成本策略

成本可视化与分析 - 使用 AWS Cost Explorer 实现云支出优化

详解使用 AWS Cost Explorer 进行云成本的可视化和分析方法。介绍与 CloudWatch 指标联动的用量监控以及成本优化的实践方法。

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Cost Explorer 是云成本管理核心的原因

结论是，AWS Cost Explorer 是统一提供云成本可视化、分析和预测的工具，是成本优化决策不可或缺的基础。云环境的按量计费模型虽然实现了灵活的资源利用，但缺乏适当管理时成本可能意外膨胀。Cost Explorer 以图表和表格显示过去 13 个月的成本数据，支持按服务别、账户别、区域别、标签别等多维度分析，帮助快速定位成本增长的原因。

成本分析的过滤与分组

Cost Explorer 的过滤功能可实现按特定服务、账户、区域、标签缩小范围的成本分析。利用成本分配标签可实现按项目别、团队别、环境别（dev/stg/prod）的成本分摊。分组功能可按日次、月次、小时单位把握成本趋势，早期发现异常成本增长的模式。 关于成本管理的详细信息，可参考相关书籍 (Amazon)。

成本预测与预算告警

Cost Explorer 的预测功能基于过去的使用模式预测未来 12 个月的成本。基于机器学习的预测模型考虑季节变动和趋势，提供高精度的估算。与 AWS Budgets 联动，设置月度预算，在实际支出达到预算的 80% 或 100% 时通过 SNS 通知或邮件告警。预算超支时自动执行操作的 Budget Actions 可自动停止 EC2 实例或限制 IAM 权限。

Savings Plans 与预留实例的优化

Cost Explorer 提供 Savings Plans 和预留实例（RI）的购买建议功能。分析过去的使用模式，推荐最优的承诺金额和实例类型。Savings Plans 分为 Compute Savings Plans 和 EC2 Instance Savings Plans 两种，可选择 1 年或 3 年承诺，最高可获得 72% 的折扣。覆盖率报告显示 Savings Plans 和 RI 覆盖了多少按需使用量，利用率报告显示购买的承诺被多少实际使用。

利用 CUR 的高级成本分析

Cost and Usage Report（CUR）是 AWS 提供的最详细成本数据，以每行一个资源的粒度将计费信息输出到 S3。CUR 包含 Cost Explorer 无法完全显示的详细数据，如用量、成本、标签、预留实例适用情况和 Savings Plans 适用情况。将 CUR 与 Athena 联动，可通过 SQL 查询进行自定义分析。与 QuickSight 联动可构建交互式仪表板，实现组织全体的成本可视化。

总结 - 云成本优化的持续实践

AWS Cost Explorer 是全面支持云成本可视化、分析、预测和优化的工具。多角度过滤和分组的成本分析、基于机器学习的预测和异常检测、Savings Plans 和 RI 的购买建议是云支出优化不可或缺的功能。与 CloudWatch 联动的实时监控和 Budgets 的预算告警/自动操作相结合，可实现持续的成本优化循环。

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