拥有如此之多的存储选择，以及如此之多的企业数据，我们的IT团队希望简化AWS数据管理。我们要如何计划AWS存储生命周期？

许多企业的许多数据都是不经验访问的。高存储量、低成本和低性能资源，在这些AWS数据管理解决方案是最佳的选择。

数据有个生命周期，它在整个生命周期中在存储资源之间移动。随着企业寻求极限存储投资，存储生命周期管理变得越来越重要，尤其当涉及到像云存储这样的运营成本时。

公有云厂商，如AWS，实现了存储生命周期管理，允许数据在存储服务中迁入迁出。在大多数情况下，生命周期管理选项允许用户使用预定的规则对数据对象自动迁移到其他存储选项上，或预约删除不必要或过期的数据。Amazon S3中的bucket最多允许1,000个规则。

管理员使用Amazon S3控制台、AWS SDK或API来创建生命坝基配置。这些配置文件是XML文件，他们附加在S3 buckets上。生命周期规则把对象移动到其它的S3存储类中，如S3 Infrequent Access（IA）或Glacier档案中。规则还处以进行过期操作，如删除过期对象。虽然，S3对象只能迁移到Glacier中，却不能从Glacier迁出。一旦对你是Glacier，管理员可以通过从Glacier中拷贝临时副本到S3中。这意味着原始对象Glacier实例并未被触碰。90天后，管理员可以从生命周期规则中删除Glacier数据。

S3 IA在数据对象生命周期规则中具有关键性作用。数据通常存储在S3“标准”的存储类中，但是IA类为数据提供了较低成本、较低性能的选项，这些数据较少被访问，但要确保可以被访问。虽然IA可能没有标准S3那么昂贵，但IA对象却收取检索费用，因此管理员在把对象迁移到IA中前，必须考虑访问频率和相应的存储生命管理成本。许多情况睛，数据在从IA移至Glacier长期离线保存前，迁移到IA中要有一段时间。