## 视频
<video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/STG228-Lower_costs_by_up_to_97__with_Amazon_EFS_Archive-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video>
## 导读
[Amazon EFS](https://aws.amazon.com/cn/efs/?trk=cndc-detail) Archive是一种新的存储类别,它针对每年只访问几次的长期文件数据进行了成本优化。使用[Amazon EFS](https://aws.amazon.com/cn/efs/?trk=cndc-detail) Archive,您可以以比现有的[Amazon EFS](https://aws.amazon.com/cn/efs/?trk=cndc-detail)标准存储类别低97%的成本来经济高效地共享大型基于文件的数据集,如数据分析、[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)训练和SaaS应用程序。在本次会议中,了解这种新的[Amazon EFS](https://aws.amazon.com/cn/efs/?trk=cndc-detail)归档存储类别如何与现有的成本优化功能和自动数据分层相结合,帮助您优化大型基于文件工作负载的数据共享成本。
## 演讲精华
<font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共1200字,阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font>
全球存储专家路易斯·平(来自亚马逊云科技)和产品负责人迪伦·范(负责亚马逊弹性文件系统)共同介绍了亚马逊弹性文件系统的新型存档存储类。路易斯解释说,数十年来,文件存储一直是存储和组织数据的流行方法。其普及性使得文件存储非常适合各种用例,包括存储交易记录、管理PB级的大量数据、简化用户的协作以及轻松查找和访问单个数据项。近年来,使用基于文件的访问而非数据库的应用程序显著增加。这要求具有低延迟毫秒或更低的高速文件访问。与此同时,来自媒体、视频、AI、设备和数字孪生等来源的全球数据量激增。IDC估计,到2025年,全球数据圈将从2018年的33泽字节增长到175泽字节。管理这些庞大且不断增长的数据量既带来了挑战,也带来了机遇。
企业必须评估是否拥有健壮、成本效益高且可扩展的数据管理系统,以应对持续的数据爆炸。随着数据量从GB级增长到TB级再到PB级,优化数据存储和成本变得越来越复杂。确定必须保留的数据、保留期限以及需要访问的频率是非常困难的。通过根据保留期限和访问频率需求智能地存储数据,可以优化成本。
亚马逊EFS通过提供[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)、完全弹性的文件存储服务来优化存储成本。EFS简化了在云端设置和运行文件工作负载,从GB级无缝扩展到PB级。许多客户在使用EFS部署分析和SaaS应用程序时用于共享存储需求。作为云原生文件系统,EFS提供了几乎无限的容量,并在任何规模上工作。客户表示,“EFS就是管用”,不需要专门的存储专业知识来管理文件数据。
EFS专为需要在多个EC2实例或内部服务器之间共享读/写访问的工作负载而优化。示例用例包括数千用户的团队文件共享、高可用性的企业应用程序、大数据分析工作负载和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)训练数据集。
亚马逊EFS提供了一站式的全弹性文件存储服务,能够自动扩展容量而不影响应用程序运行。它与亚马逊云科技服务和内部资源完美融合,拥有毫秒级的访问延迟,并且可以扩展至超过EB量级,无需人工干预。
EFS的核心功能如智能分层,能够在数据访问模式变化时自动优化成本,而无需额外的人为干预。EFS标准存储能支持低至单位数毫秒的延迟和每秒超过10GB的吞吐量。在优化存储成本的过程中,一些常见关注点包括:
- 高效资源管理
- 技术升级
- 战略规划以适应不断变化的业务需求
定期审查和调整(至少每季度一次)有助于确保基础设施随着时间的推移保持成本效益。
内部基础设施的成本包括数据中心空间、电力、冷却、网络、硬件/软件维护和人员配备。使用EFS,“完全托管”的体验意味着客户无需进行任何供应、部署、补丁、维护或软件许可。用户只需为他们使用的所有内容付费,小到GB级别。
EFS使用了包含至少三个隔离可用区(AZ)的亚马逊云科技区域,实现了高达99.999999999%(11 9s)的高耐用性和故障容忍性。数据在多个AZ内部和之间进行冗余存储。EFS文件系统可以在不中断服务的情况下承受整个AZ的损失。快速检测和修复丢失的冗余确保了持续的高可用性。EFS可以通过跨AZ的故障切换来提供额外的应用弹性。
对于安全性和合规性,EFS能为EC2、容器和服务器[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)计算提供数千个并发连接的安全访问。通过使用NFSv4协议,还可以在POSIX文件权限、文件锁定和分层目录结构的支持下支持内部服务器。
Dylan Van谈到了三种常见的存储成本优化优先事项:
1. 有效的资源管理(已涉及)
2. 根据应用需求正确调整容量和性能。这很具挑战性,因为未来的增长很难预测。供应不足可以在短期内节省成本,但会影响性能。供应过多可以确保性能,但在长期内会增加成本。
通过亚马逊云科技的弹性文件系统(EFS),存储容量可以根据需求自动调整大小,从GB到PB,仅需支付所使用的部分。性能也可以在无需预配置的情况下,根据弹性吞吐量需求自动调整。例如,在2022年4月,EFS将每个文件系统的每秒吞吐量限制提高了3倍,达到10GB。
为了降低存储成本,EFS支持智能分层功能,可根据变化的访问模式在不同服务层级之间自动调整。EFS标准服务为热数据提供快速性能,而偶尔访问服务和归档服务则为温数据和冷数据提供更低的成本。其中,归档服务提供了最低的存储成本,每月每GB仅0.008美元,但仍能提供即时的毫秒级访问。
QRT,一家英国投资公司,使用EFS偶尔访问功能大幅降低了研究人员使用的PB级数据的成本,同时保持了高性能。SAP通过为其数千名客户的Rise with SAP应用程序使用偶尔访问和弹性吞吐量,实现了超过50%的存储节省和40%的总体EFS成本减少。
设置EFS归档非常简单。默认情况下,新文件系统将启用智能分层策略,可以根据需要进行定制。对于现有文件系统,可以通过编辑生命周期策略来自定义归档过渡时间框架。
最佳实践建议,如果30天内没有活动,应将数据转换为不频繁访问状态,然后如果在90天内没有活动,将其移至存档状态。这种策略可以在不影响数据可用性的前提下,将存储成本降低超过90%。
EFS Archive的主要考虑因素包括:
- 默认情况下在新建的文件系统中启用
- 静态数据的成本降低50%,但访问费用较高
- 仅支持弹性吞吐量文件系统
- 小文件处理最小值为128KB,与S3保持一致
总的来说,EFS Archive为冷数据提供了最简单的方法来优化成本,同时保持即时访问。它与前述的S3 Glacier Instant Retrieval保持一致。对用户和应用程序而言,EFS存储类的自动分层是透明的。与EFS标准相比,EFS Archive可以节省高达97%的成本。
**下面是一些演讲现场的精彩瞬间:**
一位领导者推出了一种新型的EFS存储类别,旨在降低大型文件工作负载的相关成本。
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领导者表示,在构建云计算架构时,预测未来的需求始终是一个挑战。
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SAP在调整EFS性能以优化弹性吞吐量之前,发现了他们对过度配置的担忧。
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领导者强调,建设者们需要将数据迁移至冷存储区域,因为通常情况下,只有文件上数据的很小一部分是活跃使用的,而其余部分则是静止的。
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将数据迁移至冷存储区域既复杂又耗时,且检索数据可能需花费数小时,这可能会影响快速提供见解的能力。
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亚马逊云科技将不常访问的存储类的成本降低了36%,为存储活跃和不活跃数据提供了一种更为经济高效的解决方案。
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## 总结
亚马逊弹性文件系统(EFS)是一种高度优化且完全管理的文件存储服务。随着EFS Archive的推出,相较于EFS标准存储类,客户现在可以对不常访问的数据节省高达97%的成本。
EFS提供了安全、可扩展的文件存储,可以从亚马逊云科技服务、内部服务器和任何地方访问。它能够无缝地灵活扩展,以支持不断增长的存储需求。
如今,EFS提供了针对访问模式量身定制的存储类——EFS标准用于活跃数据,EFS偶尔访问用于成本降低95%的不活跃数据,EFS归档用于成本降低多达97%的不常访问数据。根据访问模式,数据在类之间自动分层以优化成本。
新的EFS归档存储类的价格仅为每GB/月0.0008美元,而EFS标准的费用为每GB/月0.025美元。相较于可以节省50%的EFS偶尔访问,其价格为每GB/月0.0016美元。
EFS归档提供对很少访问的数据的即时访问,支持与其他EFS存储类相同的性能和可用性。所有数据都从一个EFS文件系统命名空间中保持可访问。
通过EFS的弹性、完全管理的文件存储以及通过量身定制的存储类实现自动成本优化,客户可以在保持性能的同时优化任何工作负载的成本。
## 演讲原文
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