Un'applicazione ad alto consumo di dati viene eseguita su centinaia di istanze EC2 e attualmente utilizza un file system condiviso ospitato su diverse istanze EC2 contenenti 200 TB di dati. Un processo mensile viene eseguito una volta al mese, legge un sottoinsieme di file, dura circa 72 ore e le istanze di calcolo scalano in un gruppo Auto Scaling. Gli host EC2 del file system condiviso sono sempre in esecuzione. Tutte le risorse si trovano nella stessa Regione. È necessario sostituire i server del file system condiviso per ridurre i costi, garantendo al contempo un accesso ad alte prestazioni per il processo di 72 ore. Quale opzione produce la MAGGIORE riduzione complessiva dei costi pur soddisfacendo le esigenze?
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Risposta corretta: Migrare i dati in un bucket Amazon S3 utilizzando la classe di storage S3 Intelligent-Tiering. Prima dell'avvio del processo mensile, creare un file system Amazon FSx for Lustre che esponga i dati da S3 utilizzando il lazy loading. Utilizzare tale file system FSx come storage condiviso per il processo, quindi eliminare il file system FSx al completamento del processo..
Perché questa è la risposta
L'opzione corretta riduce i costi in modo significativo utilizzando S3 Intelligent-Tiering per lo storage a lungo termine, che ottimizza i costi spostando automaticamente i dati tra i livelli di accesso. FSx for Lustre con lazy loading da S3 è una soluzione ad alte prestazioni e conveniente per il processo mensile, poiché viene creato solo quando necessario e eliminato in seguito, pagando solo per l'utilizzo effettivo. Le altre opzioni sono meno efficienti in termini di costi o prestazioni. Amazon EBS Multi-Attach non è adatto per 200 TB di dati e non è una soluzione di file system condiviso. FSx for Lustre con caricamento batch da S3 comporta costi aggiuntivi per il trasferimento dati e tempi di caricamento più lunghi. AWS Storage Gateway non offre le prestazioni richieste per un carico di lavoro ad alto consumo di dati e 200 TB.
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