COST01-BP03 建立云预算和预测

调整现有的组织预算和预测流程，使之适应云成本和使用情况的易变特性。流程必须是动态的，可以使用基于趋势或基于业务驱动因素的算法，也可以将两者结合使用。

未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级： 高

实施指导

客户使用云来提高效率、速度和敏捷性，这导致成本和使用量的变化速度极快。随着工作负载效率的提高或者新工作负载和功能的部署，成本可以降低。当工作负载效率提高或部署新的工作负载和功能时，成本也可能增加。或者，工作负载将扩展以服务更多的客户，这会增加云的使用量和成本。现在比以前更容易获得资源。云的弹性也使成本和预测变得具有弹性。必须修改现有的组织预算流程，将这种变化因素考虑在内。

使用基于趋势（将历史成本用作输入）或者基于业务驱动因素（例如新产品发布或区域扩张）的算法，或者将趋势和业务驱动因素相结合，调整现有的预算和预测流程，使其更为灵活。

使用 AWS Budgets 设置精细的自定义预算，通过指定时间段、重复发生或金额（固定或可变），以及添加筛选条件（例如服务、AWS 区域和标签）来实现。为了随时了解现有预算的执行情况，您可以创建 AWS Budgets 报告 并安排好时间表，定期以电子邮件的形式发送给您和您的利益相关者。您还可以创建 AWS Budgets 警报， 该警报可以根据实际成本（本质上是被动的）创建或根据预测成本（从而留出时间缓解潜在的成本超支情况）创建。您的成本或使用量超出或预计将超出预算金额时，系统会向您发送警报。

AWS 可以帮助您灵活构建动态预测和预算制定流程，因此您可以随时了解成本是否达到或超出预算限制。

使用 AWS Cost Explorer ，根据历史支出预测所定义的未来时间范围内的成本。AWS Cost Explorer 的预测引擎会根据付费类型（例如，预留实例）对您的历史数据进行细分，并结合使用机器学习和基于规则的模型来分别预测所有付费类型的支出。使用 AWS Cost Explorer ，基于应用至历史成本（基于趋势）的机器学习算法，预测每日（最多 3 个月）或每月（最多 12 个月）的云成本。

使用 Cost Explorer 确定了基于趋势的预测后，请使用 AWS Pricing Calculator ，根据预期使用情况（流量、每秒请求数、所需 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）实例等）估计 AWS 使用场景和未来成本。您也可以用它来帮助您计划支出方式，找到节省成本的机会，并在使用 AWS 时做出明智的决定。

使用 AWS Cost Anomaly Detection 防止或减少意外成本，加强控制，同时不放慢创新速度。AWS Cost Anomaly Detection 利用先进的机器学习技术来识别异常支出并找出根本原因，使您能够快速采取行动。只需简单三步，您就可以创建自己的情境化监控器，在检测到任何异常支出时接收警报。让生成器专门负责生成，让 AWS Cost Anomaly Detection 监控您的支出并降低账单意外的风险。

如 “Well-Architected 成本优化支柱之财务与技术人员合作” 部分所述，在 IT 部门、财务部门和其他利益相关者之间建立合作关系和沟通机制非常重要，可以确保他们都使用相同的工具或流程来保持一致性。在预算可能需要更改的情况下，增加沟通机制接触点有助于更快地应对这些更改。

实施步骤

资源

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