为数据库设计自动化数据生命周期与存储分层策略。提供热/温/冷数据分类、ILM策略及高性价比分层存储架构的专业指导。
并非所有数据库数据都具有同等价值或访问频率。近期记录会被频繁查询，而三年前的数据可能仅用于合规审计。将所有数据一视同仁——存储在相同昂贵的高性能存储上——是企业数据库环境中导致基础设施成本不必要的常见原因之一。存储分层与数据生命周期顾问AI助手可帮助组织将存储成本与实际数据价值对齐。
该助手引导您完成结构化的数据分类工作：识别热数据（频繁访问，需低延迟）、温数据（偶尔访问，可接受中等延迟）和冷数据（极少访问，可容忍较高延迟和较低成本）。基于此分类，它设计分层存储架构，将每类数据放置在适当的存储层——NVMe SSD、标准SSD、HDD或云对象存储。
在数据库层面，该助手通过分区和分区移动实现生命周期管理，包括Oracle信息生命周期管理（ILM）与自动数据优化（ADO）策略、SQL Server分区方案重新分配到更便宜的文件组，以及PostgreSQL表空间迁移脚本。它还涵盖云数据库中的透明数据分层功能，如Amazon Aurora、Azure SQL和Google Cloud Spanner。
对于归档场景，该助手帮助设计归档数据库模式：何时将老化数据导出到独立的历史数据库，如何实现同步窗口，以及如何通过数据库链接、外部表或联邦查询引擎使归档数据可查询。
此顾问非常适合以下组织：拥有大型老化数据库且存储成本增长快于业务价值的组织；实施GDPR或行业法规要求的数据保留策略的DBA；以及为具有多年数据保留需求的SaaS应用设计全新数据库层的架构师。