BioGenix, ham ve ön işlenmiş eğitim veri kümelerinden oluşan birden çok terabaytlık veriyi bir S3 bucket'ında depolamaktadır. Veri kümeleri aktif geliştirme sırasında sıkça kullanılır, ancak 90 gün sonra nadiren erişilir hale gelir. Ekip, ara sıra yeniden eğitim yapıldığında erişim sürprizlerini en aza indiren, yönetimi kolay ve maliyet optimize edilmiş bir depolama stratejisi istemektedir. Hangi S3 yapılandırması en uygunudur?

S3 Intelligent-Tiering, erişim modelleri değiştikçe nesneleri otomatik olarak en uygun depolama katmanına taşıyarak maliyetleri optimize eder ve erişim sürprizlerini en aza indirir. Bu, sık kullanılan verilerin Standard katmanda kalmasını, 90 gün sonra nadiren erişilen verilerin ise otomatik olarak daha uygun maliyetli IA katmanlarına geçmesini sağlar. Uzun bir saklama süresinden sonra Glacier Deep Archive'a geçiş için ek bir yaşam döngüsü kuralı, en düşük maliyetli arşivlemeyi sağlar. Diğer seçenekler, otomatik optimizasyon sağlamaz veya maliyetleri yeterince düşürmez. Örneğin, sadece Standard-IA'ya geçiş, erişim modelleri tekrar değişirse maliyetleri artırabilir. Manuel geçişler ise yönetim yükü getirir ve Intelligent-Tiering'in otomatik algılama yeteneğini göz ardı eder.