한 회사에서 자동차 센서에서 Amazon Kinesis Data Firehose를 통해 Amazon S3로 IoT 데이터를 스트리밍하며, 연간 수조 개의 S3 객체를 생성합니다. 매일 아침 이 회사는 지난 30일간의 데이터를 사용하여 ML 모델을 재학습하고, 분기별로 지난 12개월간의 데이터를 다른 분석에 사용합니다. 데이터는 최대 1년 동안 최소한의 지연으로 사용 가능해야 하며, 1년 후에는 보관 목적으로 보존되어야 합니다. 가장 비용 효율적인 스토리지 솔루션은 무엇입니까?

이 솔루션은 데이터 액세스 패턴과 비용 효율성을 가장 잘 충족합니다. S3 Standard는 최근 30일간의 ML 모델 재학습 및 12개월간의 분기별 분석에 필요한 빈번한 액세스에 적합합니다. 30일 후 S3 Standard-IA로 전환하면 액세스 빈도가 줄어드는 데이터에 대한 비용을 절감할 수 있습니다. 1년 후 S3 Glacier Deep Archive로 전환하는 것은 장기 보관 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족합니다. S3 Intelligent-Tiering은 액세스 패턴이 불확실할 때 유용하지만, 여기서는 액세스 패턴이 명확하므로 수동으로 라이프사이클 정책을 설정하는 것이 더 비용 효율적입니다. S3 Intelligent-Tiering이 자동으로 Glacier Deep Archive로 이동하도록 구성하는 옵션은 존재하지 않습니다. S3 Standard-IA를 즉시 사용하는 것은 처음 30일간의 빈번한 액세스에 대한 비용이 더 많이 들 수 있습니다.