SAAコスト最適化されたアーキテクチャの設計
あるバイオテック企業は、ゲノム解析データ・実験結果・原始測定データを含む800TBの研究データをAmazon S3 Standardに保存しています。アクセスパターンは非常に不規則で、1年間アクセスされなかったデータセットが新規研究プロジェクトで突然必要になることがある一方、最近生成されたデータが数ヶ月間アクセスされないこともあります。研究チームはどのデータがいつ必要になるかを事前に予測できません。最もコスト効率の良いストレージ戦略はどれですか？
AS3 Lifecycle ポリシーで30日後にS3 Standard-IA、さらに90日後にS3 Glacier Instant Retrievalへ自動的に遷移させる
固定日数のライフサイクルポリシーはアクセス実績を考慮しないため、最近アクセスされたデータでも一定期間後にStandard-IAへ遷移し取り出し料金が発生する可能性がある。不規則で予測不能なアクセスパターンには対応できない。
BS3 Intelligent-Tiering を使用し、アクセスパターンをモニタリングして各オブジェクトを自動的に最適なストレージ階層に移動する
✓ 正解
S3 Intelligent-Tieringはアクセス実績に基づき各オブジェクトの階層を自動判断し、再アクセス時は取り出し料金なしで即時に高頻度層へ戻る。固定ルールでは対応できない不規則なアクセスパターンに最適で、大規模データほど節約効果が高い。
CS3 Glacier Deep Archive へ全データを移行し、データ取り出しが必要な場合はS3 Batch Operationsで事前に復元処理を行う
S3 Glacier Deep Archiveは取り出しに最大12時間（標準）かかるため、突発的に必要になる研究データへの迅速アクセス要件を満たせない。事前復元のタイミングを予測できない本シナリオへの適用は困難。
D研究プロジェクトごとにS3バケットを作成し、プロジェクトのフェーズに合わせて管理者がライフサイクルルールを手動で設定・更新する
プロジェクトごとの手動ライフサイクル設定は運用負荷が高く、プロジェクト数増加とともに管理コストが増大する。担当者の設定ミスによる誤アーカイブや予期せぬ取り出しコスト発生のリスクもあり、コスト最適化の効果が不安定になる。
解説
S3 Intelligent-Tiering はアクセスパターンが不規則で予測不能なデータに最適なストレージクラスです。各オブジェクトのアクセス頻度を自動監視し、30日間アクセスがなければ低頻度アクセス層（Standard-IAと同等コスト）へ、さらに90日以上でArchive Instant Access層へと段階的に移動します。再アクセスがあれば即座に高頻度層へ戻るため取り出し料金は発生せず、「いつアクセスされるか予測できないが即時取り出しが必要」な研究データに理想的です。監視料金（1,000オブジェクトあたり）は発生しますが、800TB規模では節約効果の方がはるかに大きくなります。
選択肢AのS3 Lifecycle ポリシーは固定日数に基づく遷移のため、直近でアクセスされたデータも一定期間後に低コスト層へ移動し、突発的な再アクセス時に取り出し料金が発生するリスクがある。
選択肢CのS3 Glacier Deep Archiveは取り出しに最大12時間かかるため、突発的に必要になる研究データの即時利用要件を満たせない。
選択肢Dの手動管理はプロジェクト数の増加に伴い運用負荷が増大し、ルール設定ミスによるコスト超過や誤アーカイブのリスクがある。
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