AWS 비용 변칙 탐지를 통한 비정상적 지출 탐지 - AWS 비용 관리

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AWS 비용 변칙 탐지를 통한 비정상적 지출 탐지

AWS 비용 예외 탐지는 기계 학습 모델을 사용하여 배포된 환경의 비정상적인 지출 패턴을 탐지하고 이에 대해 경고하는 기능입니다. AWS 서비스

AWS 비용 이상 탐지를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • 이메일 메시지 또는 Amazon SNS 주제 중 하나로 집계된 보고서에서 개별적으로 알림을 받습니다.

    Amazon SNS 주제의 경우, SNS 주제를 Slack 채널 또는 Amazon Chime 채팅방에 매핑하는 AWS Chatbot 구성을 생성하십시오. 자세한 설명은 Amazon Chime 및 Slack에서 AWS 비용 이상 탐지 알림 받기 섹션을 참조하세요.

  • 기계 학습 방식을 사용하여 지출 패턴을 평가해 오탐지 알림을 최소화합니다. 예를 들어 주별 또는 월별 계절성 및 유기적 성장을 평가할 수 있습니다.

  • 비용 증가를 유발하는 서비스 AWS 계정, 지역 또는 사용 유형과 같은 이상 현상의 근본 원인을 조사할 수 있습니다.

  • 비용을 평가하는 방법을 구성합니다. 모든 것을 AWS 서비스 독립적으로 분석할지 아니면 특정 회원 계정, 비용 할당 태그 또는 비용 범주를 분석할지 선택합니다.

청구 데이터가 처리된 후에는 AWS 비용 예외 항목 탐지 기능을 하루에 세 번 정도 실행하여 혼합되지 않은 순 비용 데이터 (즉, 적용 가능한 모든 할인이 계산된 후의 순비용) 에 이상이 있는지 모니터링합니다. 알림 수신 시 약간의 지연이 발생할 수 있습니다. Cost Anomaly Detection은 의 데이터를 사용하며, 최대 24시간의 지연이 있습니다. 따라서 사용량이 발생한 후 이상 탐지에 최대 24시간이 걸릴 수 있습니다. 새 모니터를 만드는 경우 새로운 이상 항목 감지를 시작하는 데 24시간이 걸릴 수 있습니다. 새 서비스를 구독하는 경우 해당 서비스에 대한 이상 항목을 감지하려면 10일간의 과거 서비스 사용 데이터가 필요합니다.

참고

언제든지 Cost Anomaly Detection을 옵트아웃할 수 있습니다. 자세한 내용은 비용 이상 탐지 옵트아웃을 참조하십시오.

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