阿里云对象存储OSS版本控制功能开通详细说明

本文涉及的产品
对象存储 OSS,标准 - 本地冗余存储 20GB 3个月
对象存储OSS,敏感数据保护2.0 200GB 1年
对象存储 OSS,内容安全 1000 次 1年
简介: 阿里云OSS对象存储创建Bucket时可以选择是否开通版本控制功能,什么是OSS版本控制功能?OSS对象存储有必要开通版本控制吗?开通版本控制需要另外付费吗?

 

一、阿里云OSS对象存储版本控制功能

OSS对象存储的版本控制功能是什么?(官方文档:版本控制介绍)阿里云OSS对象存储的版本控制功能有什么用?用户在使用OSS时,会进行一些文件覆盖或删除等操作,开通了版本控制功能后,OSS会将用户的每一次操作以历史版本的形式保存下来,一旦出现误操作或误删除等现象,可以通过版本控制功能恢复到误操作前的数据状态,用来防止误操作导致的数据丢失问题。

开启版本控制特性后,针对数据的覆盖和删除操作将会以历史版本的形式保存下来。

OSS版本控制功能,将OSS数据的覆盖和删除操作以历史版本的形式保存下来,防止因误删除或误覆盖导致的数据丢失。该功能本身不额外收费,只对产生的历史版本数据收取相应的存储容量费用以及相应操作产生的请求、流量等费用。

二、OSS有必要开通版本控制功能吗?

阿里云OSS有必要开通版本控制功能吗?版本控制是用来防止用户误操作导致数据丢失的,建议用户根据实际情况选择,如果数据比较重要建议开通。

注意:当前未开启版本控制功能,数据删除或被覆盖后将无法找回。

三、版本控制功能收费吗?如何收费?

阿里云OSS版本控制功能,本身功能是不收费的。只是开通版本控制功能后,会产生相应的历史数据版本,而历史数据版本是占用存储空间的,所以,版本控制功能只对产生的历史版本数据收取相应的存储容量费用以及相应操作产生的请求、流量等费用。

综上,版本控制功能本身是不收费的,开启版本控制功能后产生的历史版本数据会收取相应的费用。费用说明可以参考官方文档的OSS收费标准:OSS计费方式详解 - 阿里云

建议开通版本控制功能,因为阿里云OSS对象存储价格还是比较低廉的,用户可以通过购买OSS资源包的方式来抵扣产生的费用,也可以使用按量计费的方式根据实际使用量支付对应的费用。

相关实践学习
通义万相文本绘图与人像美化
本解决方案展示了如何利用自研的通义万相AIGC技术在Web服务中实现先进的图像生成。
相关文章
|
存储 数据库
工作流Flowable 数据库表结构说明、Flowable 数据字典说明
工作流Flowable 数据库表结构说明、Flowable 数据字典说明
2131 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
【RAG实践】基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建基于本地知识库的问答机器人
LLM会产生误导性的 “幻觉”,依赖的信息可能过时,处理特定知识时效率不高,缺乏专业领域的深度洞察,同时在推理能力上也有所欠缺。
|
人工智能 计算机视觉
论文介绍:MDTv2——提升图像合成能力的掩码扩散变换器
【5月更文挑战第18天】MDTv2是掩码扩散变换器的升级版,旨在增强图像合成模型DPMs处理语义关系的能力。通过掩码操作和不对称扩散变换,MDTv2能学习图像的完整语义信息,提升学习效率和图像质量。MDTv2采用优化的网络结构和训练策略,如长快捷方式、密集输入和时间步适应损失权重,实现SOTA性能,FID分数达到1.58,训练速度比DiT快10倍。尽管计算成本高和泛化能力待验证,MDTv2为图像合成领域开辟了新方向。[链接: https://arxiv.org/abs/2303.14389]
909 1
|
Java 测试技术 数据库
Java一分钟之-Mockito:模拟对象测试
【6月更文挑战第4天】Mockito是Java单元测试中的模拟框架,用于创建和配置模拟对象以隔离测试代码。核心概念包括:模拟对象、预期行为(定义方法调用响应)、验证(检查方法调用)和捕获参数。常见问题包括过度模拟、忽略未使用的模拟调用、不恰当配置和误用Mockito注解。解决方案包括正确选择模拟对象、验证所有交互、仔细配置模拟行为及在测试类中正确使用Mockito注解。提供的代码示例展示了如何使用Mockito模拟和验证方法调用,以实现独立且准确的测试。学习和避免这些易错点可提升测试效率和代码质量。
592 0
Java一分钟之-Mockito:模拟对象测试
|
存储 NoSQL Redis
Redis 布隆过滤器的相关命令的使用
Redis 布隆过滤器的相关命令的使用
245 0
100套HTML静态网页模板免费分享
100套HTML静态网页模板,设计的十分有特色,由于Github服务器原因可能下载速度较慢,已全部打包整理。
1872 0
100套HTML静态网页模板免费分享
|
语音技术
如何在GitHub正确提PR(Pull Requests),给喜欢的开源项目贡献代码
最好的中文TTS项目Bert-vits2更新了中文特化分支,但可能由于时间仓促,代码中存在不少的bug,作为普通用户,有的时候也想为自己喜欢的开源项目做一点点贡献,帮助作者修改一些简单的bug,那么该如何开始? 本次我们以Bert-vits2项目为例子,分享正确提交PR(Pull Requests)的方式。
|
SQL 资源调度 大数据
公共大数据集群中如何配置 YARN 的公平调度器和容量调度器
公共大数据集群中如何配置 YARN 的公平调度器和容量调度器
公共大数据集群中如何配置 YARN 的公平调度器和容量调度器
|
网络协议 Java Linux
esc服务器linux初次使用
使用esc服务器上的linux系统学习命令
|
消息中间件 资源调度 分布式计算
Apache Flink框架浅析
集团关于Blink的相关使用文档已经十分齐全,这里不准备再过多赘述。这篇文章准备对Blink所基于的Apache社区开源产品--Flink的架构做一些浅显分析。   一:Flink历史、基本架构及分布式部署   历史 Flink项目最早开始于2010年由柏林技术大学、柏林洪堡大学、哈索普拉特纳研究所共同合作研发的"Stratosphere: Infor
2689 0

热门文章

最新文章