classe de stockage S3 et de règle de cycle de vie répond à ces exigences ?

La bonne option est de stocker les objets quotidiens dans S3 Standard-Infrequent Access (Standard-IA) et d'ajouter une règle de cycle de vie pour déplacer les objets vers S3 Glacier Deep Archive après 90 jours. S3 Standard-IA est idéal pour les données accédées moins fréquemment mais nécessitant une récupération rapide (comme l'échantillonnage trimestriel des 90 derniers jours), offrant un bon équilibre entre coût et performance. S3 Glacier Deep Archive est la classe de stockage la moins chère pour l'archivage à long terme (pour la conformité après 90 jours), même si les temps de récupération sont plus longs. Les options utilisant S3 One Zone-IA ne conviennent pas car elles n'offrent pas la même durabilité que S3 Standard-IA, étant stockées dans une seule zone de disponibilité, ce qui est contraire à l'exigence de "préserver la même durabilité". Les options utilisant S3 Glacier Flexible Retrieval sont plus coûteuses que S3 Glacier Deep Archive pour l'archivage à long terme, ce qui ne minimise pas les coûts de stockage.