AWS Cost Anomaly Detection 热门2020年〜

使用机器学习自动检测 AWS 使用费用异常增长的服务

阅读约需 1 分钟最后更新： 2026-03-28

它能做什么

AWS Cost Anomaly Detection 是一项使用机器学习自动检测 AWS 使用费用异常模式的服务。学习过去的费用模式，当实际费用偏离预期时自动发出告警。无需手动设置阈值，ML 模型会自动适应各服务和账户的费用模式。

用于及早发现因配置错误导致的意外费用增长、检测未授权资源创建造成的费用异常、识别因流量激增导致的成本飙升、监控新服务上线后的费用趋势等。是防止意外高额账单的重要安全网。

可以将其比作信用卡的异常交易检测。信用卡公司学习您的消费模式，当出现异常消费（如突然在海外大额消费）时会发出警报。Cost Anomaly Detection 同样学习您的 AWS 费用模式，检测到异常时通知您。

AWS Cost Anomaly Detection 是一项自动检测费用异常的服务。与 Budgets 的固定阈值告警不同，它使用机器学习理解正常的费用模式，只在真正异常时发出告警。这减少了误报，同时能捕捉到固定阈值可能遗漏的渐进式异常增长。

可以创建多种类型的监控器。AWS 服务监控器按服务检测异常。关联账户监控器按账户检测异常。成本类别监控器和成本分配标签监控器按自定义分组检测异常。可以组合多个监控器覆盖不同维度的费用异常。

检测到异常时，通过 SNS 或电子邮件发送告警。告警包含异常的根本原因分析，显示哪个服务、哪个区域、哪个使用类型导致了费用异常。还显示异常的严重程度和预计影响金额，帮助快速判断是否需要立即处理。关于成本管理的最佳实践，也可以参考相关书籍（Amazon）。

在 Cost Management 控制台的 Cost Anomaly Detection 中创建监控器。选择监控类型（推荐从 AWS 服务监控器开始），设置告警订阅（SNS 主题或邮箱地址）和最小告警阈值（如影响金额超过 10 美元时通知）。创建后 ML 模型会自动开始学习费用模式。