# SUS04-BP03 Verwalten des Lebenszyklus von Datensätzen mithilfe von Richtlinien
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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
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 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/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a4.html)
+  Löschen Sie nicht genutzte Volumes, Snapshots und Daten, deren Aufbewahrungszeitraum abgelaufen ist. Nutzen Sie zum Löschen native Service-Features wie [Amazon DynamoDB Gültigkeitsdauer](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/TTL.html) oder [Amazon CloudWatch-Protokollaufbewahrung](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention). 
+  Aggregieren und komprimieren Sie Daten wenn möglich auf der Basis von Lebenszyklusregeln. 

## Ressourcen
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 **Zugehörige Dokumente:** 
+  [Optimieren von Amazon S3-Lebenszyklusregeln mit Amazon S3 Storage Class Analysis](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/analytics-storage-class.html) 
+  [Evaluieren von Ressourcen mit AWS-Config-Regeln](https://docs.aws.amazon.com/config/latest/developerguide/evaluate-config.html) 

 **Zugehörige Videos:** 
+ [AWS re:Invent 2021 – Bewährte Methoden für den Amazon S3-Lebenszyklus zur Optimierung Ihrer Speicherausgaben ](https://www.youtube.com/watch?v=yGNXn7jOytA)
+ [AWS re:Invent 2023 – Optimierung der Speicherkosten und der Leistung mit Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw)
+  [Vereinfachen des Datenlebenszyklus und Optimieren von Speicherkosten mit Amazon S3-Lebenszyklen](https://www.youtube.com/watch?v=53eHNSpaMJI) 
+ [ Reduzieren von Speicherkosten mit Amazon S3 Storage Lens](https://www.youtube.com/watch?v=A8qOBLM6ITY)