# SUS04-BP06 공유 파일 시스템 또는 스토리지를 사용하여 공용 데이터에 액세스
공유 파일 시스템 또는 스토리지를 채택하여 데이터 중복을 방지하고 워크로드를 위한 보다 효율적인 인프라를 지원합니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 각 개별 클라이언트에 대해 스토리지를 프로비저닝합니다.
+ 비활성 클라이언트에서 데이터 볼륨을 분리하지 않습니다.
+ 플랫폼 및 시스템 전반에 걸쳐 스토리지에 액세스할 권한을 제공하지 않습니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:** 공유 파일 시스템 또는 스토리지를 사용하면 데이터를 복사하지 않고도 한 명 이상의 소비자와 데이터를 공유할 수 있습니다. 이를 통해 워크로드에 필요한 스토리지 리소스를 줄일 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
여러 사용자 또는 애플리케이션이 동일한 데이터세트에 액세스하는 경우 워크로드에 효율적인 인프라를 사용하기 위해서는 공유 스토리지 기술을 사용해야 합니다. 공유 스토리지 기술은 데이터세트를 저장 및 관리하고 데이터 중복을 방지할 수 있는 중앙 위치를 제공합니다. 또한 여러 시스템에 걸쳐 데이터의 일관성을 적용합니다. 나아가 공유 스토리지 기술을 사용하면 여러 컴퓨팅 리소스가 동시에 데이터에 액세스하고 이를 처리할 수 있으므로 컴퓨팅 성능을 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
이러한 공유 스토리지 서비스에서 필요한 경우에만 데이터를 가져오고 사용하지 않는 볼륨을 분리하여 리소스를 확보하세요.
### 구현 단계
+ **공유 스토리지 사용:** 데이터의 소비자가 다수인 경우 데이터를 공유 스토리지로 마이그레이션합니다. AWS 기반 공유 스토리지 기술의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/2024-06-27/framework/sus_sus_data_a7.html)
+ **필요에 따라 데이터 가져오기:** 필요한 경우에만 공유 파일 시스템에 데이터를 복사하거나 데이터를 가져옵니다. 예를 들어, [Amazon S3 기반 Amazon FSx for Lustre 파일 시스템](https://aws.amazon.com/blogs/storage/new-enhancements-for-moving-data-between-amazon-fsx-for-lustre-and-amazon-s3/)을 생성하고 작업을 처리하는 데 필요한 데이터의 하위 세트만 Amazon FSx로 로드할 수 있습니다.
+ **불필요한 데이터 삭제:** 사용 패턴에 따라 적절하게 데이터를 삭제합니다([SUS04-BP03 정책을 사용하여 데이터세트의 수명 주기 관리](sus_sus_data_a4.md) 참조).
+ **비활성 클라이언트 분리:** 자주 사용하지 않는 클라이언트에서 볼륨을 분리합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [ 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/)
+ [ 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/)
+ [ Using Amazon FSx with your on-premises data repository ](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/fsx-on-premises.html)
**관련 비디오:**
+ [ 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)