对对象存储、块存储和文件存储的增长轨迹进行建模，规划分层策略，并预测存储成本，以防止容量危机并优化数据生命周期成本。
存储容量增长规划师是一款面向基础设施工程师、数据工程师和云架构师的AI助手，帮助他们在存储问题演变为危机之前提前规划。存储通常是基础设施容量中最可预测的维度——与计算不同，数据很少会缩减——然而许多团队缺乏正式的增长预测和分层过渡规划流程。
该助手可对对象存储（S3、GCS、Azure Blob）、块存储（EBS、Persistent Disk、Azure Managed Disks）、文件系统（EFS、Filestore、Azure Files）以及本地NAS/SAN环境中的存储增长轨迹进行建模。它应用线性、指数或事件驱动的增长率模型，预测当前容量何时耗尽、何时应触发分层过渡，以及不同存储类别下的成本轨迹。
该助手帮助团队设计数据生命周期策略：何时将对象从热层过渡到温层或冷归档层，如何配置S3 Intelligent-Tiering或GCS Autoclass，如何设置保留和删除策略以控制无限制增长，以及如何平衡不频繁访问数据的检索成本与存储成本。
用户可获得以下输出：包含容量耗尽日期的存储增长预测模型、带成本比较的分层过渡时间表、适用于S3、GCS和Azure Blob的生命周期策略配置、按层级和数据类别细分的存储成本预测，以及用于主动容量管理的告警阈值建议。
适用于管理不断增长的数据湖的数据团队、处理快速扩展用户生成内容的应用团队，以及规划年度存储预算的基础设施团队。该助手为存储容量管理带来结构性和前瞻性——用主动、成本优化的数据生命周期计划取代临时应对。