Estrategia de almacenamiento por niveles de AWS - Las 8 clases de almacenamiento de S3 y la optimización automática con Intelligent-Tiering
Comparamos las 8 clases de almacenamiento de AWS S3 y la optimización automática con Intelligent-Tiering frente a los niveles de almacenamiento de Azure Blob Storage y GCS, explicando la ventaja de AWS en granularidad de niveles y madurez de automatización.
La esencia de la optimización de costos de almacenamiento
Los costos de almacenamiento en la nube aumentan linealmente con el crecimiento del volumen de datos. La mayoría de los datos que poseen las empresas son datos fríos con baja frecuencia de acceso, y mantener todos los datos en clases de almacenamiento de alto rendimiento es un desperdicio de costos. La estrategia de almacenamiento por niveles consiste en colocar los datos en la clase de almacenamiento óptima según su frecuencia de acceso, equilibrando rendimiento y costo. AWS S3 ofrece en esta estrategia de niveles 8 clases de almacenamiento, la mayor cantidad de opciones en la industria. Cuanto más granulares sean los niveles, más precisa será la optimización de costos adaptada a las características de la carga de trabajo. Además, la optimización automática con Intelligent-Tiering reduce significativamente la carga de gestión manual de niveles.
Las 8 clases de almacenamiento de S3
Las clases de almacenamiento de S3 se dividen en 8 niveles según la frecuencia de acceso y los requisitos de recuperación. Standard es para datos de acceso frecuente, ofreciendo la mayor disponibilidad y baja latencia. Standard-IA (Infrequent Access) es para datos de acceso poco frecuente pero que necesitan recuperación inmediata, siendo aproximadamente un 45% más económico que Standard. One Zone-IA reduce aún más los costos al almacenar en una sola AZ. Glacier Instant Retrieval permite la recuperación en milisegundos aunque sea datos de archivo, Glacier Flexible Retrieval es aún más económico a cambio de permitir tiempos de recuperación de minutos a horas. Glacier Deep Archive es la clase más económica, adecuada para usos de cumplimiento con recuperación en menos de 12 horas. Express One Zone es almacenamiento de alto rendimiento en una sola AZ, optimizado para cargas de trabajo analíticas.
Optimización automática con Intelligent-Tiering
S3 Intelligent-Tiering es una funcionalidad que monitorea automáticamente los patrones de acceso de los objetos y los mueve automáticamente al nivel de almacenamiento más eficiente en costos. Los objetos sin acceso durante 30 días se mueven automáticamente al nivel Infrequent Access, y sin acceso durante 90 días al nivel Archive Instant Access. Opcionalmente, se puede configurar la migración automática al nivel Archive Access después de 90 días y al nivel Deep Archive Access después de 180 días. Si se accede nuevamente, se restaura automáticamente al nivel Frequent Access sin cargos adicionales de recuperación. El valor de esta automatización es especialmente grande para conjuntos de datos con patrones de acceso impredecibles. Al diseñar manualmente políticas de ciclo de vida, si se estiman incorrectamente los patrones de acceso, existe el riesgo de mover datos de acceso frecuente a niveles económicos, acumulando cargos de recuperación. Intelligent-Tiering elimina este riesgo.
Comparación con Azure Blob Storage
Azure Blob Storage ofrece 4 niveles de acceso: Hot, Cool, Cold y Archive. Con la adición del nivel Cold en 2024, las opciones aumentaron, pero comparado con las 8 clases de S3, la granularidad sigue siendo gruesa. En particular, Azure no tiene un nivel intermedio como Glacier Instant Retrieval que ofrezca precios de archivo con recuperación inmediata. La recuperación desde el nivel Archive de Azure requiere varias horas, lo que genera dificultades para ubicar datos de baja frecuencia que necesitan acceso inmediato. Azure también tiene políticas de Lifecycle Management para la automatización de niveles, pero a diferencia de la optimización automática en tiempo real basada en patrones de acceso de S3 Intelligent-Tiering, depende de reglas basadas en días transcurridos. Para conjuntos de datos con patrones de acceso irregulares, las reglas basadas en días dificultan la ubicación óptima, aumentando las situaciones que requieren ajuste manual.
Comparación con GCS
GCS (Google Cloud Storage) ofrece 4 clases de almacenamiento: Standard, Nearline, Coldline y Archive. La característica de GCS es que proporciona la misma API y latencia en todas las clases. La recuperación desde Coldline o Archive se realiza a la misma velocidad que Standard, por lo que no hay que preocuparse por los tiempos de recuperación. Este diseño es simple y fácil de usar, pero no permite controlar de forma granular el equilibrio entre velocidad de recuperación y costo como S3. La funcionalidad Autoclass de GCS equivale a la automatización de niveles de S3 Intelligent-Tiering, pero S3 Intelligent-Tiering tiene más niveles, permitiendo una optimización con mayor granularidad. Además, las políticas de ciclo de vida de S3 pueden definir reglas complejas combinando condiciones como prefijo del objeto, etiquetas y tamaño, ofreciendo alta flexibilidad en la gestión de data lakes a gran escala.
Directrices prácticas de diseño para almacenamiento por niveles
Para utilizar eficazmente el almacenamiento por niveles, el punto de partida es comprender con precisión los patrones de acceso de los datos. S3 Storage Lens visualiza los patrones de acceso de todo el bucket, permitiendo analizar cuánto acceso tiene cada prefijo. La estrategia básica es aplicar políticas de ciclo de vida a datos con patrones de acceso claros e Intelligent-Tiering a datos con patrones poco claros. Los datos que requieren almacenamiento a largo plazo por requisitos de cumplimiento se colocan en Glacier Deep Archive, y los datos como registros de auditoría que son de baja frecuencia pero necesitan acceso inmediato se colocan en Glacier Instant Retrieval. Para la práctica del diseño de almacenamiento y la optimización de costos, los libros relacionados (Amazon) también pueden ser útiles.
Resumen
Las 8 clases de almacenamiento de AWS S3 permiten una optimización de costos precisa según la combinación de frecuencia de acceso y requisitos de recuperación. Comparado con los 4 niveles de Azure Blob Storage y las 4 clases de GCS, la granularidad de los niveles es abrumadoramente más fina, y especialmente la existencia de niveles intermedios como Glacier Instant Retrieval es un punto de diferenciación práctico. La optimización automática con Intelligent-Tiering resuelve simultáneamente la carga de gestión manual y el riesgo de costos para conjuntos de datos con patrones de acceso impredecibles. En la era actual donde el volumen de datos sigue creciendo, la optimización de costos de almacenamiento es un desafío importante en la operación cloud. AWS, que ofrece las opciones de optimización con la mayor granularidad, posee la solución más madura para este desafío.