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AWS コスト異常検出による異常な支出の検出
AWS コスト異常検出は、機械学習モデルを使用して、デプロイされた の異常な支出パターンを検出して警告する機能です AWS のサービス。
AWS コスト異常検出の使用には、次の利点があります。
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集約されたレポートについての個別アラートが、E メールまたは Amazon SNS トピックにより送信されます。
Amazon SNS トピックの場合は、SNS トピックを Slack チャンネルまたは Amazon Chime チャットルームにマッピングする AWS Chatbot 設定を作成します。詳細については、「Amazon Chime および Slack での AWS コスト異常検出アラートの受信」を参照してください。
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機械学習手法を使用して支出パターンを評価することで、誤検出アラートを最小限に抑えることができます。例えば、時期的な増加や自然な増加を週別または月別で評価することができます。
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コストの増加を促進する 、サービス、リージョン AWS アカウント、使用タイプなど、異常の根本原因を調査できます。
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コストの評価方法は設定が可能です。すべての を AWS のサービス 個別に分析するか、特定のメンバーアカウント、コスト配分タグ、またはコストカテゴリを分析するかを選択します。
請求データが処理されると、 AWS コスト異常検出は 1 日約 3 回実行され、純非ブレンドコストデータ (適用されるすべての割引が計算された後の純コスト) の異常を監視します。アラートの受け取りには若干の遅延が発生することがあります。コスト異常検出では Cost Explorer のデータを使用しますが、データには最大 24 時間の遅延があります。その結果、使用状況が発生してから異常を検出するまでに最大 24 時間かかる場合があります。新しいモニターを作成する場合、新しい異常の検出を開始するまでに 24 時間かかることがあります。新しいサービスサブスクリプションでは、そのサービスの異常を検出する前に、10 日間のサービス使用状況の履歴データが必要です。
注記
コスト異常検出はいつでもオプトアウトできます。詳細については、「コスト異常検出のオプトアウト」を参照してください。
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