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
文件存储 NAS,50GB 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

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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。

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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

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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

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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