如果不小心的话，云存储的成本很快就会增加。
将数据移动到云端是一种省钱的好方法。云存储的成本仅为每GB几美分，与内部部署的存储基础设施相比，其成本可能要低得多——更不用说更可靠、更易于管理了。然而，随着时间的推移，这些每千兆字节的便士加起来。如果你不小心控制你的云存储成本，你最终可能会得到远远超过你期望的总存储费用。
考虑到这一挑战，这里列出了在不牺牲存储可靠性和性能的情况下最小化云存储成本的最佳实践。
1.选择低成本的云存储服务。
降低云存储总成本的最佳方法可能是确保从一开始就选择成本最低的存储平台。
在许多情况下，这将意味着选择“替代”云提供商，而不是“三大”公共云之一。亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台（GCP）都提供价格合理的存储服务，但您可能会从专门从事存储的云供应商那里找到更好的定价。例如，芥末和Backblaze的存储价格仅为大型云中存储价格的一小部分。
这里需要注意的是，其他云存储提供商可能无法提供您所需的所有功能。它们通常只提供与AWSS3和AzureBlob存储等服务等效的对象存储。它们通常不提供块存储或在三大云平台上可以找到的各种数据库，也不提供其他类型的云服务，如虚拟机，您可能希望在存储数据的同一云中运行这些服务。
底线是：如果你只需要对象存储，一定要评估小型云提供商的服务和定价。根据您的需要和使用情况，这些供应商可能会也可能不会以比AWS、Azure或GCP低得多的成本提供您所需的存储。
2.选择正确的存储服务。
如果您选择在提供多种类型存储服务的云中存储数据，请确保选择最经济高效的存储类型来满足您的需要。
通常，对象存储是在云中存储数据的最简单、最经济的方法。但是，根据您对数据所做的操作，您可以通过使用不同的存储选项来降低总成本。例如，需要以某种方式处理的数据可以更好地存储在数据库中，在数据库中可以对其进行结构化，从而减少应用程序接收和分析数据所花费的时间（以及由此而来的金钱）。使用对象存储，您几乎没有能力构造数据，这会使分析成本更高。
3.利用存储类或存储层。
在许多公共云平台上，对象存储服务以不同的“类”（AWS和GCP使用的术语）或“层”（Azure的术语）提供。标准存储类别或存储层是最昂贵的。您可以通过选择将数据存储在成本较低的层中来节省资金。这里的概念与内部部署存储分层策略非常相似。
权衡通常是，成本较低的存储选项提供的性能级别较低。存储在这些层上的数据不能即时访问；阅读它可能需要几分钟到几个小时。如果您经常访问数据，您可能还需要支付额外费用。
根据您对数据的处理情况，较低成本的存储层或存储类可能是降低云存储支出的好方法，也可能不是。您不希望定期访问的归档数据是低成本分层的理想选择。您的应用程序必须经常读取或写入的数据是无效的。
4.使用云数据生命周期策略。
如果您有时需要将数据放在标准存储类中，但其他时候不需要，该怎么办？这就是数据生命周期策略的用武之地。在大多数主要的公共云上，您可以编写自动将数据从一个存储类或层迁移到另一个存储类或层的策略。这些策略可以确保您将数据保存在成本较高的类别中的时间不会超过您需要的时间，从而为您节省资金。
生命周期策略是降低云存储成本的一个很好的方法，例如，如果您有最初需要保持可访问性的日志数据，以防您为了进行故障排除而参考它。一旦日志变老并且不太可能被需要，您可以使用生命周期策略自动将其移动到成本较低的层。
5.在数据可靠性方面要明智。
5.在数据可靠性方面要明智。
保护数据免受暂时不可用或永久性丢失通常是任何企业的优先事项。这甚至可能是您首先将数据移动到云上的原因之一：您相信云将比您的本地基础设施更可靠。
也就是说，平衡数据可靠性和成本是很重要的。大多数云提供商都相当好的默认可用性级别；例如，亚马逊（Amazon）著名地承诺其S3服务中存储的数据具有“119”的耐久性。如果您对0.000000001%的数据丢失率感到满意，并且相信Amazon会兑现其承诺，那么S3中默认的持久性级别对您来说应该足够好了。
另一方面，您可能需要更高的可靠性。在这种情况下，您可以选择跨多个云可用性区域或区域镜像数据，甚至在不同的云中存储冗余副本。这样做将增加您的数据在云基础设施发生故障时保持安全和可用的可能性。但这也会大大增加您的存储成本。
无论你采取哪种方法，一定要做一个成本效益分析，以确保费用是值得的。无论您在云存储上花了多少钱，都无法完全、绝对地保证100%的可用性。
6.存储的数据不要超过需要。
最后，通过确保只在实际需要时在云中存储数据，可以最大限度地降低云存储成本。
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