# ベストプラクティス 19.5 – ライブデータの階層化オプションを検討する SAP HANA を使った場合のコンピューティングコストは、主に必要なメモリの量によって決まります。そのため、データのオフロードおよび階層化オプションを使用すれば、コンピューティングコストを削減できます。他のデータベースにも階層化オプションはありますが、ここでは特に取り上げません。利用可能なオプションを理解するには、データベースプロバイダーにご相談ください。 **提案 19.5.1 – SAP HANA OLAP ベースのワークロードについて動的階層化、拡張ノード、ニアラインストレージ (NLS) を評価する** SAP HANA 動的階層化は、SAP HANA データベースでの履歴データの管理を可能にするオプションのアドオンです。動的階層化の目的は、頻繁にはアクセスされないデータの管理用に SAP HANA メモリに (SAP HANA のインメモリストアとは対照的な) ディスク中心の列指向ストアを加えることです。動的階層化は、ネイティブの SAP HANA ユースケースのみに使用でき、Business Warehouse (BW) on HANA や BW/4 HANA ユースケースには使用できません。 SAP HANA 拡張ノードは、ウォームデータの保存専用にセットアップされ、予約された特殊目的の SAP HANA ワーカーノードです。SAP HANA 拡張ノードを使うと、SAP ビジネスウェアハウス (BW) またはネイティブの SAP HANA 分析ユースケースのためのウォームデータが保存できます。SAP HANA 拡張ノードに保存できるデータの総量は、拡張ノードの合計メモリの 1 倍から 2 倍です。 SAP BW ニアラインストレージ (NLS) と SAP IQ を使うと、BW on HANA または BW/4 HANA データベースの外にコールドデータを保存できます。NLS が HANA データベースのコールドデータを SAP IQ Server 上のストレージに移動させます。 + AWS ドキュメント: [SAP Data Tiering (SAP データ階層化)](https://docs.aws.amazon.com/sap/latest/sap-hana/sap-data-tiering.html) **提案 19.5.2 – OLTP ベースのワークロードについて Data Aging と SAP HANA Native Storage Extension (NSE) を評価する** Data Aging は、アクセス頻度の低いデータをディスク領域に保存することで SAP HANA メモリに空き容量を作ります。 + AWS ドキュメント: [SAP Data Tiering (SAP データ階層化)](https://docs.aws.amazon.com/sap/latest/sap-hana/sap-data-tiering.html) **提案 19.5.3 – 大量の分析データへのデータレイクの使用を検討する** SAP および SAP 以外のデータを分析する場合、S3 ベースのデータレイクをコスト効率の良いデータストレージオプションとして使用できます。 + SAP on AWS ブログ: [Building data lakes with SAP on AWS (SAP on AWS を使ったデータレイクの構築)](https://aws.amazon.com/blogs/awsforsap/building-data-lakes-with-sap-on-aws/)