Lambda를 사용하여 AWS 비용 관리 보고서 자동화
예산을 관리하려면 AWS 비용 모니터링이 필수적입니다. 이 가이드에서는 AWS Lambda 함수를 생성하여 비용 세부 정보를 검색하고 이를 이메일(SES를 통해) 및 Slack으로 보내는 방법을 안내합니다.
전제 조건
1.Lambda, SES 및 Cost Explorer에 대한 IAM 권한이 있는 AWS 계정.
2. 메시지를 보낼 Slack Webhook URL입니다.
3.알림을 위해 SES 이메일을 구성했습니다.
4. 비용 보고서를 CSV 파일로 저장하기 위한 S3 버킷입니다.
1단계: Cost Explorer 활성화
- AWS 결제 대시보드로 이동 > 비용 탐색기.
- Cost Explorer를 활성화하면 자세한 비용 데이터에 액세스할 수 있습니다.
2단계: S3 버킷 생성
- 비용 보고서를 저장할 S3 버킷(예: aws-cost-reports)을 만듭니다.
- 버킷에 Lambda에 대한 적절한 읽기/쓰기 권한이 있는지 확인하세요.
3단계: Lambda 코드 작성
1.람다 함수 생성
- AWS Lambda로 이동 > 함수 생성.
- Python 런타임(예: Python 3.9)을 선택합니다.
- 종속성 추가
- boto3 및 slack_sdk와 같은 Lambda 레이어나 패키지 라이브러리를 사용하세요. 3. Python 코드를 작성하고 실행합니다. (내 코드를 원하시면 내 블로그에 "ease-py-code"라고 댓글을 남겨주시면 공유해 드리겠습니다. )
4단계: S3 권한 추가
s3:PutObject, ses:SendEmail 및 ce:GetCostAndUsage를 허용하도록 Lambda 실행 역할을 업데이트합니다.
5단계: Lambda 테스트
1. 테스트 이벤트를 사용하여 수동으로 Lambda를 트리거합니다.
- 비용 보고서가 다음과 같은지 확인하세요.
- S3 버킷에 업로드되었습니다.
- SES를 통해 이메일을 보냈습니다.
- Slack에 알림이 표시됩니다.
결론
이 설정을 사용하면 AWS 비용 보고서가 받은 편지함과 Slack에 자동으로 전달되어 지출 추세에 대한 최신 정보를 지속적으로 얻을 수 있습니다. 보고 빈도를 맞춤 설정하거나 다른 차원별로 비용을 그룹화하여 이 솔루션을 세부적으로 조정하세요.
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위 내용은 Lambda를 사용하여 AWS 비용 관리 보고서 자동화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
