我有一个包含 2.7M 张图像（约 1TB）的 ML 数据集。为了进行 ML 实验，我将这些图像作为 blob 上传到 Azure 存储帐户的“热”访问下（我认为这适合 ML 训练）。在没有积极训练的情况下，我希望这个数据集处于“存档”模式，以避免积累“漏水水龙头”电荷。
这有关 blob 存储访问层的文档描述了如何在每个 blob 基础上进行切换，但据我所知，这是基于每个文件的（甚至不是基于每个目录，这样就可以了）。
有没有办法切换整个存储帐户的访问层？
除此之外，什么可能是好的策略？也许创建一个默认存档访问存储帐户，并根据需要创建和删除临时热访问存储帐户，然后data_archive进行基于云的复制？data_for_training_purposes