Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Большие озера данных могут содержать тысячи наборов данных с различными типами объектов, которым требуются различные методы обработки. В зависимости от их атрибутов отдельные объекты в контейнере BLOB могут потребовать специфических периодов хранения или истечения срока действия, различного перехода между уровнями хранения или маркировки при помощи различных меток. С помощью действий службы хранилища Azure можно определить задачи для сканирования миллиардов больших двоичных объектов, проверяя каждый из них на основе свойств, таких как расширение файла, шаблон именования, теги индекса, метаданные BLOB-объектов или системные свойства, такие как время создания, тип контента и уровень BLOB-объектов. Этот подход упрощает множество повторяющихся или одноранговых вариантов использования. В этой статье описываются сценарии, в которых действия хранилища были применены или могут быть применены.
Управление хранением и истечением срока действия с помощью тегов объектов
Агентство по финансовым службам использует хранилище BLOB-объектов Azure для приема записей звонков службы клиентов. Эти записи содержат теги-метки BLOB, указывающие, был ли размещен торговый заказ или обновлены сведения об учетной записи. Требования к хранению для этих записей зависят от типа вызова. С помощью операций службы хранилища Azure, они теперь могут определить задачу, которая автоматически управляет временем хранения и временем истечения загруженных записей с помощью сочетания тегов BLOB-объектов и времени создания.
Управление защитой данных в наборах данных
Ведущая компания, предоставляющая туристические услуги, использует версионирование BLOB-объектов и моментальные снимки, но их наборы данных имеют разные потребности в защите. Конфиденциальные данные требуют строгого журнала версий, а другие — нет. Сохранение обширной истории версий и моментальных снимков всех наборов данных слишком дорого обходится. С помощью функций Azure Storage теперь они могут более гибко управлять метаданными и тегами для регулирования хранения и жизненного цикла версий и моментальных снимков.
Оптимизация затрат на основе шаблонов именования и типов файлов
Многие пользователи Azure Storage должны управлять распределением по уровням, сроком действия и сохранением блобов, основываясь на префиксе пути, соглашениях об именовании или типах файлов. Эти атрибуты можно объединить со свойствами BLOB-объектов, такими как размер, время создания, время последнего изменения или доступа, уровень доступа, количество версий и многое другое для обработки объектов по мере необходимости.
Разовая обработка больших двоичных объектов в масштабе
Действия службы хранилища Azure можно использовать для однократной обработки миллиардов объектов в дополнение к текущим операциям управления данными. Например, можно определить задачи для повторного восстановления большого набора данных из архивного уровня, сброса тегов в составе набора данных при перезапуске конвейера аналитики, инициализации тегов BLOB-объектов для нового или обновленного процесса, а также очистки избыточных и устаревших наборов данных.