内容介绍：
一、产品介绍
二、产品选型
三、功能实战
四、最佳实践
本次分享的主题是对象存储oss产品介绍（成本优化篇-生命周期管理），由王太平（征越）分享。
1.产品介绍
产品技术背景-数据持续爆发增长
根据IDC的预测，到2025年，全球数据达到175ZB。
在刚开始做存储时，大多数的存储设备只存数据库里的结构化数据，非结构化数据不存储。之后开始存储一些非结构化数据，到了移动互联网时代，每人用手机APP产生的数据（如朋友圈、抖音），数据大量膨胀，其次是物联网机器产生的数据（如自动驾驶各种车辆产生的数据），数据的价格相对于十几年前是飞速下跌的，当年1TB/几百GB存储在核心数据库（如运营商、航空业、金融等）的费用是几百万人民币。时至今日，OSS存储标准型1GB一个月仅需0.12元，1TB就100元/月，如果用阿里云提供的深度冷归档，1GB一个月才0.75。
上述说明虽然数据在急速增长，但数据热度和数据价值却在急速下降，这就需要有更低成本的存储产品。云上的对象存储就是一个根据产业技术发展不断降本的过程。
在持续降本的过程中，由于不同的业务架构，我们把对象存储分为很多层，今天重点讲解这些层之间怎样更好的管理。
再说回对象存储，它是云上存储最基础的一个产品，经过多年的发展，它有很多领域的服务要求，比如访问与加速、云上的存储、数据管理、数据处理、湖、交互、工具，这些都是对外服务的东西。
对象存储OSS：海量扩展、稳定可靠、安全合规、低成本、智能
核心竞争力
缩回最底层，这个存储还有很多种类型，重点讲成本优化。
产品核心功能-5种存储类型覆盖各类冷热数据场景
阿里云的对象存储分为五层：标准、低频、归档、冷归档、深度冷归档。
一个对象存储有5种存储类型，意味着您可以根据您的业务数据选择不同的层级存储产品。这五种类型有一定区别。上面三层标准、低频和归档的可以实时访问，对于业务系统来说，只需考虑成本和访问效率，无需额外处理。但冷归档和深度冷归档在访问时需要有额外操作。从上到下，存储费用越来越便宜，但是对数据访问的费用越来越高。
在使用过程中，业务主要分为两种：
一是某音视频文件短期内刚上传/刚产生时，它的访问热度较高，过一段时间之后，访问热度急剧下降/无人访问，但有其他事件/其他原因导致数据的热度突然发生变化，这时发现数据的热度是随机的，但总体来说，符合按照时间越来越冷，但会因为各种原因触发数据会转热。我们对数据的热度评估按照一段时间内的访问热度。以前做传统存储就有分层的概念，按数据的热度分层。
二是数据热度随着时间越来越冷，如个人数据（个人手机里的照片、朋友圈、家里的视频监控），大部分互联网的音视频都有这样的特征，在短期内访问后，后续不会再访问，这和文件的创建时间有关，创建时间越短，热度越高，创建时间越长，热度越低。很多时候都没有访问需求了，但由于各种合规合法的要求，需长期保存，比如金融的票据影像、医疗领域的医疗影像、各种检测结果，这都是需要长期保存，只在法律和合规的情况下再次触发，这时，他对再次读取的时间没有那么高的要求。
针对不同的场景，我们可以提供两种不同的生命周期。
第一，按照热度，热就把它转热，冷了转冷，整个过程是冷热可变的。
第二，判定标准以最后一次什么时访问时间为准。
还有一种，实际上大部分数据是没有那么复杂的冷热频率变化的，创建越早数据更热，创建越晚数据越冷。因此我们在对象存储上提供了一个功能——生命周期管理，即管理存储bucket里的数据，使它在适当的时候存储到适当的层里，甚至在适当的时候删除/清除。这就是数据从写入到降本，降低到更冷的层次，再到删除的从生到死的过程，称为生命周期管理。
2.产品选型
生命周期管理最本质的问题就是成本。这么多层次的产生目的就是节省成本。但有时操作不当节省不了成本，反而影响业务成本。这时来看一下层的商务情况。
单从存储成本来说，标准存储0.12元/GB/月，低频0.08元/GB/月，归档0.033元/GB/月，相当于标准存储1/3的价格。
低频、归档、冷归档便宜了，但读取时要额外收费。数据取回的价格;低频数据取回是0.0325元/GB，假设所有的数据每月取回一次，发现低频和标准价格差不多。所以我们在判定哪个数据往下沉降时，一定要考虑取回成本可能产生的费用。取回的成本可从两部分来判断：
第一，假设数据在转冷之后有访问的可能性，那它在短期内/一个月内会被频繁的访问还是只会有单次的访问？
第二，1TB的数据大概有百分之几的数据会在一个月内被取回访问？如果万分之一的数据被访问，那一个月内被访问也无所谓，但如果50% 70%的数据都有可能随时取回，放在更冷的层次就不合适。
冷归档和深度冷归档需要解冻才可访问。这就需考虑是否把它放进去，业务系统是否能容忍这样的时间差。比如最终客户服务中，客户的数据都放到冷归档，最终客户如果能接受在访问的时候等待从冷转热的时间就可以。因此我们在考虑的就是成本的问题。
3.功能实战
功能实战1：基于最后一次修改时间配置生命周期规则
关于生命周期的建议，这些建议就是我们日常过程中可能会忽略的一些东西。
第一，修改时间，意味着创建时间。因为大部分互联网文件在创建完就不再修改，如果把文件再覆盖写，就以覆盖写的时间为准。假设这个数据的生命周期有严格的规律，按照创建的时间长期保持。这时生命周期可以按照前缀匹配，前缀是对象存储里的名词，即目录，可以设定只对单个目录做规则。
其次，可以按照标签匹配，不同的应用/数据打不同标签，可以根据标签做。匹配过程中可以匹配整个bucket，也可以匹配单个目录。有很多场景，如果想针对一个大的bucket或大的目录去做，但底下有一个小目录，要跳过小目录，我们还提供个note元素的操作。
生命周期有两种设置方式：
一是过期天数。数据创建了多少天之后把它放到哪一层，多少天后把它删除掉。
二是说某时间以前的数据要把它放到什么时候，业务有明显的生命时间周期的种比较合适，有明确的时间点，有明确的数据分割，就可以用生命周期做。
生命周期规则并不是在实时生效的，它实际上是异步的。创建生命周期规则后，会在24小时内加载，在下一天早上八点加载，开始执行。如果数据条数不超过10亿条，在北、上、深、杭一天就可完成。如果数据条数大于10亿条，大概一天10亿条的处理规模，这是最基本的操作。
这里面有一些我们最容易忽视的东西：
第一，排除小文件，低频、归档、冷归档和深度冷归档对于小于64KB的文件都按照64K计费。如果有1K/2K的文件，可能会带来几十倍的容量放大，放到更冷的层次反而不一定节省成本。
第二，对于转冷，不管是低频、归档，冷归档和深度冷归档都有最小存储时长的要求。假设存储进去第二天就把它删了，还会按照时常收费，这就得不偿失了。
所以大家在做规划时，一定要考虑收费模式，尤其是对于低频和归档来说， 30天和60天是以数据写入的时间为准；对于冷归档和深度冷归档来说， 180天是指数据存储到冷归档层/深度冷归档要存够180天。这时在核算整体生命周期规则时要考虑时间线。
对于数据的删除，我们建议大家不要手动删除，因为手动的批量删除执行起来比较麻烦，生命周期执行既高效又易用，而且还是异步操作，后台调度也不会影响前端的IO效率。
冷归档和深度冷归档的访问请求的API一般相对于标准更贵的，如果文件比较小，批量的导入冷归档和深度冷归档bucket时，会瞬间产生大量API费用。在创建bucket时，可以设置bucket的类型。如果冷归档和深度冷归档默认写进去就是这两种类型，这会导致API费用较高，如果期望使用冷存储层降低成本，那建桶时千万不要建成这种类型的桶，就建成标准桶，通过生命周期把数据转冷，而不是直接写入冷层。
功能实践2：基于最后一次访问时间配置生命周期规则
最后一次访问时间，适合数据冷热没有明显周期，或冷数据要求可以online访问。
这有几个点需要大家注意：
第一，生命周期规则不支持配置删除。
第二，它的匹配条件当前仅支持bucket前缀和标签。
其次，转冷有两种方式，一是标准到低频，到了低频再次被访问时可以转回来，二是转到归档、冷归档和深度冷归档，需要工单开通，这适合在一段时间内希望它online，在超过一段时间可以接受它offline，或有一定的解冻时间。
对于以上情况有以下几个建议：
第一，生命周期是可以设置多条的，多条之间如果冲突，是以最最节省成本的方式去执行。比如A生命周期规则要求文件转到归纳型，B生命周期算下来要求转到冷归档，那这个数据就会转冷归档，它一定执行最节省成本的方式。
第二，使用最后一次访问时间的生命周期需要开启防追踪功能，这个功能现在是不收费的。
哪些操作会触发最后一次访问时间的更新呢？主要就是要对文件和文件的原数据进行操作，比如get（获取/下载）、copy（文件拷贝）、修改文件权限、覆盖文件，都会更改文件的最后一次访问时间。
如果数据进入冷层如何转热？ 对于低频来说，有访问请求的费用，但不需要做取回操作；
对于归档型就有两种，一种是归档直读，和低频类似，没有单独的操作，如果采用解冻的方式，需要触发解冻操作，解冻完后会有解冻状态续时间，持续时间内会单次性按照时间收费，但数据本质上不会存储两份。
但是对于冷归档和深度冷归档，解冻后能在标准层的存储空间里存储一份数据，这时会产生取回费用和临时存储费用，所有该时间段内的请求都会从APP到达标准层存储里进行访问。解冻会产生费用有API费用、解冻取回操作费以及结算完成后数据的临时存储的费用。
因为解冻是异步操作，所以只能调用接口来查询返回图上的一些信息。其次解冻是有一定的效率的，比冷归档大概500 QPS/秒， 100TB-120TB的数据，对于深度冷归档，效率可能会低一些，大概是每天大概10TB-15TB，100 QPS/秒。大家在解冻时一定要考虑效率问题，才能结合业务，做最佳实践配置。
4.最佳实践
最佳实践：视图下载场景数据智能分层
下图是典型的网盘电影客户，主要使用两者结合，通过归档直读和生命周期规则，让成本大幅下降。它不能直接转冷，转冷后客户体验会差，很多客户不愿意再访问，这至少在一段时间内可以很快的解决。以前是需要解冻的，对客户体验影响非常差。后来按照热度的生命周期，安装防护时间以及归档直读组合，大幅的提升了客户体验。
最佳实践：视图下载场景数据智能分层
其次在互联网、音视频这些领域，此功能更是必备功能。现在所有的大型互联网客户在阿里云上都使用了这个功能。随着未来业务的发展，可以通过生命周期管理功能帮助大家节省成本，优化存储的使用。
以上是本次分享的全部内容。
