Insights 活动费用 - Amazon CloudTrail
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Insights 活动费用

在现有跟踪或事件数据存储上启用 Insights 事件时， CloudTrail会分析跟踪或事件数据存储收集的过去 28 天的管理事件，以建立正常活动的基准。创建初始基线后，每天都会根据过去 28 天的数据重新计算基线。基线分析不 CloudTrail 收取任何费用。

基准分析完成后，您将为所分析的任何 future 管理事件 CloudTrail 付费。 CloudTrail您需要根据针对启用的 Insights 类型分析的管理事件数量收取费用。

如果您选择同时记录用于记录write和管理事件的跟踪或事件数据存储的 Insights read 类型，则分析的事件总数将大于记录的管理事件总数。这是因为 CloudTrail 将对只写管理事件进行两次分析，一次用于计算 API 调用率，另一次用于确定 API 错误率。只读管理事件将被分析一次，以计算 API 错误率。

您可以通过查找InsightsEvents使用类型来确定账单上的 Insights 事件的费用。有关更多信息，请参阅 通过查看您的 CloudTrail 成本和使用情况 Amazon Cost Explorer。

在启用 Insights 的情况下，您将为每个跟踪和事件数据存储单独收取 Insights 事件费用。有关定价的更多信息，请参阅Amazon CloudTrail 定价。

示例 1-启用跟踪上的 API 调用率和 API 错误率的见解

在第一个示例中，您在跟踪上启用 Insights 并选择收集这两种 Insights 类型。此示例中的跟踪同时记录read了write管理事件。

  • CloudTrail 分析过去 28 天内记录的管理事件以形成基准。分析不 CloudTrail 收取任何费用。

  • 创建基线后，跟踪记录了 300,000 个管理事件，其中 270,000 个是read管理事件，30,000 个是write管理事件。

    • 对write管理事件进行两次分析，一次针对 API 调用率，另一次针对 API 错误率（30,000 * 2=60,000）。

    • 对read管理事件进行一次分析，以了解 API 错误率（270,000 *1=270,000）。

    • 分析的管理事件总数为33万个（6万+27万个）。分析此跟踪的 330,000 个管理事件将产生成本。如果您为其他跟踪或事件数据存储启用 Insights，则需要单独付费。

示例 2-为两条跟踪启用见解

在下一个示例中，您将对两个跟踪（跟踪 A 和跟踪 B）启用 Insights。您选择仅在跟踪 A 上启用 API 调用率见解，仅在跟踪 B 上启用 API 错误率 Insights。这两个跟踪都记录readwrite和管理事件。

  • CloudTrail 分析过去 28 天内记录的write管理事件以形成基准。分析不 CloudTrail 收取任何费用。

  • 创建基准后，跟踪记录了 800,000 个管理事件，其中 710,000 个是read事件，90,000 个是事件。write

    对于轨迹 A，将进行以下分析：

    • 对 API 调用率（90,000 * 1=90,000）对write管理事件进行一次分析。

    • 不分析read管理事件，因为 CloudTrail 仅分析 API 调用率 Insights 的write管理事件。

    • 分析的管理事件总数为 90,000 个。分析跟踪 A 的 90,000 个管理事件将产生成本

    对于轨迹 B，将进行以下分析：

    • 对write管理事件进行一次分析，以了解 API 错误率 (90,000 * 1=90,000)。

    • 对 API 错误率（710,000 *1=710,000）的read管理事件进行一次分析。

    • 分析的管理事件总数为80万个（9万+71万个）。分析跟踪 B 的 800,000 个管理事件将产生成本。

示例 3 — 为跟踪和事件数据存储中的 API 调用率和 API 错误率启用见解

在最后一个示例中，您可以在跟踪和事件数据存储上启用 API 调用率和 API 错误率的 Insights。跟踪和事件数据存储都是日志readwrite和管理事件。当您在跟踪和事件数据存储上都启用了 CloudTrail Insights 时，您将分别为这两者收取见解费用。

  • CloudTrail 分析过去 28 天内记录的管理事件以形成基准。分析不 CloudTrail 收取任何费用。

  • 创建基准后，跟踪和事件数据存储会记录 500,000 个管理事件，其中 380,000 个是read管理事件，120 个是write管理事件。

    对于跟踪，将进行以下分析：

    • 对跟踪的write管理事件进行两次分析，一次针对 API 调用率，另一次针对 API 错误率（120,000 * 2=240,000）。

    • 对read管理事件进行一次分析，以确定跟踪的 API 错误率（380,000 *1=380,000）。

    • 为该跟踪分析的管理事件总数为62万个（24万+38万个）。分析该跟踪的 620,000 个管理事件将产生成本。

    对于事件数据存储，将进行以下分析：

    • 针对事件数据存储对write管理事件进行两次分析，一次针对 API 调用率，另一次针对 API 错误率（120,000 * 2=240,000）。

    • 对事件数据存储中的read管理事件进行一次分析，以确定 API 错误率（380,000 *1=380,000）。

    • 为事件数据存储分析的管理事件总数为62万个（24万+38万个）。分析事件数据存储的 620,000 个管理事件将产生成本。