Amazon s3

У Amazon Web Services отличный бесплатный пакет:хороший набор сервисов и щедрая раздача кредитов для разработчиков. Я был уверен: проблем с оплатой моего окружения не будет, поэтому о расходах не беспокоился. Мое приложение на 100% serverless, и я всегда укладывался в уровень бесплатного использования, так что просто игнорировал вопрос оплаты. В какой-то момент я расслабился и потерял бдительность.

Постепенно мой продукт становился популярнее, пользователей стало больше и я получил счет на 62$. Пережить можно, но я задумался о темпах роста: моё приложение не было оптимизировано для уменьшения затрат, так как я об этом никогда не задумывался. Что ж, пришло время заняться сокращением расходов.

AWS Cost Explorer

Сервис AWS Billing dashboard хорошо подходит для оплаты счетов и показывает график прогноза счетов за текущий месяц. Но этот сервис едва ли претендует на звание лучшего в AWS. Месячный прогноз часто врет, поэтому лучше игнорировать его вовсе.

Помимо Billing Dashboard, соседний Cost Explorer. Он предоставляет очень хорошую детализацию и возможность прогнозирования. Кроме просмотра стандартной разбивки потребления в AWS, можно писать код под Cost Explorer, извлекая много ценной информации. И мне это дело зашло.

Используя Cost Explorer, я смог заранее определить уязвимые места и исправить их задолго до того, как с меня начнут списывать за них деньги. Еще раз спасибо AWS.

Пользовательский интерфейс

Прежде чем начать работать, надо познакомиться со стандартным видом консоли Billing Dashboard. Нужно сначала включить её, что будет стоить денег. Лучше сделать это заранее, чтобы потом не было мучительно больно. У кого много остатку, тот не боится недостатку!

Пользовательский интерфейс интуитивно понятный: здесь мы можем получать подробные отчеты по дням / услуге; или сгруппированные по времени / региону / услуге и множеством других способов.

Это мой график потраченного за последние несколько месяцев.

Отчеты

В разделе reports мы можем получить несколько персональных отчетов. AWS предоставляет неплохой набор готовых шаблонов для отчетов, а также возможность создавать свои с нуля.

Бюджеты

Cost Explorer не ограничиваетсяотчетами и графиками. Чащеначинают осваивать AWS с небольших бюджетов и настроенных под них оповещений, но есть возможность сделать гораздо больше. Можно задать независимые бюджеты (по стоимости и использованию) для отдельных сервисов, и даже для отдельных инстансов или операций внутри сервиса.

Например, бюджет, который будет контролировать объем исходящих данных для базы данных DynamoDB и предупреждать вас при достижении пороговых значений.

Обнаружение аномалий

Это особенно актуально для систем с равномерной нагрузкой, а предупреждения помогут вам контролировать постепенный расход как запланировано. Можно задавать мониторинги, которые следят за конкретными сценариями. Мониторинги сравнивают текущие значения потребления с историческими, чтобы предупредить об отклонении от трендов.

Cost Explorer API

Стандартный вид консоли управления меня устраивает но только для эпизодического ознакомления. Для того, чтобы получить нечто большее, AWS предоставляет отличный API. Репозиторий AWS Samples Github дает нам наглядный пример доступа к API Cost Explorer.

Мой код основан на этом примере, и позволяет разработать собственный отчет для Cost Explorera.

Код Lambda функции

import osimport sys# Required to load modules from vendored subfolder (for clean development env)sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), "./vendored"))import boto3import datetimeimport loggingimport pandas as pd#For datefrom dateutil.relativedelta import relativedelta#For emailfrom email.mime.application import MIMEApplicationfrom email.mime.multipart import MIMEMultipartfrom email.mime.text import MIMETextfrom email.utils import COMMASPACE, formatdateSES_REGION="ap-south-1"CURRENT_MONTH = True#Default exclude support, as for Enterprise Support#as support billing is finalised later in month so skews trends    INC_SUPPORT = os.environ.get('INC_SUPPORT')if INC_SUPPORT == "true":    INC_SUPPORT = Trueelse:    INC_SUPPORT = FalseTAG_VALUE_FILTER = os.environ.get('TAG_VALUE_FILTER') or '*'TAG_KEY = os.environ.get('TAG_KEY')class CostExplorer:    """Retrieves BillingInfo checks from CostExplorer API    >>> costexplorer = CostExplorer()    >>> costexplorer.addReport(GroupBy=[{"Type": "DIMENSION","Key": "SERVICE"}])    >>> costexplorer.generateExcel()    """        def __init__(self, CurrentMonth=False):        #Array of reports ready to be output to Excel.        self.reports = []        self.client = boto3.client('ce', region_name='us-east-1')        # self.end = datetime.date.today().replace(day=1)        self.riend = datetime.date.today()        self.end = self.riend        # Default is last 12 months        self.start = (datetime.date.today() - relativedelta(months=+12)).replace(day=1) #1st day of month 12 months ago        self.ristart = (datetime.date.today() - relativedelta(months=+11)).replace(day=1) #1st day of month 11 months ago        self.sixmonth = (datetime.date.today() - relativedelta(months=+6)).replace(day=1) #1st day of month 6 months ago, so RI util has savings values        self.accounts = {}    def addRiReport(self, Name='RICoverage', Savings=False, PaymentOption='PARTIAL_UPFRONT', Service='Amazon Elastic Compute Cloud - Compute'): #Call with Savings True to get Utilization report in dollar savings        type = 'chart' #other option table        if Name == "RICoverage":            results = []            response = self.client.get_reservation_coverage(                TimePeriod={                    'Start': self.ristart.isoformat(),                    'End': self.riend.isoformat()                },                Granularity='MONTHLY'            )            results.extend(response['CoveragesByTime'])            while 'nextToken' in response:                nextToken = response['nextToken']                response = self.client.get_reservation_coverage(                    TimePeriod={                        'Start': self.ristart.isoformat(),                        'End': self.riend.isoformat()                    },                    Granularity='MONTHLY',                    NextPageToken=nextToken                )                results.extend(response['CoveragesByTime'])                if 'nextToken' in response:                    nextToken = response['nextToken']                else:                    nextToken = False            rows = []            for v in results:                row = {'date':v['TimePeriod']['Start']}                row.update({'Coverage%':float(v['Total']['CoverageHours']['CoverageHoursPercentage'])})                rows.append(row)              df = pd.DataFrame(rows)            df.set_index("date", inplace= True)            df = df.fillna(0.0)            df = df.T        elif Name in ['RIUtilization','RIUtilizationSavings']:            #Only Six month to support savings            results = []            response = self.client.get_reservation_utilization(                TimePeriod={                    'Start': self.sixmonth.isoformat(),                    'End': self.riend.isoformat()                },                Granularity='MONTHLY'            )            results.extend(response['UtilizationsByTime'])            while 'nextToken' in response:                nextToken = response['nextToken']                response = self.client.get_reservation_utilization(                    TimePeriod={                        'Start': self.sixmonth.isoformat(),                        'End': self.riend.isoformat()                    },                    Granularity='MONTHLY',                    NextPageToken=nextToken                )                results.extend(response['UtilizationsByTime'])                if 'nextToken' in response:                    nextToken = response['nextToken']                else:                    nextToken = False            rows = []            if results:                for v in results:                    row = {'date':v['TimePeriod']['Start']}                    if Savings:                        row.update({'Savings$':float(v['Total']['NetRISavings'])})                    else:                        row.update({'Utilization%':float(v['Total']['UtilizationPercentage'])})                    rows.append(row)                  df = pd.DataFrame(rows)                df.set_index("date", inplace= True)                df = df.fillna(0.0)                df = df.T                type = 'chart'            else:                df = pd.DataFrame(rows)                type = 'table' #Dont try chart empty result        elif Name == 'RIRecommendation':            results = []            response = self.client.get_reservation_purchase_recommendation(                #AccountId='string', May use for Linked view                LookbackPeriodInDays='SIXTY_DAYS',                TermInYears='ONE_YEAR',                PaymentOption=PaymentOption,                Service=Service            )            results.extend(response['Recommendations'])            while 'nextToken' in response:                nextToken = response['nextToken']                response = self.client.get_reservation_purchase_recommendation(                    #AccountId='string', May use for Linked view                    LookbackPeriodInDays='SIXTY_DAYS',                    TermInYears='ONE_YEAR',                    PaymentOption=PaymentOption,                    Service=Service,                    NextPageToken=nextToken                )                results.extend(response['Recommendations'])                if 'nextToken' in response:                    nextToken = response['nextToken']                else:                    nextToken = False            rows = []            for i in results:                for v in i['RecommendationDetails']:                    row = v['InstanceDetails'][list(v['InstanceDetails'].keys())[0]]                    row['Recommended']=v['RecommendedNumberOfInstancesToPurchase']                    row['Minimum']=v['MinimumNumberOfInstancesUsedPerHour']                    row['Maximum']=v['MaximumNumberOfInstancesUsedPerHour']                    row['Savings']=v['EstimatedMonthlySavingsAmount']                    row['OnDemand']=v['EstimatedMonthlyOnDemandCost']                    row['BreakEvenIn']=v['EstimatedBreakEvenInMonths']                    row['UpfrontCost']=v['UpfrontCost']                    row['MonthlyCost']=v['RecurringStandardMonthlyCost']                    rows.append(row)              df = pd.DataFrame(rows)            df = df.fillna(0.0)            type = 'table' #Dont try chart this        self.reports.append({'Name':Name,'Data':df, 'Type':type})    def addReport(self, Name="Default",GroupBy=[{"Type": "DIMENSION","Key": "SERVICE"},],     Style='Total', NoCredits=True, CreditsOnly=False, RefundOnly=False, UpfrontOnly=False, IncSupport=False):        type = 'chart' #other option table        results = []        if not NoCredits:            response = self.client.get_cost_and_usage(                TimePeriod={                    'Start': self.start.isoformat(),                    'End': self.end.isoformat()                },                Granularity='MONTHLY',                Metrics=[                    'UnblendedCost',                ],                GroupBy=GroupBy            )        else:            Filter = {"And": []}            Dimensions={"Not": {"Dimensions": {"Key": "RECORD_TYPE","Values": ["Credit", "Refund", "Upfront", "Support"]}}}            if INC_SUPPORT or IncSupport: #If global set for including support, we dont exclude it                Dimensions={"Not": {"Dimensions": {"Key": "RECORD_TYPE","Values": ["Credit", "Refund", "Upfront"]}}}            if CreditsOnly:                Dimensions={"Dimensions": {"Key": "RECORD_TYPE","Values": ["Credit",]}}            if RefundOnly:                Dimensions={"Dimensions": {"Key": "RECORD_TYPE","Values": ["Refund",]}}            if UpfrontOnly:                Dimensions={"Dimensions": {"Key": "RECORD_TYPE","Values": ["Upfront",]}}            tagValues = None            if TAG_KEY:                tagValues = self.client.get_tags(                    SearchString=TAG_VALUE_FILTER,                    TimePeriod = {                        'Start': self.start.isoformat(),                        'End': datetime.date.today().isoformat()                    },                    TagKey=TAG_KEY                )            if tagValues:                Filter["And"].append(Dimensions)                if len(tagValues["Tags"]) > 0:                    Tags = {"Tags": {"Key": TAG_KEY, "Values": tagValues["Tags"]}}                    Filter["And"].append(Tags)            else:                Filter = Dimensions.copy()            response = self.client.get_cost_and_usage(                TimePeriod={                    'Start': self.start.isoformat(),                    'End': self.end.isoformat()                },                Granularity='MONTHLY',                Metrics=[                    'UnblendedCost',                ],                GroupBy=GroupBy,                Filter=Filter            )        if response:            results.extend(response['ResultsByTime'])            while 'nextToken' in response:                nextToken = response['nextToken']                response = self.client.get_cost_and_usage(                    TimePeriod={                        'Start': self.start.isoformat(),                        'End': self.end.isoformat()                    },                    Granularity='MONTHLY',                    Metrics=[                        'UnblendedCost',                    ],                    GroupBy=GroupBy,                    NextPageToken=nextToken                )                results.extend(response['ResultsByTime'])                if 'nextToken' in response:                    nextToken = response['nextToken']                else:                    nextToken = False        rows = []        sort = ''        for v in results:            row = {'date':v['TimePeriod']['Start']}            sort = v['TimePeriod']['Start']            for i in v['Groups']:                key = i['Keys'][0]                if key in self.accounts:                    key = self.accounts[key][ACCOUNT_LABEL]                row.update({key:float(i['Metrics']['UnblendedCost']['Amount'])})             if not v['Groups']:                row.update({'Total':float(v['Total']['UnblendedCost']['Amount'])})            rows.append(row)          df = pd.DataFrame(rows)        df.set_index("date", inplace= True)        df = df.fillna(0.0)        if Style == 'Change':            dfc = df.copy()            lastindex = None            for index, row in df.iterrows():                if lastindex:                    for i in row.index:                        try:                            df.at[index,i] = dfc.at[index,i] - dfc.at[lastindex,i]                        except:                            logging.exception("Error")                            df.at[index,i] = 0                lastindex = index        df = df.T        df = df.sort_values(sort, ascending=False)        self.reports.append({'Name':Name,'Data':df, 'Type':type})    def generateExcel(self):        # Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.\        os.chdir('/tmp')        writer = pd.ExcelWriter('cost_explorer_report.xlsx', engine='xlsxwriter')        workbook = writer.book        for report in self.reports:            print(report['Name'],report['Type'])            report['Data'].to_excel(writer, sheet_name=report['Name'])            worksheet = writer.sheets[report['Name']]            if report['Type'] == 'chart':                # Create a chart object.                chart = workbook.add_chart({'type': 'column', 'subtype': 'stacked'})                chartend=13                for row_num in range(1, len(report['Data']) + 1):                    chart.add_series({                        'name':       [report['Name'], row_num, 0],                        'categories': [report['Name'], 0, 1, 0, chartend],                        'values':     [report['Name'], row_num, 1, row_num, chartend],                    })                chart.set_y_axis({'label_position': 'low'})                chart.set_x_axis({'label_position': 'low'})                worksheet.insert_chart('O2', chart, {'x_scale': 2.0, 'y_scale': 2.0})        writer.save()        #Time to deliver the file to S3        if os.environ.get('S3_BUCKET'):            s3 = boto3.client('s3')            s3.upload_file("cost_explorer_report.xlsx", os.environ.get('S3_BUCKET'), "cost_explorer_report.xlsx")        if os.environ.get('SES_SEND'):            #Email logic            msg = MIMEMultipart()            msg['From'] = os.environ.get('SES_FROM')            msg['To'] = COMMASPACE.join(os.environ.get('SES_SEND').split(","))            msg['Date'] = formatdate(localtime=True)            msg['Subject'] = "Cost Explorer Report"            text = "Find your Cost Explorer report attached\n\n"            msg.attach(MIMEText(text))            with open("cost_explorer_report.xlsx", "rb") as fil:                part = MIMEApplication(                    fil.read(),                    Name="cost_explorer_report.xlsx"                )            part['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="%s"' % "cost_explorer_report.xlsx"            msg.attach(part)            #SES Sending            ses = boto3.client('ses', region_name=SES_REGION)            result = ses.send_raw_email(                Source=msg['From'],                Destinations=os.environ.get('SES_SEND').split(","),                RawMessage={'Data': msg.as_string()}            )     def lambda_handler(event, context):    costexplorer = CostExplorer(CurrentMonth=False)    #Default addReport has filter to remove Support / Credits / Refunds / UpfrontRI    #Overall Billing Reports    costexplorer.addReport(Name="Total", GroupBy=[],Style='Total',IncSupport=True)    costexplorer.addReport(Name="TotalChange", GroupBy=[],Style='Change')    costexplorer.addReport(Name="TotalInclCredits", GroupBy=[],Style='Total',NoCredits=False,IncSupport=True)    costexplorer.addReport(Name="TotalInclCreditsChange", GroupBy=[],Style='Change',NoCredits=False)    costexplorer.addReport(Name="Credits", GroupBy=[],Style='Total',CreditsOnly=True)    costexplorer.addReport(Name="Refunds", GroupBy=[],Style='Total',RefundOnly=True)    costexplorer.addReport(Name="RIUpfront", GroupBy=[],Style='Total',UpfrontOnly=True)    #GroupBy Reports    costexplorer.addReport(Name="Services", GroupBy=[{"Type": "DIMENSION","Key": "SERVICE"}],Style='Total',IncSupport=True)    costexplorer.addReport(Name="ServicesChange", GroupBy=[{"Type": "DIMENSION","Key": "SERVICE"}],Style='Change')    costexplorer.addReport(Name="Accounts", GroupBy=[{"Type": "DIMENSION","Key": "LINKED_ACCOUNT"}],Style='Total')    costexplorer.addReport(Name="AccountsChange", GroupBy=[{"Type": "DIMENSION","Key": "LINKED_ACCOUNT"}],Style='Change')    costexplorer.addReport(Name="Regions", GroupBy=[{"Type": "DIMENSION","Key": "REGION"}],Style='Total')    costexplorer.addReport(Name="RegionsChange", GroupBy=[{"Type": "DIMENSION","Key": "REGION"}],Style='Change')    if os.environ.get('COST_TAGS'): #Support for multiple/different Cost Allocation tags        for tagkey in os.environ.get('COST_TAGS').split(','):            tabname = tagkey.replace(":",".") #Remove special chars from Excel tabname            costexplorer.addReport(Name="{}".format(tabname)[:31], GroupBy=[{"Type": "TAG","Key": tagkey}],Style='Total')            costexplorer.addReport(Name="Change-{}".format(tabname)[:31], GroupBy=[{"Type": "TAG","Key": tagkey}],Style='Change')    #RI Reports    costexplorer.addRiReport(Name="RICoverage")    costexplorer.addRiReport(Name="RIUtilization")    costexplorer.addRiReport(Name="RIUtilizationSavings", Savings=True)    costexplorer.addRiReport(Name="RIRecommendation") #Service supported value(s): Amazon Elastic Compute Cloud - Compute, Amazon Relational Database Service    costexplorer.generateExcel()    return "Report Generated"

IAM Role

Чтобы запускаться, Lambda функция должна обладать ролью с приведенными ниже правами:

Базовая политика Lambda

{    "Version": "2012-10-17",    "Statement": [        {            "Effect": "Allow",            "Action": [                "logs:CreateLogGroup",                "logs:CreateLogStream",                "logs:PutLogEvents"            ],            "Resource": "*"        }    ]}

Разрешение для записи отчетов в S3 бакет

{    "Version": "2012-10-17",    "Statement": [        {            "Sid": "VisualEditor0",            "Effect": "Allow",            "Action": [                "s3:PutObject",                "s3:GetObject"            ],            "Resource": "arn:aws:s3:::account.admin/*"        }    ]}

Simple Email Service

{    "Version": "2012-10-17",    "Statement": [        {            "Sid": "VisualEditor0",            "Effect": "Allow",            "Action": [                "ses:SendEmail",                "ses:SendRawEmail"            ],            "Resource": "*"        }    ]}

Cost Explorer

{    "Version": "2012-10-17",    "Statement": [        {            "Sid": "VisualEditor0",            "Effect": "Allow",            "Action": "ce:*",            "Resource": "*"        }    ]}

Запуск на Event Bridge

Наконец, мы настраиваем регулярный запуск нашей Lambda функции на Event Bridge, например, 5 числа каждого месяца. В результате работы всех настроек я буду получать email с прикрепленным XLS-отчетом. Также можно настраивать срабатывание еженедельно и даже на определенные дни недели, при необходимости.