Een bedrijf streamt IoT-gegevens van autosensoren naar Amazon S3 via Amazon Kinesis Data Firehose, wat resulteert in biljoenen S3-objecten per jaar. Elke ochtend traint het bedrijf ML-modellen opnieuw met behulp van de gegevens van de afgelopen 30 dagen; per kwartaal gebruikt het de afgelopen 12 maanden voor andere analyses. Gegevens moeten met minimale vertraging beschikbaar zijn voor maximaal 1 jaar en na 1 jaar worden bewaard voor archiveringsdoeleinden. Welke opslagoplossing is het meest kosteneffectief?

De correcte optie is het meest kosteneffectief omdat S3 Standard de beste prestaties biedt voor de dagelijkse ML-training die de gegevens van de afgelopen 30 dagen vereist. Na 30 dagen, wanneer de gegevens minder frequent worden benaderd (alleen per kwartaal voor analyses), is S3 Standard-IA een kosteneffectieve keuze voor de resterende 11 maanden. Na 1 jaar, wanneer de gegevens alleen voor archivering nodig zijn, biedt S3 Glacier Deep Archive de laagste opslagkosten. S3 Intelligent-Tiering zou de kosten verhogen door onnodige tiering-kosten voor de eerste 30 dagen, en de overgang naar Glacier Deep Archive is niet direct configureerbaar binnen Intelligent-Tiering zelf, maar vereist een Lifecycle-beleid. S3 Standard-IA vanaf het begin is niet optimaal voor de dagelijkse toegang in de eerste 30 dagen.