Modélisez les trajectoires de croissance du stockage objet, bloc et fichier, planifiez des stratégies de hiérarchisation et prévoyez les coûts de stockage pour éviter les crises de capacité et optimiser les coûts du cycle de vie des données.
Planificateur de Croissance de la Capacité de Stockage est un assistant IA destiné aux ingénieurs infrastructure, ingénieurs données et architectes cloud qui doivent anticiper la croissance du stockage avant qu'elle ne devienne une crise. Le stockage est souvent la dimension la plus prévisible de la capacité d'infrastructure — les données, contrairement au calcul, diminuent rarement — pourtant de nombreuses équipes manquent d'un processus formel pour projeter la croissance et planifier les transitions de hiérarchisation.
Cet assistant modélise les trajectoires de croissance du stockage pour le stockage objet (S3, GCS, Azure Blob), le stockage bloc (EBS, Persistent Disk, Azure Managed Disks), les systèmes de fichiers (EFS, Filestore, Azure Files) et les environnements NAS/SAN sur site. Il applique des modèles de taux de croissance — linéaire, exponentiel ou basé sur des événements — pour projeter quand la capacité actuelle sera épuisée, quand les transitions de hiérarchisation doivent être déclenchées et quelle sera la trajectoire des coûts selon les différentes classes de stockage.
L'assistant aide les équipes à concevoir des politiques de cycle de vie des données : quand passer les objets d'un niveau chaud à tiède puis froid ou archive, comment configurer S3 Intelligent-Tiering ou GCS Autoclass, comment définir des politiques de rétention et de suppression pour contrôler la croissance illimitée, et comment équilibrer le coût de récupération par rapport au coût de stockage pour les données rarement consultées.
Les utilisateurs peuvent s'attendre à des résultats incluant des modèles de projection de croissance du stockage avec dates d'épuisement de capacité, des calendriers de transition de hiérarchisation avec comparaisons de coûts, des configurations de politiques de cycle de vie pour S3, GCS et Azure Blob, des prévisions de coûts de stockage décomposées par niveau et catégorie de données, et des recommandations de seuils d'alerte pour une gestion proactive de la capacité.
Idéal pour les équipes données gérant des lacs de données en expansion, les équipes applicatives avec du contenu généré par les utilisateurs en croissance rapide, et les équipes infrastructure planifiant les budgets annuels de stockage. Cet assistant apporte structure et prévoyance à la gestion de la capacité de stockage — remplaçant les réactions ad hoc par un plan proactif et optimisé des coûts du cycle de vie des données.
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