Detección de gastos inusuales con la detección AWS de anomalías de costes - AWS Gestión de costes

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Detección de gastos inusuales con la detección AWS de anomalías de costes

AWS La detección de anomalías en los costes es una función que utiliza modelos de aprendizaje automático para detectar patrones de gasto anómalos en las instalaciones y alertar al respecto. Servicios de AWS

AWS El uso de la detección de anomalías de costes incluye las siguientes ventajas:

  • Recibes alertas de forma individual en informes agregados, ya sea en un mensaje de correo electrónico o en un SNS tema de Amazon.

    Para SNS los temas de Amazon, crea una AWS Chatbot configuración que asigne el SNS tema a un canal de Slack o a una sala de chat de Amazon Chime. Para obtener más información, consulte Recepción de alertas de anomalías en Amazon Chime y Slack.

  • Puede evaluar los patrones de gasto mediante métodos de machine learning para minimizar alertas con falsos positivos. Por ejemplo, puede evaluar la estacionalidad semanal o mensual y el crecimiento natural.

  • Puedes investigar las causas fundamentales de la anomalía, clasificándolas según su impacto económico y dividiéndolas en cuatro dimensiones: Servicio de AWS Cuenta de AWS, región o tipo de uso.

  • Puede configurar la forma en que necesita evaluar los costos. Elija si quiere analizar todos sus datos de Servicios de AWS forma independiente o analizar cuentas de miembros, etiquetas de asignación de costes o categorías de costes específicas.

Una vez procesados los datos de facturación, la detección de anomalías en los AWS costes se ejecuta aproximadamente tres veces al día para detectar anomalías en los datos de costes netos no combinados (es decir, los costes netos una vez calculados todos los descuentos aplicables). Es posible que experimente un ligero retraso en la recepción de alertas. La Detección de anomalías en los costos utiliza datos de Explorador de costos, que tiene un retraso de hasta 24 horas. Como resultado de ello, puede tardar hasta 24 horas en detectar una anomalía después de que se produzca el uso. Cuando crea un monitor nuevo, puede tardar hasta 24 horas en comenzar a detectar nuevas anomalías. En el caso de una nueva suscripción a un servicio, se necesitan datos históricos de 10 días de uso del servicio para poder detectar anomalías en ese servicio.

nota

Puede desactivar la Detección de anomalías en los costos en cualquier momento. Para obtener más información, consulte Desactivación de la Detección de anomalías en los costos.

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