0元开通成本管家:自动导入、AI预测、精细化管理您的云成本

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
云备份 Cloud Backup,100GB 3个月
对象存储 OSS,恶意文件检测 1000次 1年
简介: 云时代对账单分析的强烈需求 对于传统的IT运维,通常上线机器,首先需要预估需求,然后申请预算,再发起采购单,等待采购完成,到最终上线,整个流程已经横跨几个月,甚至到1年。 云时代的到来,云厂商巨大的资源池,保证任何客户任意时刻都有足够的资源使用。

云时代对账单分析的强烈需求

image.png

对于传统的IT运维,通常上线机器,首先需要预估需求,然后申请预算,再发起采购单,等待采购完成,到最终上线,整个流程已经横跨几个月,甚至到1年。

云时代的到来,云厂商巨大的资源池,保证任何客户任意时刻都有足够的资源使用。云资源具备随时可用,规模弹性,规格丰富的特征。客户可以一键创建出需要的机器和服务。把传统IT横跨几个月的流程缩短到了秒级别。俗话说兵马未动,粮草先行,云资源正是业务的粮草,云的弹性保障了业务的弹性。基于云,出现了一个个疯狂扩张的独角兽。云的出现重构了整个IT的基础设施,而作为传统IT一环的财务预算流程,也理所当然的被重构。

image.png

传统的预算制度,跟不上业务的快速发展。假如我们需要做一个活动,临时购买一部分机器,已经超出了预算的规划。只能事后统计追踪资源使用。云资源除了包年包月,还有按量付费。对按量付费的资源使用,更是超出了预算管理的能力。因此,对账单统计分析,整理清楚钱花在哪里,怎么优化费用,成为云时代的刚需。

手工分析账单的痛点

image.png

通常手工分析账单怎么搞?首先从账单中心下载账单,有两种方式,一种写程序调用账单中心api,另一种手工下载csv。 数据再导入excel中进行分析。整个过程中,80%的时间在拉账单和对账。下载好账单之后,需要反复的核对金额,是否和账单中心显示的费用一致。如果有不一致的地方,要返工重新拉账单。拉取账单的工作,完全是脏活累活,重复性的劳动。账单维度、数据量一般比较大,用excel分析时,打开一个大文件都需要很长时间,更别说分析数据了。

怎么解决这些痛点?借助于云上数据中台,实现自动化,智能化的账单分析。

基于数据中台的账单分析

image.png

日志服务(SLS)推出了"成本管家"功能,一键开通后,自动从账单中心导入账单到日志库。日志服务是一个数据中台,提供时间序列数据的采集,存储,分析功能。账单正好是一种时间序列数据,借助数据中台的采集能力,无缝的采集账单数据,节省了财务分析人员的80%的脏活累活。使用户能够从低效的账单获取和整理工作中解放出来,精力专注于分析账单。

成本管家所具备的功能:

  • 实时采集,账单产生一小时内传输到APP。
  • 定制报表,提供常见账单分析场景,每日自动发送报告。
  • 交互式分析,使用SQL分析数月账单,秒级可见结果。
  • 分析结果可以图形化展示,更加直观。
  • 机器学习算法,智能预测未来费用趋势,挖掘异常账单。
  • 自定义告警,实时发送异常账单到手机。
  • 自定义分析可保存到自定义报表。
  • 账单分析涉及的数据存储和分析功能,均免费。

内置账单分析报表

成本管家,内置了3张报表,分别是总览报表,明细报表,和优化建议。

image.png

总览报表:帮助用户直接分析当月,过去三个月的费用组成。预测未来的费用趋势,帮助用户合理规划未来的预算。

image.png

明细报表:分析每个产品的使用明细和趋势,同时分析出异常的账单时间点。

优化建议,根据按量付费产品的使用量,自动推荐包年包月的节省额度。

image.png

交互式分析

除了内置的报表模板,用户可以像使用MySQL一样,直接用SQL分析账单数据,分析结果直接以可视化大屏的形式展示。每次SQL分析,在秒级别分析横跨数月的数据。

机器学习预测账单趋势

对于后付费产品来说,最大的困难管理预算。因为可能由于业务上搞一些活动,造成短时间内费用突然暴涨。如何预测未来将要花多少钱是很困难的。SLS提供的机器学习方法,自动从历史数据中学习特征,基于特征预测未来将要花多少钱。

除了预测,机器学习能够对于异常的消费金额,予以标识,提醒用户加以关注。

image.png

image.png

自动查收账单报告

内置报表,可以定时发送到邮箱或者钉钉,用户只需要设置好时间,每天上班时,便可自动获取账单报表。

image.png

异常账单告警

sls拉取的账单时间粒度在1个小时,意味着,当账单产生一个小时内,便可在sls查询到。通过设置告警,及时关注一些异常消费。告警支持多种维度,既可以关注所有产品的账单,也可以关注单个产品的账单。不仅可以对单日账单设置告警限额,还可以对月度账单设置告警限额。告警可以帮助用户及时关注账单使用量,避免账号余额不足,影响使用。

image.png

立即开通使用

账单作为用户的刚需,也是云厂商应该提供的基础功能。我们期望让sls强大的数据分析能力,免费帮助用户更加容易的分析账单,管理云成本。

点击,立即开始使用成本管家

钉钉扫码,加入社区,和大家一起探讨云成本的分析之道。

相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
AI成本革命:DeepSeek-R1与OpenAI的颠覆性突破重构企业智能新范式
AI成本革命:DeepSeek-R1与OpenAI的颠覆性突破重构企业智能新范式
|
8月前
|
人工智能
[AI Mem0] 快速开始:智能记忆管理,让你的数据活起来!
[AI Mem0] 快速开始:智能记忆管理,让你的数据活起来!
|
8月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
智能化运维:AI在IT管理中的应用与挑战
【7月更文挑战第22天】在数字化转型的浪潮中,智能化运维成为企业追求效率和创新的关键。本文将深入探讨人工智能(AI)技术如何在IT运维领域发挥作用,包括自动化故障检测、预测性维护、以及智能决策支持等。同时,文章也将揭示AI运维面临的挑战,如数据隐私保护、模型可解释性和高成本投入等问题,并提出相应的解决策略。
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 数据挖掘
田渊栋团队新作祭出Agent-as-a-Judge!AI智能体自我审判,成本暴跌97%
田渊栋团队提出Agent-as-a-Judge框架,利用智能体自身评估其他智能体的性能,不仅关注最终结果,还能提供中间反馈,更全面准确地反映智能体的真实能力。该框架在DevAI基准测试中表现出色,成本效益显著,为智能体的自我改进提供了有力支持。
104 7
|
7月前
|
人工智能 缓存 Cloud Native
用 Higress AI 网关降低 AI 调用成本 - 阿里云天池云原生编程挑战赛参赛攻略
《Higress AI 网关挑战赛》正在火热进行中,Higress 社区邀请了目前位于排行榜 top5 的选手杨贝宁同学分享他的心得。本文是他整理的参赛攻略。
582 78
|
4月前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,企业越来越关注大模型的私有化部署。本文详细探讨了硬件资源需求、数据隐私保护、模型可解释性、模型更新和维护等方面的挑战及解决方案,并提供了示例代码,帮助企业高效、安全地实现大模型的内部部署。
837 2
|
4月前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,大模型在各领域的应用日益广泛。然而,将其私有化部署到企业内部面临诸多挑战,如硬件资源需求高、数据隐私保护、模型可解释性差、更新维护成本高等。本文探讨了这些挑战,并提出了优化硬件配置、数据加密、可视化工具、自动化更新机制等解决方案,帮助企业顺利实现大模型的私有化部署。
376 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
CDGA|AI时代:企业生产力飙升与数据治理成本轻松降低
AI时代,企业要实现生产力的持续飙升与数据治理成本的有效降低,关键在于推动AI与数据治理的深度融合。这要求企业不仅要加大AI技术的研发投入,培养专业的AI人才团队,还要构建完善的数据治理体系,确保数据的质量、安全与合规性。同时,企业还需积极探索AI与业务流程的深度融合路径,让AI技术真正嵌入到企业的每一个环节中,发挥其最大效用。
CDGA|AI时代:企业生产力飙升与数据治理成本轻松降低
|
6月前
|
数据采集 人工智能 安全
AI项目高昂成本与数据问题阻碍进展,2025年前30%的GenAI项目或将搁浅
AI项目高昂成本与数据问题阻碍进展,2025年前30%的GenAI项目或将搁浅
|
8月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
智能运维:利用AI技术优化IT基础设施管理
在数字化时代,IT基础设施的复杂性与日俱增。面对海量的数据和设备,传统的运维方法显得力不从心。本文将探讨如何通过人工智能(AI)技术实现智能运维,从而提高IT基础设施的效率、稳定性和安全性。我们将深入分析AI在故障预测、自动化处理和安全管理中的应用实例,并讨论实施智能运维时面临的挑战与解决策略。 【7月更文挑战第29天】
184 2