Компания передает потоковые данные IoT с автомобильных датчиков в Amazon S3 через Amazon Kinesis Data Firehose, создавая триллионы объектов S3 в год. Каждое утро компания переобучает модели машинного обучения, используя данные за предыдущие 30 дней; ежеквартально она использует данные за предыдущие 12 месяцев для другого анализа. Данные должны быть доступны с минимальной задержкой в течение 1 года и храниться в архиве после 1 года. Какое решение для хранения данных является наиболее экономически эффективным?

Правильный ответ — использование S3 Standard, затем переход на S3 Standard-IA через 30 дней, а затем на S3 Glacier Deep Archive через 1 год. Это наиболее экономически эффективное решение, поскольку данные за последние 30 дней часто используются для переобучения моделей, что соответствует S3 Standard. Данные за 12 месяцев используются ежеквартально, что делает S3 Standard-IA подходящим для данных в диапазоне 30 дней - 1 год. После 1 года данные архивируются в S3 Glacier Deep Archive. S3 Intelligent-Tiering не является оптимальным, так как он автоматически перемещает объекты между уровнями доступа, но не имеет прямого перехода в S3 Glacier Deep Archive через 1 год, и его стоимость может быть выше для предсказуемых паттернов доступа. S3 Standard-IA сразу не подходит, так как данные за 30 дней требуют частого доступа.