ある企業は、自動車センサーからのIoTデータをAmazon Kinesis Data Firehose経由でAmazon S3にストリーミングしており、年間数兆個のS3オブジェクトを生成しています。毎日午前中には、過去30日間のデータを使用してMLモデルを再トレーニングし、四半期ごとに過去12か月間のデータを使用して他の分析を行います。データは最大1年間、最小限の遅延で利用可能である必要があり、1年経過後はアーカイブ目的で保持する必要があります。最も費用対効果の高いストレージソリューションはどれですか？

このソリューションは、データのアクセスパターンと保持要件に最も費用対効果が高いです。新しいデータは頻繁にアクセスされるためS3 Standardに保存し、30日後にはアクセス頻度が下がるためS3 Standard-IAに移行します。1年後にはアーカイブ目的でS3 Glacier Deep Archiveに移行することで、長期保存コストを最小限に抑えます。S3 Intelligent-Tieringはアクセスパターンが不明な場合に最適ですが、このケースではアクセスパターンが明確なため、ライフサイクルポリシーによる明示的な移行の方が費用対効果が高いです。S3 Standard-IAから開始すると、最初の30日間の頻繁なアクセスに対してコストが高くなります。