AWS で、コスト異常を調査する AI を活用したコスト調査機能が提供されるようになりました
AWS コスト異常検出に、AI を活用したコスト調査機能が搭載されました。これにより、Amazon Q を使用して検出されたコスト異常の根本原因を分析することができます。コスト変化を調査するには、通常、コストデータを AWS CloudTrail イベントおよびリソースアクティビティと関連付ける必要があり、これには数時間かかる場合があります。コスト調査機能では、わかりやすい言葉による説明を数分で得られるため、FinOps の実務者とエンジニアリングチームがアラートから迅速にアクションを起こすのに役立ちます。
異常の調査を開始すると、Amazon Q がコスト変化が使用量主導型かレート主導型かを判断し、原因となっているサービス、アカウント、リージョンを特定します。使用量主導型の変更については AWS CloudTrail と関連付けて、その変更を特定の API コールと IAM プリンシパルに帰属させます。CloudTrail 組織証跡のある組織の場合、調査はすべてのメンバーアカウントで自動的に行われます。フォローアップの質問をして会話を続け、パターンを調べたり、特定のリソースを掘り下げたりすることができます。
AI を活用したコスト調査は、現在、すべての商用 AWS リージョンで追加料金なしでご利用いただけます。 Amazon CloudWatch Logs に配信される組織全体の CloudTrail 証跡を用いるクロスアカウント調査では、スキャンされたデータに基づいて標準の CloudWatch Logs Insights 料金が発生する可能性があります。
使用を開始するには、AWS Billing and Cost Management コンソールの [AWS コスト異常検出] に移動し、検出された異常について [Investigate with Amazon Q] を選択します。詳細については、AWS Billing and Cost Management ユーザーガイドの「Investigating anomaly root causes with Amazon Q」を参照してください。