管理雲端成本和了解雲端資源使用情況可說是非常艱鉅的任務，尤其對於在 AWS 上部署相當多應用程式的企業來說，更是如此。AWS 成本與使用報告 (AWS Cost and Usage Report, CUR) 提供了許多不同維度的數據洞察，但解讀和查詢這些原始的成本數據卻相當具有挑戰性。
這也引發營運者的好奇，該怎麼樣才能夠更加有效地管理雲端成本？博弘雲端今天將介紹運用 Amazon Bedrock 與 Amazon Athena 的解決方案，藉由生成式人工智慧 (AI) ，並且根據使用者的自然語言問題，自動生成 SQL 查詢。簡化資料庫中的 CUR 數據的過程，讓數據更容易理解，達到成本管控的重要目標！
如何使用Amazon Bedrock 進行降本增效？
過往雲端運營者在查看成本報告的時候，常常會遇到三個挑戰，從而導致潛在的效率低下、過度雲端成本支出，以及錯失成本優化的機會：
- SQL 查詢的複雜性 – 撰寫 SQL 查詢以從 CUR 數據中找到洞察是相當繁雜的工程，尤其對於非技術人員或不熟悉 CUR 數據結構的使用者來說，更加劇其成本管理的難度。
- 數據的可訪問性 – 使用者要從資料庫中的結構化數據中獲得洞察，必須取得資料庫訪問權限，但來回訪問這些數據，可能對整體數據保護構成潛在威脅。
- 使用者友善性 – 傳統的 CUR 數據分析方法往往缺乏友善的介面，這讓非技術使用者難以充分利用隱藏在數據中的寶貴洞察。
因此，對於工程技術人員來說，倘若利用 Amazon Bedrock 的生成式AI工具來簡化這些問題，對整體企業在提升營運效能和增加彈性上也有很大的幫助。透過聊天機器人的形式，讓使用者可以用自然語言詢問與 AWS 成本和使用情況相關的問題。根據營運管理人員的輸入生成 SQL 查詢，並在包含 CUR 數據的 Athena 資料庫中執行這些查詢，然後以友善的格式呈現結果。這個應用程式結合了生成式AI、SQL 生成、資料庫查詢以及直觀的網頁介面，提供了一個無縫的體驗來分析 CUR 數據。
不過您也好奇，除了 Amazon Bedrock 之外，該繼續部署哪些AWS 解決方案，建構互動式的成本和用量自動回覆機器人，以協助營運人員達到智能管理與即時查詢成本用量的目的？
透過一道指令，就能查詢目前AWS帳戶中各項服務的資源使用狀況，究竟是怎麼辦到的？（圖片來源：AWS blog）
AWS 架構部署解析：節省雲端用量與成本！
在本次的架構部署當中，有三個關鍵，首先是將AWS成本與用量報告的資料，以及應用程式、VPC和伺服器的日誌資料串接到 Amazon S3 當中，接續是使用 Amazon Athena 互動式SQL 無伺服器查詢服務，來存取並查詢儲存在 Amazon S3 中的 CUR 數據。最後則是透過Amazon Bedrock 生成式AI的服務，來完成「成本管理的最後一哩路」，透過以下四個步驟與架構圖，讓您更清楚了解如何部署「雲端用量分析」的應用程式：
- Streamlit 應用程式將使用者的輸入發送到 Amazon Bedrock，由 LangChain 應用程式協助進行整體調度。
- LangChain 代碼使用 LangChain 的 BedrockChat 類別來調用基礎模型 (FM)，並與 Amazon Bedrock 互動，根據使用者的輸入生成 SQL 查詢。
- 生成的 SQL 查詢通過 Amazon Bedrock 的基礎模型在 Athena 資料庫上運行，查詢儲存在 Amazon S3 中的 CUR 數據。 查詢結果返回到 LangChain 應用程式。
- LangChain 將 SQL 查詢和查詢結果發送回 Streamlit 應用程式。 Streamlit 應用程式以格式化且使用者友善的方式向使用者展示 SQL 查詢和查詢結果。
AWS 雲端架構運用 Amazon Athena 與 Amazon Bedrock，打造雲端成本與用量查詢的應用程式（圖：AWS Blog）
透過生成式AI的工具，也能夠讓營運人員輕鬆進行成本管理，無需花上過多的程式撰寫時間，就能掌握組織內部運用AWS資源的情況。除此之外，管理人員更可以藉由這項工具，提升成本的可訪問性，無需擁有資料庫的憑證，獲取重要洞察。如此一來，管理人員既可以維護在AWS上運行應用程式的安全性，同時也可以節省時間，增加 AWS 成本和使用情況的透明度，有助於做出更好的成本優化和資源管理決策。
AICOM 助攻管理者實現完善雲端運營！
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