이 페이지에서는 Storage Intelligence Advisor를 사용하여 Coldline Storage 및 Archive Storage의 데이터에 대한 클래스 A 및 B 작업의 높은 비율을 완화하여 사용량을 최적화하는 방법을 설명합니다.
Coldline Storage 및 Archive Storage는 자주 액세스하지 않는 데이터를 위한 것입니다. 이러한 스토리지 클래스는 Standard Storage 및 Nearline Storage보다 스토리지 요금이 저렴하지만 데이터 검색 및 클래스 A 및 B 작업에 더 높은 수수료가 발생합니다.
Storage Intelligence Advisor는 Coldline Storage 및 Archive Storage에 대한 요청 볼륨이 증가하면 Spike in Class A/B operations on Coldline or Archive
data 발견 항목을 표시합니다.
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
Storage Intelligence는 이전 추세를 기반으로 프로젝트, 폴더 또는 조직의 기준을 만듭니다. Storage Intelligence Advisor는 Coldline Storage 또는 Archive Storage의 클래스 A 또는 클래스 B 작업이 기준 이상으로 증가하면 발견 항목을 생성합니다.
발견 항목에는 전날의 활동이 반영됩니다. 예를 들어 화요일에 발생한 급증은 수요일에 Storage Intelligence 어드바이저에 표시됩니다.
발견 항목에 대응
다음 표를 사용하여 시나리오에 권장되는 전략을 선택하세요.
시나리오 권장 조치 세부정보 지속적이거나 영구적인 작업 급증 자동 클래스 사용 설정 작업이 지속적으로 급증하는 경우 자동 클래스를 사용 설정하여 자주 액세스하는 객체를 Standard Storage로 자동 이동하세요. 이 작업을 수행하면 검색 수수료를 줄이고 비용을 안정화할 수 있습니다. 실수로 인한 또는 의도하지 않은 데이터 스캔 관리형 폴더를 사용하여 권한 범위 좁히기 잘못 구성된 스크립트와 같이 과도하게 허용된 액세스로 인해 버킷에서 예기치 않은 작업이 발생하는 경우 관리형 폴더를 사용하여 세분화된 액세스 제어를 적용하세요. 워크로드에 필요한 권한만 부여합니다. 소규모 객체 하위 집합에 대한 작업 급증 Storage Insights 데이터 세트로 조사 객체의 작은 하위 집합에서 급증이 발생하는 경우 메타데이터를 BigQuery로 내보내 급증의 원인이 되는 특정 객체와 작업을 식별합니다. 예를 들어 특정 프리픽스 내에서 가장 자주 액세스하는 객체를 식별할 수 있습니다. 급증을 유발하는 일회성 또는 과거 이벤트 Storage Intelligence 어드바이저 모니터링 이전 또는 감사와 같은 일회성 이벤트로 인해 급증이 발생한 경우 별도의 조치가 필요하지 않습니다. Storage Intelligence 어드바이저를 계속 모니터링하여 향후 급증을 감지합니다.