# Daten
**Topics**
+ [SUS 4 Wie können Sie Datenverwaltungsrichtlinien und -muster zur Unterstützung Ihrer Nachhaltigkeitsziele nutzen?](sus-04.md)
# SUS 4 Wie können Sie Datenverwaltungsrichtlinien und -muster zur Unterstützung Ihrer Nachhaltigkeitsziele nutzen?
Implementieren Sie Verfahren für die Datenverwaltung, die den zur Unterstützung Ihres Workloads bereitgestellten Speicher und die für dessen Nutzung erforderlichen Ressourcen reduzieren. Verstehen Sie Ihre Daten und setzen Sie Speichertechnologien und -konfigurationen ein, die den geschäftlichen Mehrwert der Daten und deren Nutzung besser fördern. Verschieben Sie die Daten während des Lebenszyklus zu effizienteren Speichern mit geringerer Leistung, wenn die Anforderungen abnehmen. Löschen Sie Daten, die nicht mehr benötigt werden.
**Topics**
+ [SUS04-BP01 Implementieren einer Richtlinie für die Klassifizierung von Daten](sus_sus_data_a2.md)
+ [SUS04-BP02 Verwenden von Technologien, die Datenzugriff und Speichermuster unterstützen](sus_sus_data_a3.md)
+ [SUS04-BP03 Verwalten des Lebenszyklus von Datensätzen mithilfe von Richtlinien](sus_sus_data_a4.md)
+ [SUS04-BP04 Verwendung von Elastizität und Automatisierung zur Erweiterung des Block-Speichers oder des Dateisystems](sus_sus_data_a5.md)
+ [SUS04-BP05 Entfernen nicht benötigter oder redundanter Daten](sus_sus_data_a6.md)
+ [SUS04-BP06 Verwenden geteilter Dateisysteme oder Objektspeicher für den Zugriff auf allgemeine Daten](sus_sus_data_a7.md)
+ [SUS04-BP07 Minimieren von Datenübertragungen zwischen Netzwerken](sus_sus_data_a8.md)
+ [SUS04-BP08 Sichern von Daten nur in dem Fall, wenn ihre erneute Erstellung schwierig ist](sus_sus_data_a9.md)
# SUS04-BP01 Implementieren einer Richtlinie für die Klassifizierung von Daten
Klassifizieren Sie die Daten, um zu verstehen, wie wichtig sie für die Geschäftsergebnisse sind, und wählen Sie die richtige energieeffiziente Speicherebene zur Speicherung der Daten.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie identifizieren keine Datenbestände mit ähnlichen Merkmalen (z. B. Sensibilität, Geschäftskritikalität oder gesetzliche Anforderungen), die verarbeitet oder gespeichert werden.
+ Sie haben keinen Datenkatalog zur Inventarisierung Ihrer Datenbestände eingeführt.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Durch die Implementierung einer Datenklassifizierungsrichtlinie können Sie die energieeffizienteste Speicherebene für Daten bestimmen.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Bei der Datenklassifizierung wird identifiziert, welche Arten von Daten in einem Informationssystem verarbeitet und gespeichert werden, das einer Organisation gehört oder von ihr betrieben wird. Dazu gehört auch die Bestimmung der Kritikalität der Daten und der wahrscheinlichen Auswirkungen von Preisgaben, Verlusten oder Missbrauch von Daten.
Implementieren Sie Richtlinien zur Datenklassifizierung, indem Sie von der kontextuellen Verwendung der Daten ausgehen und ein Kategorisierungsschema erstellen, das den Grad der Kritikalität eines bestimmten Datensatzes für die Abläufe eines Unternehmens berücksichtigt.
**Implementierungsschritte**
+ Führen Sie eine Bestandsaufnahme der verschiedenen Datentypen durch, die für Ihren Workload vorhanden sind.
+ Einzelheiten zu den Kategorien für die Datenklassifizierung finden Sie im [Data Classification Whitepaper](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/data-classification/data-classification.html).
+ Bestimmen Sie die Kritikalität, Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten auf der Grundlage des Risikos für das Unternehmen. Verwenden Sie diese Anforderungen, um Daten in eine der von Ihnen gewählten Datenklassifizierungsebenen einzuteilen.
+ Ein Beispiel finden Sie unter [Four simple steps to classify your data and secure your startup](https://aws.amazon.com/blogs/startups/four-simple-steps-to-classify-your-data-and-secure-your-startup/) (Vier einfache Schritte zur Klassifizierung Ihrer Daten und zur Sicherung Ihres Startups).
+ Prüfen Sie die Umgebung regelmäßig auf nicht markierte und nicht klassifizierte Daten und klassifizieren und markieren Sie die Daten entsprechend.
+ Ein Beispiel finden Sie unter [Data Catalog and crawlers in AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/catalog-and-crawler.html) (Datenkatalog und Crawler in AWS Glue).
+ Richten Sie einen Datenkatalog ein, der Audit- und Governance-Funktionen bietet.
+ Definieren und dokumentieren Sie Bearbeitungsverfahren für jede Datenklasse.
+ Prüfen Sie mithilfe von Automatisierung die Umgebung regelmäßig auf nicht markierte und nicht klassifizierte Daten und klassifizieren und markieren Sie die Daten entsprechend.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Nutzung der AWS Cloud zur Unterstützung der Datenklassifizierung](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/data-classification/leveraging-aws-cloud-to-support-data-classification.html)
+ [Tag-Richtlinien von AWS Organizations](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_tag-policies.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Enabling agility with data governance on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=vznDgJkoH7k) (Mehr Agilität mit Data Governance auf AWS)
# SUS04-BP02 Verwenden von Technologien, die Datenzugriff und Speichermuster unterstützen
Nutzen Sie Speichertechnologien, die den Zugriff auf Ihre Daten und ihre Speicherung jeweils optimal unterstützen, um die Zahl der bereitgestellten Ressourcen zu minimieren und gleichzeitig den Workload zu unterstützen.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie gehen davon aus, dass für alle Workloads ähnliche Datenspeicher- und Zugriffsmuster gelten.
+ Sie verwenden nur eine Speicherebene, vorausgesetzt, dass alle Workloads in diese Ebene passen.
+ Sie gehen davon aus, dass Datenzugriffsmuster im Laufe der Zeit konsistent bleiben.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Die Auswahl und Optimierung Ihrer Speichertechnologien auf der Grundlage von Datenzugriffs- und Speichermustern hilft Ihnen, die erforderlichen Cloud-Ressourcen zu reduzieren, um Ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen und die Gesamteffizienz des Cloud-Workloads zu verbessern.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser Best Practice:** Niedrig
## Implementierungsleitfaden
Wählen Sie für maximale Leistungseffizienz die für Ihre Zugriffsmuster geeignete Speicherlösung, oder passen Sie Ihre Zugriffsmuster an die Speicherlösung an.
+ Bewerten Sie Ihre Datenmerkmale und Zugriffsmuster, um die wichtigsten Merkmale Ihres Speicherbedarfs zu erfassen. Zu den berücksichtigenden Schlüsselmerkmalen gehören:
+ **Datentyp:** strukturiert, semistrukturiert, unstrukturiert
+ **Datenwachstum:** begrenzt, unbegrenzt
+ **Stabilität von Daten:** anhaltend, flüchtig, vorübergehend
+ **Zugriffsmuster:** Lese- oder Schreibvorgänge, Frequenz, Spitzen oder Konsistenz
+ Migrieren Sie Daten auf die geeignete Speichertechnologie, die Ihre Datenmerkmale und Zugriffsmuster unterstützt. Hier sind einige Beispiele für AWS-Speichertechnologien und ihre Schlüsselmerkmale:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/2023-10-03/framework/sus_sus_data_a3.html)
+ Bei Speichersystemen, die eine feste Größe haben, wie z. B. Amazon EBS oder Amazon FSx, überwachen Sie den verfügbaren Speicherplatz und automatisieren die Speicherzuweisung bei Erreichen eines Schwellenwertes. Sie können mithilfe von Amazon CloudWatch verschiedene Metriken für [Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using_cloudwatch_ebs.html) und [Amazon FSx](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/monitoring-cloudwatch.html).
+ Amazon S3-Speicherklassen können auf Objektebene konfiguriert werden und ein einzelner Bucket kann Objekte enthalten, die in allen Speicherklassen gespeichert sind.
+ Sie können auch Amazon S3-Lebenszyklusrichtlinien verwenden, um Objekte automatisch zwischen Speicherklassen zu wechseln oder Daten zu entfernen, ohne dass die Anwendung geändert werden muss. Im Allgemeinen müssen Sie bei diesen Speichermechanismen einen Kompromiss zwischen Ressourceneffizienz, Zugriffslatenz und Zuverlässigkeit eingehen.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Amazon EBS-Volume-Typen](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volume-types.html)
+ [Amazon EC2-Instance-Speicher](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html)
+ [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/intelligent-tiering.html)
+ [ Amazon EBS -E/A-Merkmale ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [ Verwenden von Amazon S3-Speicherklassen ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/storage-class-intro.html)
+ [Was ist Amazon Glacier?](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [Architectural Patterns for Data Lakes on AWS (Architekturmodelle für Data Lakes in AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=XpTly4XHmqc&ab_channel=AWSEvents)
+ [ Ausführliche Beschreibung von Amazon EBS (STG303-R1) ](https://www.youtube.com/watch?v=wsMWANWNoqQ)
+ [ Optimieren Sie Ihre Speicherleistung mit Amazon S3 (STG343) ](https://www.youtube.com/watch?v=54AhwfME6wI)
+ [ Building modern data architectures on AWS (Erstellen von modernen Datenarchitekturen auf AWS) ](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ Amazon EFS-CSI-Treiber ](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-efs-csi-driver)
+ [ Amazon EBS-CSI-Treiber ](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)
+ [ Amazon EFS-Dienstprogramme ](https://github.com/aws/efs-utils)
+ [ Amazon EBS – automatische Skalierung ](https://github.com/awslabs/amazon-ebs-autoscale)
+ [ Amazon S3-Beispiele ](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
# SUS04-BP03 Verwalten des Lebenszyklus von Datensätzen mithilfe von Richtlinien
Verwalten Sie den Lebenszyklus aller Daten und setzen Sie automatisch Löschen durch, um den für Ihren Workload benötigten Speicher insgesamt zu minimieren.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie löschen Daten manuell.
+ Sie löschen keine Workload-Daten.
+ Sie verschieben Daten nicht abhängig von den Aufbewahrungs- und Zugriffsanforderungen in energieeffizientere Speicherebenen.
**Vorteile der Einführung dieser bewährten Methode:** Durch Richtlinien für den Lebenszyklus wird die Effizienz des Datenzugriffs und der Datenaufbewahrung für einen Workload sichergestellt.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Datensätze verfügen während ihres Lebenszyklus normalerweise über unterschiedliche Aufbewahrungs- und Zugriffsanforderungen. So kann eine Anwendung z. B. für einen bestimmten Zeitraum häufig Zugriff auf einige Datensätze benötigen. Danach wird nur noch unregelmäßig darauf zugegriffen.
Um Datensätze während ihres Lebenszyklus effizient zu verwalten, konfigurieren Sie Lebenszyklusrichtlinien, d. h. Regeln, die den Umgang mit den Datensätzen definieren.
Mit Lebenszyklus-Konfigurationsregeln können Sie einen bestimmten Speicherservice anweisen, einen Datensatz in energieeffizientere Speicherebenen zu verschieben, ihn zu archivieren oder zu löschen.
**Implementierungsschritte**
+ [Klassifizieren Sie die Datensätze in Ihrem Workload.](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/sus_sus_data_a2.html)
+ Definieren Sie Bearbeitungsverfahren für jede Datenklasse.
+ Legen Sie automatisierte Lebenszyklusrichtlinien zur Durchsetzung von Lebenszyklusregeln fest. Hier finden Sie einige Beispiel zum Einrichten von automatisierten Lebenszyklusrichtlinien für unterschiedliche AWS-Speicherservices:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/2023-10-03/framework/sus_sus_data_a4.html)
+ Löschen Sie nicht genutzte Volumes, Snapshots und Daten, deren Aufbewahrungszeitraum abgelaufen ist. Nutzen Sie zum Löschen native Servicefunktionen wie Amazon DynamoDB Time To Live oder die Amazon CloudWatch-Protokollaufbewahrung.
+ Aggregieren und komprimieren Sie Daten wenn möglich auf der Basis von Lebenszyklusregeln.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Optimize your Amazon S3 Lifecycle rules with Amazon S3 Storage Class Analysis](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/analytics-storage-class.html) (Optimieren von S3-Lebenszyklusregeln mit S3 Storage Class Analysis)
+ [Evaluating Resources with AWS-Config-Regeln](https://docs.aws.amazon.com/config/latest/developerguide/evaluate-config.html) (Evaluieren von Ressourcen mit AWS Config-Regeln)
**Zugehörige Videos:**
+ [Simplify Your Data Lifecycle and Optimize Storage Costs With Amazon S3 Lifecycle](https://www.youtube.com/watch?v=53eHNSpaMJI) (Vereinfachen des Datenlebenszyklus und Optimieren von Speicherkosten mit S3-Lebenszyklen)
+ [ Reduce Your Storage Costs Using Amazon S3 Storage Lens](https://www.youtube.com/watch?v=A8qOBLM6ITY) (Reduzieren von Speicherkosten mit S3 Storage Lens)
# SUS04-BP04 Verwendung von Elastizität und Automatisierung zur Erweiterung des Block-Speichers oder des Dateisystems
Verwenden Sie Elastizität und Automatisierung, um den Block-Speicher oder das Dateisystem zu erweitern, wenn das Datenvolumen zunimmt, um den bereitgestellten Gesamtspeicher zu minimieren.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie unterhalten einen großen Block-Speicher oder ein großes Dateisystem für künftige Anforderungen.
+ Sie stellen zu viele Input- und Output-Operationen pro Sekunde (IOPS) in Ihrem Dateisystem bereit.
+ Sie überwachen die Nutzung Ihrer Daten-Volumes nicht.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Die Minimierung der übermäßigen Bereitstellung für das Speichersystem reduziert ungenutzte Ressourcen und verbessert die Gesamteffizienz Ihres Workloads.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Erstellen Sie Block-Speicher und Dateisysteme mit Größenzuweisung, Durchsatz und Latenz, die den Anforderungen Ihres Workloads entsprechen. Verwenden Sie Elastizität und Automatisierung, um den Block-Speicher oder das Dateisystem zu erweitern, wenn das Datenvolumen zunimmt, ohne dass diese Speicherservices übermäßig bereitgestellt werden.
**Implementierungsschritte**
+ Stellen Sie bei Speichersystemen mit einer festen Größe wie [Amazon EBS](https://aws.amazon.com/ebs/) sicher, dass Sie die Menge des verwendeten Speichers im Vergleich zur Gesamtspeichergröße überwachen und nach Möglichkeit die Speichergröße beim Erreichen eines Schwellenwerts automatisch erhöhen.
+ Verwenden Sie elastische Volumes und verwaltete Blockdaten-Services, um automatisch zusätzlichen Speicher zuzuweisen, wenn die Menge der persistenten Daten wächst. Sie können beispielsweise [Amazon EBS Elastic Volumes](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-modify-volume.html) verwenden, um Volume-Größe, Volume-Typ oder die Leistung Ihrer Amazon EBS-Volumes zu modifizieren.
+ Wählen Sie die korrekte Speicherklasse sowie den korrekten Leistungs- und Durchsatz-Modus für Ihr Dateisystem für Ihre geschäftlichen Anforderungen und überschreiten Sie diese nicht.
+ [ Amazon EFS Leistung ](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [ Amazon EBS-Volume-Leistung auf Linux-Instances ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSPerformance.html)
+ Legen Sie Zielstufen für die Nutzung Ihrer Daten-Volumes fest und passen Sie die Größe von Volumes an, die außerhalb der erwarteten Bereiche liegen.
+ Passen Sie die Größe schreibgeschützter Volumes an die Datenmenge an.
+ Migrieren Sie Daten zu Objektspeichern, um zu vermeiden, dass die überschüssige Kapazität aus Volumes mit fester Größe im Blockspeicher bereitgestellt wird.
+ Überprüfen Sie elastische Volumes und Dateisysteme, beenden Sie nicht genutzte und verkleinern Sie zu große Volumes, um sie an den aktuellen Datenumfang anzupassen.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Amazon FSx-Documentation](https://docs.aws.amazon.com/fsx/index.html)
+ [Was ist Amazon Elastic File System?](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/whatisefs.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Deep Dive on Amazon EBS Elastic Volumes ](https://www.youtube.com/watch?v=Vi_1Or7QuOg)(Weiterführende Informationen zu Amazon EBS Elastic Volumes)
+ [ Amazon EBS and Snapshot Optimization Strategies for Better Performance and Cost Savings ](https://www.youtube.com/watch?v=h1hzRCsJefs)(Amazon EBS und Snapshot-Optimierungsstrategien für bessere Leistung und Kosteneinsparungen)
+ [ Optimizing Amazon EFS for cost and performance, using best practices ](https://www.youtube.com/watch?v=9kfeh6_uZY8) (Amazon EFS mithilfe bewährter Methoden für Kosten und Leistung optimieren)
# SUS04-BP05 Entfernen nicht benötigter oder redundanter Daten
Entfernen Sie nicht benötigte oder redundante Daten, um die zum Speichern Ihrer Datensätze benötigten Speicherressourcen zu minimieren.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie duplizieren Daten, die leicht abgerufen oder erneut erstellt werden können.
+ Sie sichern alle Daten, ohne ihre Kritikalität zu berücksichtigen.
+ Sie löschen Daten nur unregelmäßig, nur bei bestimmten Ereignissen oder gar nicht.
+ Sie speichern Daten redundant, unabhängig von der Stabilität des Speicherservices.
+ Sie aktivieren die Amazon S3-Versionsverwaltung, ohne dass dies geschäftlich gerechtfertigt ist.
**Vorteile der Einführung dieser bewährten Methode:** Durch das Entfernen nicht benötigter Daten werden die für Ihren Workload benötigte Speichergröße und die Umweltbelastungen durch den Workload reduziert.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Speichern Sie keine Daten, die Sie nicht benötigen. Automatisieren Sie das Löschen von nicht benötigten Daten. Verwenden Sie Technologien, die Daten auf Datei- und Blockebene deduplizieren. Nutzen Sie native Servicefunktionen für Replikation und Redundanz.
**Implementierungsschritte**
+ Bewerten Sie, ob Sie das Speichern von Daten vermeiden können, indem Sie vorhandene, öffentlich verfügbare Datensätze in [AWS Data Exchange](https://aws.amazon.com/data-exchange/) und [offene Daten in AWS](https://registry.opendata.aws/) verwenden.
+ Verwenden Sie Mechanismen, die Daten auf Block- und Objektebene deduplizieren können. Hier finden Sie einige Beispiele zum Deduplizieren von Daten in AWS:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/2023-10-03/framework/sus_sus_data_a6.html)
+ Analysieren Sie den Datenzugriff, um nicht benötigte Daten zu identifizieren. Automatisieren Sie Lebenszyklusrichtlinien. Nutzen Sie zum Löschen native Servicefunktionen wie [Amazon DynamoDB Time To Live](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/TTL.html) [Amazon S3-Lebenszyklen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html) oder die [Amazon CloudWatch-Protokollaufbewahrung](https://docs.aws.amazon.com/managedservices/latest/userguide/log-customize-retention.html).
+ Verwenden Sie Virtualisierungsfunktionen in AWS, um Daten an der Quelle beizubehalten und eine Duplikation zu vermeiden.
+ [Cloud Native Data Virtualization on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=BM6sMreBzoA) (Cloudnative Datenvirtualisierung in AWS)
+ [Lab: Optimize Data Pattern Using Amazon Redshift Data Sharing](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/) (Lab: Optimierung von Datenmustern mit Amazon Redshift Data Sharing)
+ Verwenden Sie Sicherungstechnologien, mit denen inkrementelle Sicherungen möglich sind.
+ Nutzen Sie zum Erfüllen der Stabilitätsziele die Stabilität von [Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/DataDurability.html) und [Replikation von Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volumes.html) anstelle von selbst verwalteten Technologien wie redundanten Arrays unabhängiger Datenträger (Redundant Array Of Independent Disks, RAID).
+ Zentralisieren Sie Protokoll- und Nachverfolgungsdaten, deduplizieren Sie identische Protokolleinträge und richten Sie Mechanismen für die Anpassung der Ausführlichkeit ein, wenn notwendig.
+ Füllen Sie Zwischenspeicher nur vorab aus, wenn dies begründet werden kann.
+ Richten Sie Überwachung und Automatisierung für den Cache ein, um seine Größe entsprechend anzupassen.
+ Entfernen Sie veraltete Bereitstellungen und Komponenten aus Objektspeichern und Edge-Zwischenspeichern, wenn Sie neue Versionen Ihres Workloads veröffentlichen.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Change log data retention in CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/Amazon/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention) (Ändern der Protokolldatenaufbewahrung in CloudWatch Logs)
+ [Data deduplication on Amazon FSx for Windows File Server](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/using-data-dedup.html) (Datendeduplizierung in Amazon FSx für Windows File Server)
+ [Features of Amazon FSx for ONTAP including data deduplication](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/ONTAPGuide/what-is-fsx-ontap.html#features-overview) (Funktionen von Amazon FSx for ONTAP einschließlich Datendeduplizierung)
+ [Invalidating Files on Amazon CloudFront](https://docs.aws.amazon.com/Amazon/latest/DeveloperGuide/Invalidation.html) (Invalidieren von Dateien auf Amazon CloudFront)
+ [Using AWS Backup to back up and restore Amazon EFS file systems](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/awsbackup.html) (Verwenden von AWS Backup, um Amazon EFS-Dateisysteme zu sichern und wiederherzustellen)
+ [Was ist Amazon CloudWatch Logs?](https://docs.aws.amazon.com/Amazon/latest/logs/WhatIsLogs.html)
+ [Working with backups on Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_WorkingWithAutomatedBackups.html) (Arbeiten mit Backups in RDS)
**Zugehörige Videos:**
+ [Fuzzy Matching and Deduplicating Data with ML Transforms for AWS Lake Formation](https://www.youtube.com/watch?v=g34xUaJ4WI4) (Fuzzy Matching und Deduplizieren von Daten mit ML Transforms für AWS Lake Formation)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [Wie analysiere ich meine Amazon S3-Serverzugriffsprotokolle mit Amazon Athena?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/analyze-logs-athena/)
# SUS04-BP06 Verwenden geteilter Dateisysteme oder Objektspeicher für den Zugriff auf allgemeine Daten
Verwenden Sie geteilte Dateisysteme oder Speicher, um Datenduplizierungen zu vermeiden und eine effizientere Infrastruktur für Ihren Workload zu ermöglichen.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie stellen für jeden einzelnen Client Speicher bereit.
+ Sie trennen Datenvolumina von inaktiven Clients nicht ab.
+ Sie ermöglichen keinen Zugriff auf Speicher über Plattformen und Systeme hinweg.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Die Verwendung geteilter Dateisysteme oder Speicher ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Daten für mehrere Nutzer, ohne dass diese dazu kopiert werden müssen. Dies reduziert den Ressourcenumfang für den Workload.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Wenn Sie mehrere Nutzer oder Anwendungen haben, die auf die gleichen Datensätze zugreifen müssen, ist die Verwendung geteilter Speichertechnologien wichtig für eine effiziente Infrastruktur für Ihren Workload. Solche Technologien bieten einen zentralen Speicherort für die Speicherung und Verwaltung von Datensätzen und zur Vermeidung von Datenduplizierungen. Dazu wird die Konsistenz der Daten über verschiedene Systeme hinweg durchgesetzt. Dazu kommt, dass geteilte Speicher die effizientere Nutzung der Computing-Kapazitäten ermöglichen, da mehr Computing-Ressourcen gleichzeitig auf Daten zugreifen und diese verarbeiten können.
Rufen Sie Daten von diesen geteilten Speicherservices nur bei Bedarf ab und trennen Sie nicht genutzte Volumes, um Ressourcen freizumachen.
**Implementierungsschritte**
+ Migrieren Sie Daten in einen geteilten Speicher, wenn die Daten mehrfach genutzt werden. Hier sind einige Beispiele für geteilte Speichertechnologien auf AWS:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/2023-10-03/framework/sus_sus_data_a7.html)
+ Kopieren Sie Daten bzw. rufen Sie sie nur dann von geteilten Dateisystemen ab, wenn Sie sie benötigen. Sie können beispielsweise ein [Amazon FSx for Lustre-Dateisystem mit Unterstützung durch Amazon S3](https://aws.amazon.com/blogs/storage/new-enhancements-for-moving-data-between-amazon-fsx-for-lustre-and-amazon-s3/) erstellen und nur die Teilmenge der Daten laden, die für die Verarbeitung von Aufgaben zu Amazon FSx benötigt werden.
+ Löschen Sie Daten entsprechend Ihren Nutzungsmustern, wie in [SUS04-BP03 Verwalten des Lebenszyklus von Datensätzen mithilfe von Richtlinien](sus_sus_data_a4.md) erläutert.
+ Trennen Sie Volumes von Clients, die sie nicht aktiv verwenden.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [ Linking your file system to an Amazon S3 bucket ](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/create-dra-linked-data-repo.html) (Verknüpfung Ihres Dateisystems mit einem Amazon S3-Bucket)
+ [ Using Amazon EFS for AWS Lambda in your serverless applications ](https://aws.amazon.com/blogs/compute/using-amazon-efs-for-aws-lambda-in-your-serverless-applications/) (Amazon EFS für AWS Lambda in Ihren Serverless-Anwendungen verwenden)
+ [ Amazon EFS Intelligent-Tiering Optimizes Costs for Workloads with Changing Access Patterns ](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-efs-intelligent-tiering-optimizes-costs-for-workloads-with-changing-access-patterns/) (Amazon EFS Intelligent-Tiering optimiert die Kosten für Workloads mit wechselnden Zugriffsmustern)
+ [ Using Amazon FSx with your on-premises data repository ](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/fsx-on-premises.html)(Verwendung von Amazon FSx mit Ihrem On-Premises-Daten-Repository)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Optimierung der Speicherkosten mit Amazon EFS ](https://www.youtube.com/watch?v=0nYAwPsYvBo)(Optimierung der Speicherkosten mit Amazon EFS)
# SUS04-BP07 Minimieren von Datenübertragungen zwischen Netzwerken
Verwenden Sie gemeinsam genutzte Dateisysteme oder Objektspeicher zum Zugriff auf häufig genutzte Daten und minimieren Sie die zur Unterstützung von Datenverschiebungen für Ihren Workload benötigten Netzwerkressourcen.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie speichern alle Daten in derselben AWS-Region, unabhängig davon, wo sich deren Benutzer befinden.
+ Sie optimieren Datenumfang und -format nicht vor der Verschiebung über das Netzwerk.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Die Optimierung der Datenverschiebung über das Netzwerk reduziert den Umfang der für den Workload benötigten Netzwerkressourcen und verringert die Umweltauswirkungen.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser Best Practice:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Das Verschieben von Daten in der gesamten Organisation erfordert Computing-, Netzwerk- und Speicherressourcen. Verwenden Sie Techniken zur Minimierung von Datenverschiebungen und verbessern Sie die Gesamteffizienz Ihres Workloads.
## Implementierungsschritte
+ Berücksichtigen Sie die Nähe zu den Daten oder Benutzern als Entscheidungsfaktor bei der [Auswahl einer Region für Ihren Workload](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/how-to-select-a-region-for-your-workload-based-on-sustainability-goals/).
+ Partitionieren Sie regional genutzte Services so, dass regionsspezifische Daten in der Region gespeichert werden, in der sie genutzt werden.
+ Verwenden Sie effiziente Dateiformate (wie etwa Parquet oder ORC) und komprimieren Sie die Daten, bevor Sie sie über das Netzwerk verschieben.
+ Verschieben Sie keine nicht genutzten Daten. Einige Beispiele, die Ihnen helfen können, das Verschieben ungenutzter Daten zu vermeiden:
+ Beschränken Sie API-Antworten nur auf relevante Daten.
+ Aggregieren Sie Daten, wenn keine detaillierten Informationen auf Datensatzebene benötigt werden.
+ Siehe [Well-Architected Lab – Optimierung von Datenmustern mit Amazon Redshift Data Sharing](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/300_labs/300_optimize_data_pattern_using_redshift_data_sharing/).
+ Erwägen Sie die [kontoübergreifende Datenfreigabe in AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/cross-account-permissions.html).
+ Nutzen Sie Services, die Ihnen dabei helfen können, Code näher an den Nutzern Ihres Workloads auszuführen:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/2023-10-03/framework/sus_sus_data_a8.html)
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Optimieren Ihrer AWS-Infrastruktur für Nachhaltigkeit, Teil III: Netzwerke](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-iii-networking/)
+ [Globale AWS-Infrastruktur](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/)
+ [Hauptfunktionen von Amazon CloudFront einschließlich CloudFront Globales Edge-Netzwerk](https://aws.amazon.com/cloudfront/features/)
+ [Komprimieren von HTTP-Anforderungen in Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/gzip.html)
+ [Zwischenkomprimierung von Daten mit Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-output-compression.html#HadoopIntermediateDataCompression)
+ [Laden komprimierter Datendateien aus Amazon S3 in Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_loading-gzip-compressed-data-files-from-S3.html)
+ [Bereitstellen von komprimierten Dateien mit Amazon CloudFront](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/ServingCompressedFiles.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Demystifying data transfer on AWS (Das Geheimnis der Datenübertragung in AWS lüften) ](https://www.youtube.com/watch?v=-MqXgzw1IGA)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ Nachhaltige Architektur — Minimierung des Datenverkehrs zwischen Netzwerken ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/7c4f8394-8081-4737-aa1b-6ae811d46e0a/en-US)
# SUS04-BP08 Sichern von Daten nur in dem Fall, wenn ihre erneute Erstellung schwierig ist
Vermeiden Sie das Sichern von Daten ohne geschäftlichen Wert, um die Anforderungen an Speicherressourcen für Ihren Workload zu minimieren.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie haben keine Sicherungsstrategie für Ihre Daten.
+ Sie sichern Daten, die problemlos erneut erstellt werden können.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Das Vermeiden der Sicherung nichtkritischer Daten reduziert den Umfang der benötigten Speicherressourcen für den Workload und verringert die Umweltauswirkungen.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Die Vermeidung der Sicherung nicht benötigter Daten kann Kosten senken und die von dem Workload verwendeten Speicherressourcen verringern. Sichern Sie nur Daten, die einen geschäftlichen Wert haben oder zur Erfüllung von Compliance-Anforderungen benötigt werden. Prüfen Sie Backup-Richtlinien und vermeiden Sie einen flüchtigen Speicher, der in einem Wiederherstellungsszenario keinen Wert bietet.
**Implementierungsschritte**
+ Implementieren Sie eine Richtlinie für die Klassifizierung von Daten wie in [SUS04-BP01 Implementieren einer Richtlinie für die Klassifizierung von Daten](sus_sus_data_a2.md) erläutert.
+ Nutzen Sie die Wichtigkeit Ihrer Datenklassifizierung und entwerfen Sie eine Sicherungsstrategie auf der Grundlage Ihrer [Recovery Time Objective (RTO) und Ihrer Recovery Point Objective (RPO)](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_planning_for_recovery_objective_defined_recovery.html). Vermeiden Sie die Sicherung nichtkritischer Daten.
+ Schließen Sie Daten aus, die problemlos erneut erstellt werden können.
+ Schließen Sie flüchtige Daten von Backups aus.
+ Schließen Sie lokale Kopien von Daten aus, es sei denn, die für die Wiederherstellung dieser Daten von einem gemeinsamen Standort benötigte Zeit überschreitet Ihre Service Level Agreements (SLAs).
+ Verwenden Sie eine automatisierte Lösung oder einen verwalteten Service zur Sicherung geschäftskritischer Daten.
+ [AWS Backup](https://docs.aws.amazon.com/aws-backup/latest/devguide/whatisbackup.html) ist ein vollständig verwalteter Service, der die Zentralisierung und Automatisierung des Schutzes von Daten für AWS-Services in der Cloud und On-Premises vereinfacht. Praktische Anleitungen zur Erstellung automatisierter Sicherungen mit AWS Backup finden Sie unter [Well-Architected Labs – Testen der Sicherung und Wiederherstellung Ihrer Daten](https://wellarchitectedlabs.com/reliability/200_labs/200_testing_backup_and_restore_of_data/).
+ [Automatisieren Sie Sicherungen und optimieren Sie die Sicherungskosten für Amazon EFS mit AWS Backup](https://aws.amazon.com/blogs/storage/automating-backups-and-optimizing-backup-costs-for-amazon-efs-using-aws-backup/).
## Ressourcen
**Zugehörige bewährte Methoden:**
+ [REL09-BP01 Ermitteln und Sichern aller zu sichernden Daten oder Reproduzieren der Daten aus Quellen](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_backing_up_data_identified_backups_data.html)
+ [REL09-BP03 Automatische Daten-Backups](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_backing_up_data_automated_backups_data.html)
+ [REL13-BP02: Verwenden von definierten Wiederherstellungsstrategien, um die Wiederherstellungsziele zu erreichen](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_planning_for_recovery_disaster_recovery.html)
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Using AWS Backup to back up and restore Amazon EFS file systems](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/awsbackup.html) (Verwenden von AWS Backup, um Amazon EFS-Dateisysteme zu sichern und wiederherzustellen)
+ [Amazon EBS-Snapshots](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSSnapshots.html)
+ [Arbeiten mit Backups in Amazon Relational Database Service](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_WorkingWithAutomatedBackups.html)
+ [APN-Partner: Partner, die Sie bei der Sicherung unterstützen können](https://partners.amazonaws.com/search/partners?keyword=Backup)
+ [AWS Marketplace: Für die Sicherung geeignete Produkte ](https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=Backup)
+ [ Backing Up Amazon EFS ](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/efs-backup-solutions.html)(Sichern von Amazon EFS)
+ [ Backing Up Amazon FSx for Windows File Server ](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/using-backups.html)(Sichern von Amazon FSx für Windows File Server)
+ [ Backup und Wiederherstellung für Amazon ElastiCache (Redis OSS) ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/backups.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [AWS re:Invent 2021 - Backup, disaster recovery, and ransomware protection with AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Ru4jxh9qazc)(AWS re:Invent 2021 – Backup, Notfallwiederherstellung und Ransomware-Schutz mit AWS)
+ [AWS Backup Demo: Cross-Account and Cross-Region Backup ](https://www.youtube.com/watch?v=dCy7ixko3tE)(AWS Backup-Demo: Konto- und regionsübergreifendes Backup)
+ [AWS re:Invent 2019: Deep dive on AWS Backup, ft. Rackspace (STG341) ](https://www.youtube.com/watch?v=av8DpL0uFjc)(AWS re:Invent 2019: Eingehende Informationen zu AWS Backup mit Rackspace (STG341))
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ Well-Architected Lab - Testing Backup and Restore of Data ](https://wellarchitectedlabs.com/reliability/200_labs/200_testing_backup_and_restore_of_data/)(Well-Architected Lab – Testen von Backup und Wiederherstellung von Daten)
+ [ Well-Architected Lab - Backup and Restore with Failback for Analytics Workload ](https://wellarchitectedlabs.com/reliability/200_labs/200_backup_restore_failback_analytics/)(Well-Architected Lab – Backups und Wiederherstellung mit Failback für Analytics-Workload )
+ [ Well-Architected Lab - Disaster Recovery - Backup and Restore ](https://wellarchitectedlabs.com/reliability/disaster-recovery/workshop_1/)(Well-Architected Lab – Notfallwiederherstellung – Backup und Wiederherstellung)