이 페이지에서는 Storage Intelligence Advisor를 사용하여 추세를 초과하는 스토리지 소비를 식별하는 방법을 설명합니다. 증가 추세를 파악하면 불필요한 데이터를 저장하고 있는지 확인하고 저장용량 사용량을 최적화할 수 있습니다.
저장된 총 바이트 수가 추세보다 증가하면 Storage Intelligence 어드바이저에 Total bytes stored increased above trend over the last 30 days 발견 항목이 표시됩니다. 발견 항목은 측정항목에서 감지된 이상치로, 주의가 필요합니다. Storage Intelligence Advisor에 대한 개요는 Storage Intelligence Advisor 정보를 참조하세요. 발견 항목의 전체 목록은 발견 항목 참조 카탈로그를 참조하세요.
발견 항목을 트리거하는 기준점
추세를 상회하는 성장을 식별하기 위해 Storage Intelligence는 30일 동안의 이전 데이터를 분석하여 프로젝트, 폴더 또는 조직의 스토리지 소비 기준을 설정합니다. Storage Intelligence Advisor는 스토리지 소비가 이 기준을 초과하면 발견 항목을 생성합니다.
발견 항목에는 전날의 활동이 반영됩니다. 예를 들어 화요일에 발생한 급증은 수요일에 Storage Intelligence 어드바이저에 표시됩니다.
발견 항목에 대응
발견 사항에 대응하려면 성장을 유발하는 데이터를 식별하고 최적의 관리 전략을 결정합니다.
발견 항목 세부정보 페이지에서 가장 많이 증가한 버킷 테이블과 버킷별 가장 많이 증가한 프리픽스를 사용하여 증가하는 데이터 세트를 식별합니다.
증가하는 데이터를 파악한 후에는 액세스 패턴 또는 보관 요구사항에 따라 해당 데이터를 다르게 관리해야 하는지 결정합니다. 다음 표를 사용하여 시나리오에 권장되는 전략을 선택하세요.
시나리오 권장 조치 세부정보 특정 기간이 지나면 데이터가 필요하지 않음 수명 주기 규칙 적용 특정 기간이 지난 후 데이터가 더 이상 필요하지 않거나 데이터를 사용량이 적은 스토리지 클래스로 이동하려면 객체 수명 주기 관리 규칙을 사용하여 스토리지 소비량을 관리하세요. 액세스 패턴이 변경되는 데이터 자동 클래스 사용 설정 자동 클래스는 액세스 패턴을 기준으로 버킷의 객체를 적절한 스토리지 클래스로 자동 전환합니다. 액세스 빈도가 낮은 데이터는 콜드 스토리지 클래스로, 액세스 빈도가 높은 데이터는 웜 스토리지 클래스로 이동하여 비용을 자동으로 관리할 수 있습니다. 스토리지 증가를 이해하기 위해 객체 수준 세부정보가 필요함 Storage Insights 데이터 세트로 조사 스토리지 증가에 관한 세부정보가 필요한 경우 Storage Insights 데이터 세트를 사용하여 메타데이터를 BigQuery로 내보냅니다. 그런 다음 데이터 세트를 쿼리하여 증가에 기여하는 특정 프리픽스와 객체를 식별할 수 있습니다.