当我们在使用云端服务时，除了尽可能找寻降低成本的方法，像是购买各云端平台推出的费用节省方案之外，对于「成本异常的监测」也是在成本管控中相当重要的一环，定期观测成本状况，才能判断成本是否发生异常，且在得知异常发生时分析所导致的原因，进而调整配置，以减少再度发生的机率。今天我们就要来跟大家简单介绍由 AWS 所提供的 Cost Anomaly Detection 功能，一起来看看吧！

3 步骤进行 AWS Cost Anomaly Detection

 

AWS 的 Cost Anomaly Detection（成本异常侦测）透过 Machine Learning （机器学习）的技术来判别异常的成本支出与探究分析背后的根本原因。

一、首先，您可以建立一个 Cost Monitor（成本监控器）自定义异常阈值，可用于评估所有的 AWS 服务或是特定的组织下的成员帐户、成本分配标籤与成本类别的异常支出情况。透过机器学习技术可评估出您的支出模式，能以最大限度地减少误报的状况，像是根据季节性感知模式，了解每周或每月的季节性增长和自然增长。


二、接着，您可以建立提醒偏好设定，当侦测到异常支出情况时，可选择要以每日或每周的频率且可选择透过电子邮件或 SNS 来通知异常摘要。在建立成本监控器和订阅异常提醒通知后，Cost Anomaly Detection 会在 24 小时内启用，当成本达到您所设定的异常阈值时，就会收到通知，不过需注意的是，对于新服务的订阅需要有 10 天的历史资料后才能进行侦测。


三、最后，在得知异常支出情况后，您可透过 Cost Anomaly Detection 仪錶板来监控与分析异常支出的根本原因，像是哪个 AWS 服务、帐户、区域或使用类型等导致成本异常上升，进一步分析您平时成本的驱动因素，以较为准确地提供异常侦测结果，另外也可在 AWS Cost Explorer 中进行异常分析，以降低帐单的意外风险。


看到这边是不是很想进一步实际尝试呢？快跟我们一起到 AWS 上体验 Cost Anomaly Detection 的操作吧！
 

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参考资料：
AWS 官方服务介绍 - 〈AWS 成本异常侦测〉
https://aws.amazon.com/tw/aws-cost-management/aws-cost-anomaly-detection/