Storage-Kosten im Data Lake automatisiert optimieren mit S3 Tables Intelligent-Tiering
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IT-Praxis-Tipp 5 von AWS Solutions Architect Kay-Michael Kroedel: In Data-Lake-Umgebungen mit Amazon S3 Tables und Apache Iceberg wächst das Datenvolumen kontinuierlich. Während aktuelle Daten regelmäßig für Analysen genutzt werden, erfolgt der Zugriff auf ältere Datensätze meist nur sporadisch. Diese unterschiedlichen Zugriffsmuster machen eine manuelle Verwaltung von Storage-Klassen zunehmend aufwendig und fehleranfällig. Ziel ist es daher, Speicherressourcen effizient zu nutzen und gleichzeitig eine gleichbleibende Performance sicherzustellen.
Amazon S3 Tables bietet mit Intelligent-Tiering eine automatisierte Lösung zur Optimierung der Storage-Kosten. Tabellen werden dabei dynamisch zwischen verschiedenen Zugriffsebenen verschoben: Frequent Access, Infrequent Access und Archive Instant Access. Erfolgt über einen definierten Zeitraum kein Zugriff, werden Daten automatisch in kostengünstigere Tiers verlagert. Dieser Prozess läuft transparent im Hintergrund ab und hat keine negativen Auswirkungen auf die Performance.
Performante Abfragen, reduzierte Verarbeitungskosten
Auch Wartungsprozesse wie Compaction sind auf dieses Tiering abgestimmt. Sie konzentrieren sich auf aktiv genutzte Daten im Frequent Access Tier, wodurch Abfragen performant bleiben und gleichzeitig unnötige Verarbeitungskosten reduziert werden. Intelligent-Tiering kann als Standard auf Bucket-Ebene definiert werden, sodass neue Tabellen automatisch von dieser Optimierung profitieren. Zusätzliche Konfigurationskosten entstehen nicht – lediglich die jeweiligen Storage-Kosten pro Tier werden verrechnet..
Schritt für Schritt: Intelligent-Tiering für S3 Tables konfigurieren
Target Groups vorbereiten: Für beide Umgebungen werden separate Target Groups erstellt und mit den entsprechenden EC2-Instanzen verknüpft. Dabei ist sicherzustellen, dass beide Gruppen dieselbe IP-Version verwenden (IPv4 oder IPv6).
Konfigurationsebene festlegen: Zunächst wird definiert, ob Intelligent-Tiering standardmäßig auf Table-Bucket-Ebene für alle neuen Tabellen gelten soll oder nur gezielt für einzelne Tabellen aktiviert wird.
Storage-Klasse setzen: Die gewünschte Storage-Klasse wird über entsprechende Befehle, beispielsweise mit der AWS Command Line Interface, auf Bucket-Ebene konfiguriert.
Einstellungen überprüfen: Nach der Einrichtung empfiehlt sich eine Validierung der Konfiguration durch das Auslesen der aktuell gesetzten Storage-Klasse.
Individuelle Tabellen berücksichtigen: Beim Anlegen neuer Tabellen kann bei Bedarf eine abweichende Storage-Klasse definiert werden, um spezifische Anforderungen abzubilden.
Monitoring etablieren: Zur Analyse der Storage-Nutzung je Access Tier bieten sich AWS Cost and Usage Reports sowie Metriken aus Amazon CloudWatch an.
ZU beachten ist, ....
dass bestehende Tabellen ihre bisherige Storage-Klasse beibehalten und nicht automatisch migriert werden.
Intelligent-Tiering steht in allen AWS-Regionen mit Unterstützung für S3 Tables zur Verfügung. Die automatische Anpassung an reale Zugriffsmuster reduziert den Verwaltungsaufwand erheblich und ermöglicht eine nachhaltige Optimierung der Storage-Kosten.
Gastbeitrag von Kay-Michael Kroedel
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