# データ
**Topics**
+ [SUS 4 データ管理のポリシーとパターンをどのように利用して、持続可能性目標を達成しますか?](sus-04.md)
# SUS 4 データ管理のポリシーとパターンをどのように利用して、持続可能性目標を達成しますか?
データ管理プラクティスを実装して、ワークロードのサポートに必要なプロビジョンされたストレージと、それを使用するために必要なリソースを削減します。データを理解し、データのビジネス価値とデータの使用方法をより効果的にサポートするストレージテクノロジーと設定を使用します。必要性が小さくなった場合はより効率的で性能を落としたストレージにデータをライフサイクルし、データが不要になった場合は削除します。
**Topics**
+ [SUS04-BP01 データ分類ポリシーを実装する](sus_sus_data_a2.md)
+ [SUS04-BP02 データのアクセスパターンとストレージパターンをサポートするテクノロジーを使用する](sus_sus_data_a3.md)
+ [SUS04-BP03 ポリシーを使用してデータセットのライフサイクルを管理する](sus_sus_data_a4.md)
+ [SUS04-BP04 伸縮性とオートメーションを使用してブロックストレージまたはファイルシステムを拡張する](sus_sus_data_a5.md)
+ [SUS04-BP05 不要なデータや重複するデータを削除する](sus_sus_data_a6.md)
+ [SUS04-BP06 共有ファイルシステムまたはストレージを使用して共通データにアクセスする](sus_sus_data_a7.md)
+ [SUS04-BP07 ネットワーク間でのデータ移動を最小限に抑える](sus_sus_data_a8.md)
+ [SUS04-BP08 データは再作成が難しい場合にのみバックアップする](sus_sus_data_a9.md)
# SUS04-BP01 データ分類ポリシーを実装する
データを分類してビジネス成果に対する重要度を理解し、データの保存にエネルギー効率の高い適切なストレージ層を選択します。
**一般的なアンチパターン:**
+ 処理または保存されているデータアセットの中で、類似の特徴 (機密度、ビジネス上の重要度、規制要件など) を持つものを特定していない。
+ データアセットのインベントリにデータカタログを実装していない。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** データ分類ポリシーを実装すると、データの最も省エネ的なストレージ階層を決定できます。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中
## 実装のガイダンス
データ分類には、組織が所有または運用する情報システムで処理中または保存中のデータのタイプの特定を含めます。また、データの重要度と、データの侵害、損失、誤使用によって考えられる影響についても検討します。
データ分類ポリシーは、データを使用する流れから逆算して実装し、あるデータセットの組織の運営における重要度のレベルを考慮に入れて、カテゴリ分けのスキームを作成します。
### 実装手順
+ **データインベントリを実施する:** ワークロードに存在するさまざまなデータタイプのインベントリを実施します。
+ **データをグループ分けする:** 組織に対するリスクに基づいて、データの重要度、機密度、整合性、可用性を判断します。このような要件を使用して、導入するデータ分類層のいずれかにデータをグループ分けします。例として、「[データを分類してスタートアップ企業を保護するための 4 つの簡単なステップ](https://aws.amazon.com/blogs/startups/four-simple-steps-to-classify-your-data-and-secure-your-startup/)」を参照してください。
+ **データ分類レベルとポリシーを定義する:** データグループごとに、データ分類レベル (パブリックポリシーや機密ポリシーなど) と処理ポリシーを定義します。分類にそってデータにタグを付けます。データ分類カテゴリの詳細については、データ分類に関するホワイトペーパーを参照してください。
+ **定期的にレビューする:** タグ付けされていないデータや分類されていないデータがないか、環境を定期的にレビューして監査します。オートメーションを使用してこのデータを特定し、データを適切に分類してタグ付けします。例として、[「AWS Glue でのデータ検出とカタログ化](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/catalog-and-crawler.html)」を参照してください。
+ **データカタログを作成する:** 監査およびガバナンス機能があるデータカタログを作成します。
+ **文書化する:** 各データクラスのデータ分類ポリシーと処理手順を文書化します。
## リソース
**関連ドキュメント:**
+ [データ分類に AWS クラウドを活用](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/data-classification/leveraging-aws-cloud-to-support-data-classification.html)
+ [AWS Organizations Tag policies](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_tag-policies.html)
**関連動画:**
+ [AWS re:Invent 2022 - Enabling agility with data governance on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=vznDgJkoH7k)
+ [AWS re:Invent 2023 - Data protection and resilience with AWS storage ](https://www.youtube.com/watch?v=rdG8JV3Fhk4)
# SUS04-BP02 データのアクセスパターンとストレージパターンをサポートするテクノロジーを使用する
データへのアクセス方法や保存方法を最も良くサポートするストレージ技術を使用し、ワークロードをサポートしながらプロビジョニングされるリソースを最小化します。
**一般的なアンチパターン:**
+ すべてのワークロードのデータの保存とアクセスのパターンが類似していると考えている。
+ ストレージ階層を 1 つだけ使用し、すべてのワークロードがその階層に適していると考えている。
+ 時間が経過してもデータアクセスパターンが変わらないと考えている。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** データのアクセスとストレージのパターンに基づいてストレージ技術を選択し最適化すると、ビジネスニーズを満たすために必要なクラウドリソースが削減し、クラウドワークロードの全体的な効率が向上します。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 低
## 実装のガイダンス
アクセスパターンに最適なストレージソリューションを選択するか、パフォーマンス効率を最大にするためにストレージソリューションに合わせてアクセスパターンを変更することを検討してください。
### 実装手順
+ **データとアクセスパターンの特徴を評価する**: データの特徴とアクセスパターンを評価し、ストレージのニーズにおける主な特徴を収集します。考慮する主な特徴には次のものがあります。
+ **データ型:** 構造、半構造、非構造
+ **データの増加:** 制限あり、無制限
+ **データ保存期間:** 永続、一時的、一過性
+ **アクセスパターン:** 読み取りまたは書き取り、頻度、急増、安定
+ **適切なストレージ技術を選択する:** データの特徴とアクセスパターンをサポートする適切なストレージ技術にデータを移行します。AWS ストレージ技術とその主な特徴を例としていくつか挙げます。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a3.html)
+ **ストレージ割当を自動化する:** Amazon EBS や Amazon FSx など固定サイズのストレージシステムの場合、利用可能なストレージ容量をモニタリングして、しきい値に達した場合のストレージ割り当てを自動化します。Amazon CloudWatch を活用して、Amazon [EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using_cloudwatch_ebs.html) と [Amazon FSx](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/monitoring-cloudwatch.html) のさまざまなメトリクスを収集および分析できます。
+ **適切なストレージクラスを選択する:** データに適したストレージクラスを選択します。
+ Amazon S3 ストレージクラスはオブジェクトレベルで設定できます。1 つのバケットには、すべてのストレージクラスに保存されているオブジェクトを含めることができます。
+ [Amazon S3 ライフサイクルポリシー](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html)を使用して、ストレージクラス間でオブジェクトを自動的に移動したり、データを削除したりすることができ、アプリケーションに変更を必要としません。一般的に、このようなストレージメカニズムを考える場合、リソース効率、アクセスのレイテンシー、信頼性の間でトレードオフを行う必要があります。
## リソース
**関連ドキュメント:**
+ [Amazon EBS ボリュームの種類](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volume-types.html)
+ [Amazon EC2 インスタンスストア](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 I/O の特性](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ebs-io-characteristics.html)
+ [ Amazon S3 ストレージクラスを使用する](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/storage-class-intro.html)
+ [Amazon Glacier とは](https://docs.aws.amazon.com/amazonglacier/latest/dev/introduction.html)
**関連動画:**
+ [AWS re:Invent 2023 - Improve Amazon EBS efficiency and be more cost-efficient ](https://www.youtube.com/watch?v=7-CB02rqiuw)
+ [AWS re:Invent 2023 - Optimizing storage price and performance with Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw)
+ [AWS re:Invent 2023 - Building and optimizing a data lake on Amazon S3](https://www.youtube.com/watch?v=mpQa_Zm1xW8)
+ [AWS re:Invent 2022: Building modern data architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o)
+ [AWS re:Invent 2022: Modernize apps with purpose-built databases](https://www.youtube.com/watch?v=V-DiplATdi0)
+ [AWS re:Invent 2022 - Building data mesh architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=nGRvlobeM_U)
+ [AWS re:Invent 2023 - Deep dive into Amazon Aurora and its innovations](https://www.youtube.com/watch?v=je6GCOZ22lI)
+ [AWSre:Invent 2023: Advanced data modeling with Amazon DynamoDB](https://www.youtube.com/watch?v=PVUofrFiS_A)
**関連する例:**
+ [ Amazon S3 の例 ](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/s3-examples.html)
+ [AWS 目的別データベースワークショップ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/93f64257-52be-4c12-a95b-c0a1ff3b7e2b/en-US)
+ [開発者向けデータベース](https://catalog.workshops.aws/db4devs/en-US)
+ [AWS モダンデータアーキテクチャ Immersion Day](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/32f3e732-d67d-4c63-b967-c8c5eabd9ebf/en-US)
+ [AWS でのデータメッシュの構築](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/23e6326b-58ee-4ab0-9bc7-3c8d730eb851/en-US)
# SUS04-BP03 ポリシーを使用してデータセットのライフサイクルを管理する
すべてのデータのライフサイクルを管理し、自動的に削除を実行することで、ワークロードに必要なストレージの総量を最小限に抑えます。
**一般的なアンチパターン:**
+ データを手動で削除する。
+ ワークロードデータは削除しない。
+ データ保持やアクセス要件に基づいて、よりエネルギー効率の高いストレージ階層にデータを移動することがない。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** データライフサイクルポリシーを使用すると、ワークロード内の効率的なデータアクセスと保持が保証されます。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中
## 実装のガイダンス
データセットには通常、そのライフサイクルにおいて異なる保持要件とアクセス要件があります。例えば、限られた期間のみ頻繁にデータセットにアクセスする必要があるアプリケーションもあります。その後、それらのデータセットにアクセスすることはほとんどありません。データストレージと計算の経時的な効率を向上させるには、データの経時的な処理方法を定義するルールであるライフサイクルポリシーを実装します。
ライフサイクル設定ルールを使用すると、特定のストレージサービスに対して、データセットをよりエネルギー効率の高いストレージ層に移行する、アーカイブする、または削除するように指示できます。このプラクティスにより、アクティブなデータの保存と取得が最小限に抑えられ、エネルギー消費量が低下します。さらに、古いデータのアーカイブや削除などのプラクティスは、規制コンプライアンスとデータガバナンスをサポートします。
### 実装手順
+ **データ分類の使用:** [ワークロード内のデータセットを分類します。](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/sus_sus_data_a2.html)
+ **処理規則の定義:** データクラスごとに処理手順を定義します。
+ **自動化の有効化:** ライフサイクルルールを適用するための自動ライフサイクルポリシーを設定します。さまざまな AWS ストレージサービスの自動ライフサイクルポリシーを設定する方法の例を次に示します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a4.html)
+ **未使用アセットの削除:** 未使用のボリューム、スナップショット、保存期間を過ぎたデータを削除します。削除には、[Amazon DynamoDB の有効期限](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/TTL.html)や [Amazon CloudWatch Logs 保持](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention)などのネイティブサービス機能を活用します。
+ **集約と圧縮:** ライフサイクルルールに基づいて、該当する場合はデータを集約および圧縮します。
## リソース
**関連ドキュメント:**
+ [Amazon S3 ストレージクラス分析を使用して Amazon S3 ライフサイクルルールを最適化する](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/analytics-storage-class.html)
+ [Evaluating Resources with AWS Config ルール](https://docs.aws.amazon.com/config/latest/developerguide/evaluate-config.html)
**関連動画:**
+ [AWS re:Invent 2021 - Amazon S3 Lifecycle best practices to optimize your storage spend ](https://www.youtube.com/watch?v=yGNXn7jOytA)
+ [AWS re:Invent 2023 - Optimizing storage price and performance with Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=RxgYNrXPOLw)
+ [Simplify Your Data Lifecycle and Optimize Storage Costs With Amazon S3 Lifecycle](https://www.youtube.com/watch?v=53eHNSpaMJI)
+ [Reduce Your Storage Costs Using Amazon S3 Storage Lens](https://www.youtube.com/watch?v=A8qOBLM6ITY)
# SUS04-BP04 伸縮性とオートメーションを使用してブロックストレージまたはファイルシステムを拡張する
伸縮性とオートメーションを使用して、データの増加につれてブロックストレージまたはファイルシステムを拡張し、プロビジョニングされるストレージの合計を最小化します。
**一般的なアンチパターン:**
+ 将来必要になるかもしれない大きなブロックストレージやファイルシステムを調達している。
+ ファイルシステムの IOPS (input and output operations per second、入出力操作毎秒) を過剰プロビジョニングしている。
+ データボリュームの使用率をモニタしていない。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** ストレージシステムのオーバープロビジョニングを最小限に抑えると、アイドル状態のリソースが減少し、ワークロードの全体的な効率が向上します。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中
## 実装のガイダンス
ワークロードに適したサイズ割り当て、スループット、レイテンシーで、ブロックストレージやファイルシステムを作成します。伸縮性とオートメーションを使用して、データの増加につれてブロックストレージまたはファイルシステムを拡張し、これらのストレージサービスを過剰プロビジョニングしないようにします。
### 実装手順
+ [Amazon EBS](https://aws.amazon.com/ebs/) などの固定サイズのストレージシステムについては、使用済みのストレージの量を全体的なストレージサイズに照らしてモニタリングするようにします。可能であれば、しきい値に到達したときにストレージサイズを増加させるオートメーションを作成します。
+ 伸縮自在なボリュームとマネージド型のブロックデータサービスを使用して、永続的データの増加に応じて追加のストレージの割り当てを自動化します。[Amazon EBS Elastic Volumes](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-modify-volume.html) では、EBS ボリュームのボリュームサイズの増加、ボリュームタイプの変更、パフォーマンスの調整を行うことができます。
+ ファイルシステムに適したストレージクラス、パフォーマンスモード、スループットモードを選択して、ビジネスニーズを超えることなく対処できるようにします。
+ [ Amazon EFS パフォーマンス](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/performance.html)
+ [Linux インスタンスでの Amazon EBS ボリュームのパフォーマンス](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSPerformance.html)
+ データボリュームの使用率の目標レベルを設定し、予想される範囲外のボリュームはサイズ変更します。
+ データに合わせて読み取り専用ボリュームのサイズを最適化します。
+ データをオブジェクトストアに移行して、ブロックストレージの固定ボリュームサイズを超える容量をプロビジョンするのを回避します。
+ 伸縮自在なボリュームやファイルシステムを定期的に見直して、アイドルなボリュームを停止し、現在のデータサイズに合わせて過剰プロビジョンされたリソースを縮小します。
## リソース
**関連ドキュメント:**
+ [Extend the file system after resizing an EBS volume](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/recognize-expanded-volume-linux.html)
+ [Modify a volume using Amazon EBS Elastic Volumes](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-modify-volume.html)
+ [Amazon FSx Documentation](https://docs.aws.amazon.com/fsx/index.html)
+ [Amazon Elastic File System とは](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/whatisefs.html)
**関連動画:**
+ [Deep Dive on Amazon EBS Elastic Volumes](https://www.youtube.com/watch?v=Vi_1Or7QuOg)
+ [Amazon EBS and Snapshot Optimization Strategies for Better Performance and Cost Savings](https://www.youtube.com/watch?v=h1hzRCsJefs)
+ [Optimizing Amazon EFS for cost and performance, using best practices](https://www.youtube.com/watch?v=9kfeh6_uZY8)
# SUS04-BP05 不要なデータや重複するデータを削除する
不要なデータや重複するデータを削除し、データセットの保存に必要なストレージリソースを最小限に抑えます。
**一般的なアンチパターン:**
+ 簡単に取得または再作成できるデータを複製している。
+ データの重要性を考慮せず、すべてのデータをバックアップしている。
+ データの削除は、不定期、運用イベント時のみ、またはまったく行わない。
+ ストレージサービスの耐久性に関係なく、データを冗長に保存している。
+ ビジネス上の正当な理由なく Amazon S3 バージョニングを有効にしている。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** 不要なデータを削除すると、ワークロードに必要なストレージサイズとワークロードの環境への影響が軽減されます。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中
## 実装のガイダンス
不要な冗長データセットを削除すると、ストレージコストと環境フットプリントを削減できます。この方法により、コンピューティングリソースが不要なデータではなく重要なデータのみを処理するため、コンピューティングの効率も向上する可能性があります。不要なデータの削除を自動化する。ファイルおよびブロックレベルでデータの重複を排除するテクノロジーを使用する。ネイティブデータレプリケーションと冗長性のためのサービス機能を使用します。
### 実装手順
+ **パブリックデータセットの評価:** [AWS Data Exchange](https://aws.amazon.com/data-exchange/) および [AWS の Open Data で公開されている既存のデータセットを使用し、データの保存を回避できるかどうかを評価します](https://registry.opendata.aws/)。
+ **データの重複排除:** ブロックレベルとオブジェクトレベルでデータを重複排除できる仕組みを使用します。AWS でデータの重複をなくす方法の例を次に示します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a6.html)
+ **ライフサイクルポリシーの使用:** ライフサイクルポリシーを使用して、未使用のアセットを自動的に削除します。削除には、[Amazon DynamoDB の有効期限](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/TTL.html)や [Amazon S3 Lifecycle](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html)、[Amazon CloudWatch Logs 保持](https://docs.aws.amazon.com/managedservices/latest/userguide/log-customize-retention.html)などのネイティブサービス機能を使用します。
+ **データ仮想化の使用:** AWS のデータ仮想化機能を使用してデータをソースに保持し、データの重複を回避します。
+ [AWS でのクラウドネイティブデータ仮想化](https://www.youtube.com/watch?v=BM6sMreBzoA)
+ [Amazon Redshift データ共有を使用したデータパターンの最適化](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/3-data/optimize-data-pattern-using-redshift-data-sharing)
+ **増分バックアップの使用:** 増分バックアップが可能なバックアップテクノロジーを使用します。
+ **ネイティブ耐久性の使用:** セルフマネージドテクノロジー (独立ディスクの冗長アレイ (RAID) など) の代わりに [Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/DataDurability.html) の耐久性と [Amazon EBS のレプリケーション](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volumes.html)を活用して、耐久性の目標を達成します。
+ **効率的なログの使用:** ログおよび追跡データを一元化し、同一のログエントリの重複を排除して、必要に応じて冗長性を調整するメカニズムを確立します。
+ **効率的なキャッシュの使用:** 正当化された場合にのみキャッシュを事前入力します。
+ キャッシュのモニタリングとオートメーションを確立し、それに従ってキャッシュをサイズ変更します。
+ **古いバージョンのアセットの削除:** ワークロードの新しいバージョンをプッシュする際に、オブジェクトストアとエッジキャッシュから古いデプロイとアセットを削除します。
## リソース
**関連ドキュメント:**
+ [Change log data retention in CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention)
+ [Data deduplication on Amazon FSx for Windows File Server](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/using-data-dedup.html)
+ [Features of Amazon FSx for ONTAP including data deduplication](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/ONTAPGuide/what-is-fsx-ontap.html#features-overview)
+ [Amazon CloudFront のファイルを無効化する](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/Invalidation.html)
+ [AWS Backup を使用してAmazon EFS ファイルシステムをバックアップおよび復元する](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/awsbackup.html)
+ [What is Amazon CloudWatch Logs?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html)
+ [バックアップの概要](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_WorkingWithAutomatedBackups.html)
+ [AWS Lake Formation を使用してデータセットの統合および重複の削除を実施](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/integrate-and-deduplicate-datasets-using-aws-lake-formation-findmatches/)
**関連動画:**
+ [Amazon Redshift Data Sharing Use Cases](https://www.youtube.com/watch?v=sIoTB8B5nn4)
**関連する例:**
+ [Amazon Athena で Amazon S3 サーバーアクセスログを分析する方法を教えてください。](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/analyze-logs-athena/)
# SUS04-BP06 共有ファイルシステムまたはストレージを使用して共通データにアクセスする
共有ファイルシステムまたはストレージを導入して、データの重複を避け、ワークロードのインフラストラクチャの効率を向上させます。
**一般的なアンチパターン:**
+ クライアントそれぞれにストレージをプロビジョンしている。
+ 非アクティブなクライアントからデータボリュームをデタッチしていない。
+ プラットフォームやシステムを横断してストレージに対するアクセスを提供していない。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** 共有ファイルシステム、ストレージを使用すると、データをコピーしなくても 1 つ以上のコンシューマーにデータを共有できます。これにより、ワークロードに必要なストレージリソースを削減できます。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中
## 実装のガイダンス
同じデータセットにアクセスするユーザーやアプリケーションが複数の場合、共有ストレージ技術を使用することが、ワークロードの効率的なインフラストラクチャを実現するために重要です。共有ストレージ技術を利用すると、データセットを 1 か所で保存および管理し、データの重複を避けることができます。また、異なるシステム間でデータの一貫性を維持できます。さらに、共有ストレージ技術を利用すると、複数のコンピューティングリソースが並列して同時にデータにアクセスして処理できるため、コンピューティング性能をより効率的に使用できます。
必要なときにのみ、このような共有ストレージサービスからデータを取得し、未使用のボリュームはデタッチしてリソースを解放します。
### 実装手順
+ **共有ストレージの使用:** データに複数のコンシューマーが存在する場合は、データを共有ストレージに移行します。AWS の共有ストレージ技術の例をいくつか示します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a7.html)
+ **必要なときにのみデータを取得:** 必要なときにのみ、共有ファイルシステムにデータをコピーしたり、共有ファイルシステムからデータを取得したりします。例えば、[Amazon S3 にバックアップされた Amazon FSx for Lustre ファイルシステム](https://aws.amazon.com/blogs/storage/new-enhancements-for-moving-data-between-amazon-fsx-for-lustre-and-amazon-s3/)を作成し、処理ジョブに必要なデータのサブセットのみを Amazon FSx にロードできます。
+ **不要データの削除:**「[SUS04-BP03 ポリシーを使用してデータセットのライフサイクルを管理する](sus_sus_data_a4.md)」で説明されているように、使用パターンに応じてデータを削除します。
+ **非アクティブなクライアントのデタッチ:** クライアントがアクティブに使用していないボリュームをクライアントからデタッチします。
## リソース
**関連ドキュメント:**
+ [Linking your file system to an Amazon S3 bucket](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/create-dra-linked-data-repo.html)
+ [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/)
+ [新機能 – Amazon EFS Intelligent-Tiering がアクセスパターンの変化に応じてワークロードのコストを最適化](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-efs-intelligent-tiering-optimizes-costs-for-workloads-with-changing-access-patterns/)
+ [オンプレミスデータリポジトリで Amazon FSx を使用する](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/fsx-on-premises.html)
**関連動画:**
+ [Storage cost optimization with Amazon EFS](https://www.youtube.com/watch?v=0nYAwPsYvBo)
+ [AWS re:Invent 2023 - What's new with AWS file storage](https://www.youtube.com/watch?v=yXIeIKlTFV0)
+ [AWS re:Invent 2023 - File storage for builders and data scientists on Amazon Elastic File System](https://www.youtube.com/watch?v=g0f6lrmEyRM)
# SUS04-BP07 ネットワーク間でのデータ移動を最小限に抑える
共通データへのアクセスに共有ファイルシステムまたはオブジェクトストレージを使用して、ワークロードにおけるデータ移動をサポートするために必要なネットワークリソースの総量を最小化します。
**一般的なアンチパターン:**
+ データユーザーの所在地とは別の、同じ AWS リージョンにすべてのデータを保存している。
+ データをネットワーク経由で移動する前に、データサイズや形式を最適化していない。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** ネットワーク経由のデータの移動を最適化すると、ワークロードに必要なネットワークリソースの総量を削減でき、環境への影響を抑えることができます。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中
## 実装のガイダンス
組織のあちこちにデータを移動するには、コンピューティング、ネットワーキング、ストレージのリソースが必要です。データ移動を最小限にするテクニックを使用して、ワークロード全体の効率を向上させます。
## 実装手順
+ **近接性の使用:** [ワークロードのリージョンを選択](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/how-to-select-a-region-for-your-workload-based-on-sustainability-goals/)するときは、データまたはユーザーの近接性を意思決定の要素として考慮します。
+ **パーティションサービス:** リージョン固有のデータが消費されるリージョン内に保存されるよう、リージョン内で消費されるサービスをパーティションします。
+ **効率的なファイル形式の使用:** 効率的なファイル形式 (Parquet や ORC など) を使用してデータを圧縮してから、ネットワーク経由で移動します。
+ **データ移動を最小限に抑える:** 未使用のデータは移動しません。未使用のデータ移動を防止するために参考となる事例をいくつかご紹介します。
+ API リソースを関連データのみに削減します。
+ 詳細なデータ (レコードレベルの情報は不要) を集約します。
+ 「[Well-Architected Lab - Optimize Data Pattern Using Amazon Redshift Data Sharing](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/3-data/optimize-data-pattern-using-redshift-data-sharing)」を参照してください。
+ [AWS Lake Formation のクロスアカウントのデータ共有](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/cross-account-permissions.html)を考慮します。
+ **エッジサービスの使用:** ワークロードのユーザーの近くでコードを実行できるサービスを使用します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a8.html)
## リソース
**関連ドキュメント:**
+ [持続可能な AWS インフラストラクチャの最適化、第三部:ネットワーキング編](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-iii-networking/)
+ [AWS グローバルインフラストラクチャ](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/)
+ [Amazon CloudFront 特徴](https://aws.amazon.com/cloudfront/features/) (グローバルエッジネットワーク他)
+ [Compressing HTTP requests in Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/gzip.html)
+ [Intermediate data compression with Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-output-compression.html#HadoopIntermediateDataCompression)
+ [圧縮されたデータファイルを Amazon S3 からロードする](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_loading-gzip-compressed-data-files-from-S3.html)
+ [圧縮ファイルを供給する](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/ServingCompressedFiles.html)
**関連動画:**
+ [Demystifying data transfer on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=-MqXgzw1IGA)
# SUS04-BP08 データは再作成が難しい場合にのみバックアップする
ビジネス価値のないデータのバックアップを避け、ワークロードに必要なストレージリソースを最小化します。
**一般的なアンチパターン:**
+ データのバックアップ戦略がない。
+ 簡単に再作成できるデータをバックアップしている。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** 重要度の低いデータのバックアップを回避することでワークロードに必要なストレージリソースを減らし、環境への影響を減らすことができます。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中
## 実装のガイダンス
必要ではないデータのバックアップを避けると、コストを下げ、ワークロードが使用するストレージリソースを削減できます。ビジネス価値のあるデータまたはコンプライアンス要件を満たすために必要なデータのみをバックアップします。バックアップポリシーを精査し、リカバリシナリオでは価値のないエフェメラルストレージを除外します。
### 実装手順
+ **データの分類:** [SUS04-BP01 データ分類ポリシーを実装する](sus_sus_data_a2.md) で解説しているとおりにデータ分類ポリシーを実装します。
+ **バックアップ戦略の策定:** データの重要度区分を用いて、[目標復旧時間 (RTO) と目標復旧時点 (RPO)](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_planning_for_recovery_objective_defined_recovery.html) に基づきバックアップ戦略を策定します。重要ではないデータのバックアップを避けます。
+ 簡単に再作成できるデータを除外します。
+ バックアップから一時データを除外します。
+ 共通の場所からデータを復元するために必要な時間がサービスレベルアグリーメント (SLA) を超える場合を除き、データのローカルコピーを除外します。
+ **自動化されたバックアップの使用:** 自動化されたソリューションまたはマネージドサービスを使用してビジネスクリティカルなデータをバックアップします。
+ [AWS Backup](https://docs.aws.amazon.com/aws-backup/latest/devguide/whatisbackup.html) はフルマネージド型のバックアップサービスであり、AWS のサービス、クラウド内、およびオンプレミス間で簡単に一元化およびデータ保護を自動化できます。AWS Backup を使用した自動パックアップの作成方法に関する実践的ガイダンスについては、「[Well-Architected Labs - Testing Backup and Restore of Data](https://catalog.workshops.aws/well-architected-reliability/en-US/4-failure-management/1-backup/30-testing-backup-and-restore-of-data)」を参照してください。
+ [AWS Backup を使用して Amazon EFS のバックアップを自動化しバックアップコストを最適化](https://aws.amazon.com/blogs/storage/automating-backups-and-optimizing-backup-costs-for-amazon-efs-using-aws-backup/)します。
## リソース
**関連するベストプラクティス:**
+ [REL09-BP01 バックアップが必要なすべてのデータを特定し、バックアップする、またはソースからデータを再現する](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_backing_up_data_identified_backups_data.html)
+ [REL09-BP03 データバックアップを自動的に実行する](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_backing_up_data_automated_backups_data.html)
+ [REL13-BP02 復旧目標を満たすため、定義された復旧戦略を使用する](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_planning_for_recovery_disaster_recovery.html)
**関連ドキュメント:**
+ [AWS Backup を使用してAmazon EFS ファイルシステムをバックアップし復元する](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/awsbackup.html)
+ [Amazon EBS snapshots](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSSnapshots.html)
+ [Amazon Relational Database Service でバックアップを操作する](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_WorkingWithAutomatedBackups.html)
+ [APN パートナー: バックアップの支援が可能なパートナー](https://partners.amazonaws.com/search/partners?keyword=Backup)
+ [AWS Marketplace: バックアップに活用できる製品](https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=Backup)
+ [Amazon EFS のバックアップ](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/efs-backup-solutions.html)
+ [Amazon FSx for Windows File Server のバックアップ](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/WindowsGuide/using-backups.html)
+ [Amazon ElastiCache (Redis OSS) のバックアップと復元](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/red-ug/backups.html)
**関連動画:**
+ [AWS re:Invent 2023 - Backup and disaster recovery strategies for increased resilience](https://www.youtube.com/watch?v=E073XISxrSU)
+ [AWS re:Invent 2023 - What's new with AWS Backup](https://www.youtube.com/watch?v=QIffkOyTf7I)
+ [AWS re:Invent 2021 - Backup, disaster recovery, and ransomware protection with AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Ru4jxh9qazc)