了解拆分成本分配数据

您可以使用成本和使用情况报告（AWS CUR）跟踪您的 Amazon ECS 和 Amazon EKS 容器成本。通过使用拆分成本分配数据，您可以根据容器工作负载使用共享计算和内存资源的方式将容器成本分配给各个业务部门和团队。拆分成本分配数据将新容器级资源 [即 ECS 任务和 Kubernetes 容器组（pod）] 的成本和使用情况数据引入到 AWS CUR 中。以前，AWS CUR 仅支持 EC2 实例级别的成本。拆分成本分配数据查看每个容器的 EC2 实例资源使用情况以生成容器级成本，并根据实例的摊销成本以及实例上运行的容器使用的 CPU 和内存资源百分比生成成本。

对于与 Amazon EKS 一起使用的加速型计算实例，拆分成本分配数据包括专用处理器以及 CPU 和内存的资源分配。这涵盖了 NVIDIA 和 AMD GPU、AWS Trainium 和 AWS Inferentia 加速器。该功能仅适用于 Amazon EKS 环境，并为这些加速型计算资源提供容器组（pod）级别的资源预留数据。这样您就可以跟踪和分配使用这些专用处理器的工作负载（例如人工智能/机器学习应用程序和其他计算密集型任务）的成本。有关加速型计算实例的最新列表，请参阅加速计算。

拆分成本分配数据为 AWS CUR 中的每个容器化资源 ID [即 ECS 任务和 Kubernetes 容器组（pod）] 引入新的使用记录和新的成本指标列。有关更多信息，请参阅 Split line item details。

在 AWS CUR 中包含拆分成本分配数据时，每小时为每个 ECS 任务和 Kubernetes 容器组（pod）添加两个新的使用记录，以反映 CPU 和内存成本。要估算每天 AWS CUR 中的新行项目数，请使用以下公式：

对于 ECS：(number of tasks * average task lifetime * 2) * 24

对于 EKS：(number of pods * average pod lifetime * 2) * 24

例如，如果您在包含 10 个 EC2 实例的集群中每小时运行 1000 个容器组（pod），并且容器组（pod）的生命周期少于 1 小时，则：

(1000 * 1 * 2) * 24 = 48,000 new usage records in AWS CUR

对于 Amazon EKS 中的加速型计算实例，每小时为每个 Kubernetes 容器组（pod）添加三个新的使用记录，以便反映加速器、CPU 和内存成本。要估算每天 AWS CUR 中的新行项目数，请使用以下公式：

对于使用加速计算的 EKS：(number of pods * average pod lifetime * 3) * 24

例如，如果您在包含 10 个 EC2 实例的集群中每小时运行 1000 个容器组（pod），并且每个容器组（pod）的生命周期少于一小时，则：(1000 * 1 * 3) * 24 = 72,000 new usage records in AWS CUR