Pull to refresh

Оптимизируем затраты с помощью AWS Cost Explorer

PythonCloud computingAmazon Web ServicesAPIServerless
Translation
Tutorial
Original author: eCrazy Technologies

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 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 ограничивается отчетами и графиками. Чаще начинают 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 Explorer’a.

Код Lambda функции

import os
import 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 boto3
import datetime
import logging
import pandas as pd
#For date
from dateutil.relativedelta import relativedelta
#For email
from email.mime.application import MIMEApplication
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
from email.utils import COMMASPACE, formatdate

SES_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 = True
else:
    INC_SUPPORT = False

TAG_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.

Tags:awslambdaserverlessapicostsbillingsess3amazon s3amazon ec2
Hubs: Python Cloud computing Amazon Web Services API Serverless
Total votes 21: ↑21 and ↓0 +21
Views3.2K

Popular right now

Middle ML Engineer
to 3,500 $ProvectusКазаньRemote job
Middle Python разработчик (облачный сервис)
from 100,000 to 150,000 ₽EORAСанкт-ПетербургRemote job
Fullstack Node+React Software Engineer
from 3,000 to 5,000 $CodemotionRemote job
Разработчик Python (Senior Software Engineer)
from 3,000 to 4,500 $DAIVE IncRemote job
Системный администратор Linux / DevOps
from 170,000 ₽Golden GooseМоскваRemote job