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name: aws-cost-optimizer description: "全面的 AWS 成本分析和优化建议，使用 AWS CLI 和 Cost Explorer" risk: safe source: community date_added: "2026-02-27"

AWS 成本优化器

分析 AWS 支出模式，识别浪费，并提供可操作的成本削减策略。

何时使用此技能

当你需要分析 AWS 支出、识别成本优化机会或减少云资源浪费时使用此技能。

核心能力

成本分析

• 解析 AWS Cost Explorer 数据以发现趋势和异常
• 按服务、区域和资源标签分解成本
• 识别月度环比支出增长

资源优化

• 检测空闲 EC2 实例（低 CPU 利用率）
• 查找未挂载的 EBS 卷和旧快照
• 识别未使用的弹性 IP
• 定位利用率不足的 RDS 实例
• 查找符合生命周期策略的旧 S3 对象

节省建议

• 建议预留实例/Savings Plans 机会
• 基于 CloudWatch 指标推荐实例调整大小
• 识别位于昂贵区域的资源
• 计算特定操作的潜在节省

AWS CLI 命令

获取成本和使用量

# 过去30天按服务分类的成本
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=$(date -d '30 days ago' +%Y-%m-%d),End=$(date +%Y-%m-%d) \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE

# 当月每日成本
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=$(date +%Y-%m-01),End=$(date +%Y-%m-%d) \
  --granularity DAILY \
  --metrics UnblendedCost

查找未使用的资源

# 未挂载的 EBS 卷
aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query 'Volumes[*].[VolumeId,Size,VolumeType,CreateTime]' \
  --output table

# 未使用的弹性 IP
aws ec2 describe-addresses \
  --query 'Addresses[?AssociationId==null].[PublicIp,AllocationId]' \
  --output table

# 空闲 EC2 实例（需要 CloudWatch）
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/EC2 \
  --metric-name CPUUtilization \
  --dimensions Name=InstanceId,Value=i-xxxxx \
  --start-time $(date -u -d '7 days ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --end-time $(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --period 86400 \
  --statistics Average

# 旧 EBS 快照（>90天）
aws ec2 describe-snapshots \
  --owner-ids self \
  --query 'Snapshots[?StartTime<=`'$(date -d '90 days ago' --iso-8601)'`].[SnapshotId,StartTime,VolumeSize]' \
  --output table

调整大小分析

# 列出 EC2 实例及其类型
aws ec2 describe-instances \
  --query 'Reservations[*].Instances[*].[InstanceId,InstanceType,State.Name,Tags[?Key==`Name`].Value|[0]]' \
  --output table

# 获取 RDS 实例利用率
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/RDS \
  --metric-name CPUUtilization \
  --dimensions Name=DBInstanceIdentifier,Value=mydb \
  --start-time $(date -u -d '30 days ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --end-time $(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --period 86400 \
  --statistics Average,Maximum

优化工作流

1. 基线评估

   • 拉取 3-6 个月的成本数据
   • 识别前 5 大支出服务
   • 计算增长率

2. 快速见效

   • 删除未挂载的 EBS 卷
   • 释放未使用的弹性 IP
   • 停止/终止空闲 EC2 实例
   • 删除旧快照

3. 战略优化

   • 分析预留实例覆盖率
   • 审查实例类型与工作负载的匹配度
   • 实施 S3 生命周期策略
   • 考虑对非关键工作负载使用 Spot 实例

4. 持续监控

   • 设置带告警的 AWS Budgets
   • 启用成本异常检测
   • 为资源打标签以进行成本分配
   • 月度成本审查会议

成本优化检查清单

• [ ] 启用 AWS Cost Explorer
• [ ] 设置成本分配标签
• [ ] 创建带告警的 AWS Budget
• [ ] 审查并删除未使用的资源
• [ ] 分析预留实例机会
• [ ] 实施 S3 Intelligent-Tiering
• [ ] 审查数据传输成本
• [ ] 优化 Lambda 内存分配
• [ ] 使用 CloudWatch Logs 保留策略
• [ ] 考虑多区域成本差异

示例提示

分析

• "显示过去3个月按服务分类的 AWS 成本"
• "我最贵的10个资源是什么？"
• "比较本月与上月的支出"

优化

• "查找所有未挂载的 EBS 卷并计算节省"
• "识别 CPU 利用率低于5%的 EC2 实例"
• "基于使用情况建议预留实例购买"
• "计算删除90天以上快照的节省"

实施

• "创建删除未挂载卷的脚本"
• "设置每月 $1000 的预算告警"
• "为管理层生成成本优化报告"

最佳实践

• 始终先在非生产环境测试
• 删除前验证资源确实未使用
• 记录所有成本优化操作
• 计算优化工作的投资回报率
• 自动化定期成本审查