Un'azienda acquisisce milioni di file immagine da 1 MB al giorno e li analizza in batch da 1 GB. Dopo l'analisi, l'applicazione zippa ogni batch e archivia il file zip su un server NFS on-premise. L'azienda dispone di capacità di calcolo Hyper-V on-premise ma non di spazio di archiviazione aggiuntivo. Vuole archiviare le immagini su AWS, essere in grado di recuperare i dati archiviati entro una settimana e pianificare i trasferimenti durante le ore non lavorative, applicando limiti di larghezza di banda su un collegamento Direct Connect da 10 Gbps. Qual è la soluzione più conveniente che soddisfa questi requisiti?
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Risposta corretta: Implementare un agente AWS DataSync come VM Hyper-V on-premise. Utilizzare DataSync per copiare i batch dall'NFS on-premise ad Amazon S3 Glacier Deep Archive. Dopo la copia riuscita, eliminare i dati on-premise..
Perché questa è la risposta
La soluzione corretta utilizza AWS DataSync, che è progettato per trasferimenti di dati efficienti e può essere implementato come VM Hyper-V, sfruttando l'infrastruttura on-premise esistente senza costi aggiuntivi per nuove istanze EC2. S3 Glacier Deep Archive è la scelta più conveniente per l'archiviazione a lungo termine con requisiti di recupero entro una settimana, come richiesto. La pianificazione e la limitazione della larghezza di banda sono funzionalità native di DataSync, che consentono di ottimizzare l'utilizzo del collegamento Direct Connect. L'opzione che suggerisce S3 Glacier Instant Retrieval è meno conveniente di Deep Archive, poiché quest'ultimo ha costi di archiviazione inferiori e soddisfa comunque il requisito di recupero entro una settimana. L'opzione con S3 Standard e una transizione a S3 Glacier Deep Archive è più costosa a causa dei costi di archiviazione iniziali di S3 Standard e dei costi di transizione. L'opzione Tape Gateway è complessa e non è la soluzione più conveniente per questo caso d'uso, in quanto introduce un livello di astrazione non necessario e non è ottimizzata per l'archiviazione di file immagine individuali.
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