Azure Blob Storage Smart Tier 祝GA!!!ストレージコストを最適化しよう

Azure Blob Storage Smart Tier 祝GA ストレージコストを最適化しよう 2026/4/18(土) 「第 9 回 Azure Travelers 勉強会 金沢の旅」 御成門プログラマー(Tomotaka Suzuki)

自己紹介 名前：御成門プログラマー（Tomotaka Suzuki） 技術： Microsoft Azure(コスト周り多め), .NET, Angular X(Twitter) ： @onarimonprogram 技術ブログ ： onarimon.jp グルメブログ： food.onarimon.jp Microsoft MVP 2023年6月～ ・受賞カテゴリー Microsoft Azure ・技術分野： Azure Cost, Resource & Configuration Management → 名称変更で現在はAzure Operations & Management 失効

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前回の第8回 Azure Travelers 勉強会 仙台の旅 思い出 Day1(前日入り)

前回の第8回 Azure Travelers 勉強会 仙台の旅 思い出 Day2(勉強会当日)

第 9 回 Azure Travelers 勉強会 金沢の旅の思い出 車麩、バイ貝、赤牧、ふかしなどなど 金沢おでんならではの具が入っているのが特徴的 北陸の海鮮の本気を味わいました

第 9 回 Azure Travelers 勉強会 金沢の旅の思い出 予期せぬ波に靴がずぶぬれになるという障害発生、 急遽セカンダリーサンダルをデプロイし復旧 日本では運用はされていないらしいです。

第 9 回 Azure Travelers 勉強会 金沢の旅の思い出 語り合いたくなる見晴らし台 ほどよい柔らかさととろける甘さのプリン

Azure Blog Storage Smart Tier がGA!!! 2026年4月14日一般提供開始 データ使用パターンに基づいて ホット、クール、コールドの アクセス層移動を自動化する アクセス層コストの自動最適化を実現 Azure の更新情報 | Microsoft Azure

• https://azure.microsoft.com/ja-jp/updates?id=559746

Azure Blob Storage のアクセス層比較 Hot（ホット） 項目 Cool（クール） Cold（コールド） Archive（アーカイブ） Smart（スマート） 想定アクセス頻度 頻繁 月1〜2回程度 年数回程度 ほぼなし 不明/変動 最低保存期間 なし 30日 90日 180日 なし ストレージコスト 高い 中程度 低い 最も低い 自動最適化 読み取りコスト 最も低い 中程度 高い 非常に高い Hot料金で統一 書き込みコスト 低い 中程度 高い 高い Hot料金で統一 層内遷移コスト — — — — 無料 早期削除料金 なし あり あり あり なし ミリ秒 ミリ秒 1〜15時間 ミリ秒 データ取得レイテンシ ミリ秒 99.90% SLA（可用性） オンライン/オフライン オンライン 99% オンライン 99% オンライン 後で紹介 99%各層に準拠 オフライン オンライン 自動層移動 — Archive層への移動 監視費用 なし なし なし なし 主なユースケース Webアプリ バックアップ 法定保存 長期バックアップ アクティブコンテンツ 短期ログ 規制アーカイブ コンプライアンスデータ ストリーミング 非アクティブコンテンツ 災害復旧 あり アクセスパターン不明 変動するデータ

Smart Tier によるアクセス層移動自動化 新しいデータ→ホット層へ格納 30日アクセスなし→クール層へ移動 90日アクセスなし(クール層に移動してから60日)→コールド層へ移動 アクセスが発生→ホット層へ移動 Hot Tier 30日間アクセスなし Cool Tier アクセス発生 アクセス発生 60日間アクセスなし Cold Tier

Smart Tier 料金＆課金 関連の話 容量課金は今いる層の料金が適用される →最適化された層のストレージコストを適用できる スマート層のデータのアクセス操作はホット層の料金が適用 →操作する際には一番安価な価格が適用 スマート層内のアクセス層移動、早期削除、データ取得操作には課金が発生しない →実質クール層、コールド層のデメリットを消せる？ 監視料金が発生。 監視対象10,000オブジェクトあたり ¥6.39 ※2026/5/14時点 ※課金単位は監視操作数ではなく、監視対象数みたいです 予約は適用されないので注意 スマート 層を使用してAzure Blob Storageコストを最適化する - Azure Storage | Microsoft Learn

• https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/storage/blobs/access-tiers-smart?tabs=azure-portal

制限事項 Standard General Purpose v2 (GPv2) ストレージ アカウントが対象 ゾーン冗長ストレージ (ZRS、GZRS、または RA-GZRS)のみ対象 ブロックBlobのみが対象(ページBlobと追加Blobはサポートしていない) アーカイブ層は未対応 サイズが128Kib以上が層移動対象になる(以下のファイルはホット層に残り続ける)

実際に触ってみた しかしこの検証データ置いてから最低でも30日待たないと何も試せないんじゃ…

ネタ仕込みは30日前に行われていた 4/14(米国時間) GA発表 4/15(日本時間)朝にGAを知る 4/15 (日本時間)9:04 取り合えずStorageを作ってデータを置いておく ↓30日後 5/15(昨日) うまくいっていればHot層にファイルが移動しているはず 5/16 勉強会当日

作成時一瞬はまったこと 冗長性を対応している「ゾーン冗長ス トレージ 」にしていないと選べないと かではなく、そもそも選択肢に出てこ ない 最初気づかず、Azure Portalの言語 いじったり、プレビューのフラグ設定し たりしたけど単純なことだった

データが今どの層にいるか確認する方法 各データごとに今どこにいるのか確認する方法がなかった Storageのメトリックから「メトリック空間：BLOB」、「メトリック：Blob Count または Blob Capacity」を設定。「分割を適用する」で「値：Blob tier」にすることで層ごと合計個数、 合計容量は確認可能 • • • • • Smart Hot: スマート層ホット Smart Cool: スマート層クール Smart Cold: スマート層コールド Smart Hot-small: 128Kib以下対象外 BlockBlob、Smart: 移動対象の合計数

ライフサイクル管理との違い 項目 Smart Tier 自動化の方向 双方向（Hot 判断基準 アクセス実績に基づく自動判断 時間経過に基づく手動設定ルール 層移動のトリガー • アクセスなし30日 → Cool • アクセスなし90日 → Cold • アクセス発生 → Hot • 作成後N日経過 → 次の層へ • 最終更新後N日経過 → 次の層へ （層を自動で戻すことはできない） 層移動コスト 無料（Smart Tier内） 有料（層ごとに課金） 早期削除料金 なし あり（Cool: 30日、Cold: 90日、Archive: 180日） アクセスコスト Hot料金で統一（どの層でも同じ） 各層ごとに異なる（Cold/Archiveは高額） Archive層対応 ライフサイクル管理 Cool Cold） 非対応 一方向のみ（Hot → Cool → Cold → Archive） 対応 設定の複雑さ 不要（完全自動） 必要（JSON形式でルール定義） 冗長性要件 ZRS/GZRS/RA-GZRSのみ LRS/ZRS/GRS等すべて対応 監視費用 あり（128 KiB超/10,000オブジェクト毎月） なし ライフサイクルポリシーとの併用 削除のみ対応（層移動は不可） 完全対応 Azure Blob Storage ライフサイクル管理の概要 - Azure Blob Storage | Microsoft Learn

• https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/storage/blobs/lifecycle-management-overview

ライフサイクル管理はホットに戻れない

Azure Blob Storage のアクセス層比較 Hot（ホット） 項目 Cool（クール） Cold（コールド） Archive（アーカイブ） Smart（スマート） 想定アクセス頻度 頻繁 月1〜2回程度 年数回程度 ほぼなし 不明/変動 最低保存期間 なし 30日 90日 180日 なし ストレージコスト 高い 中程度 低い 最も低い 自動最適化 読み取りコスト 最も低い 中程度 高い 非常に高い Hot料金で統一 書き込みコスト 低い 中程度 高い 高い Hot料金で統一 層内遷移コスト — — — — 無料 早期削除料金 なし あり あり あり なし ミリ秒 ミリ秒 1〜15時間 ミリ秒 データ取得レイテンシ ミリ秒 99.90% SLA（可用性） オンライン/オフライン オンライン 99% オンライン 99% オンライン 99%各層に準拠 オフライン オンライン 自動層移動 — Archive層への移動 監視費用 なし なし なし なし 主なユースケース Webアプリ バックアップ 法定保存 長期バックアップ アクティブコンテンツ 短期ログ 規制アーカイブ コンプライアンスデータ ストリーミング 非アクティブコンテンツ 災害復旧 あり アクセスパターン不明 変動するデータ

まとめ 今までライフサイクル管理で手動で設定していたものが 自動でストレージコスト最適化できるようになった 使用状況に応じて最適なアクセス層に移動が可能 アーカイブ層には自動移動できないのがデメリット ライフサイクル管理との使い分けポイントとなるか