스토리지 비용을 처음 최적화하려는 사람은 거의 항상 같은 실수를 한다 — S3 스토리지 클래스 가격표를 펼쳐놓고 GB당 단가가 가장 싼 Glacier Deep Archive를 고른다. 그리고 한 달 뒤 청구서를 보면 오히려 비용이 늘어 있다. 자주 꺼내 쓰는 데이터를 Deep Archive에 넣었더니 검색(retrieval) 비용과 최소 보관 기간 위약금이 저장 비용 절감을 압도해버린 것이다. 스토리지 비용의 본질은 저장 단가 하나가 아니라 저장·요청·검색·전송이라는 여러 비용이 접근 패턴에 따라 다르게 합산되는 함수라는 데 있다. "이 데이터를 얼마나 자주, 얼마나 빨리 꺼내야 하는가"를 모르면 어떤 클래스도 최적이 아니다.
S3는 2006년 단일 스토리지 클래스로 시작했지만, AWS는 데이터의 수명주기(lifecycle)가 균일하지 않다는 걸 일찍 깨달았다. 갓 업로드된 로그는 일주일간 뜨겁게 분석되다가, 한 달 뒤엔 가끔 조회되고, 일 년 뒤엔 규제 때문에 보관만 할 뿐 거의 꺼내지 않는다. 이 "온도 곡선(temperature curve)"에 맞춰 Standard → Standard-IA → Glacier → Deep Archive로 점점 싸고 느린 계층이 추가됐고, 2018년에는 접근 패턴을 모르거나 변덕스러운 데이터를 위해 Intelligent-Tiering이 나왔다