Wie ermittle ich die Datenübertragungskosten in Amazon S3?

Kurzbeschreibung

Sie zahlen für die gesamte Bandbreite von und zu Amazon S3, mit folgenden Ausnahmen:

• Die ersten 100 GB ausgehende Daten ins Internet pro Monat
  **Hinweis:**Dies ist ein zusammengefasster Wert über alle AWS-Dienste und -Regionen hinweg, mit Ausnahme von Amazon Web Services in China und AWS GovCloud (USA).
• Daten, die aus dem Internet übertragen werden
• Daten, die zwischen S3-Buckets innerhalb derselben AWS-Region übertragen werden
• Daten, die von einem Amazon-S3-Bucket an einen beliebigen Service innerhalb der Region des S3-Buckets übertragen werden
  **Hinweis:**Dies schließt Daten ein, die auf ein anderes Konto in derselben Region übertragen werden.
• Daten, die an Amazon CloudFront übertragen werden

Lösung

1.Um Buckets zu identifizieren, die für eine hohe Datenübertragungsrate verantwortlich sind, sehen Sie in Ihrem S3-Nutzungsbericht nach. Anhand des Berichts können Sie den Vorgang, die Region und den Zeitpunkt der Datenübertragung prüfen.

2.Um die mit der Datenübertragung verbundenen Nutzungstypen zu identifizieren, folgen Sie den Informationen unter Ihre AWS-Fakturierungs- und Nutzungsberichte für Amazon S3 verstehen.

3.Prüfen Sie die S3-Server-Zugriffsprotokolle der Buckets, die hohe Datenübertragungsgebühren verursachen. Dort finden Sie detaillierte Informationen zu den Anfragen. Sie können die Server-Zugriffsprotokolle mithilfe von Amazon Athena abfragen, um Informationen zu bestimmten Daten und Uhrzeiten, Vorgängen und Anforderern zu erhalten. Führen Sie beispielsweise folgende Abfrage aus, um die Datenmenge zu ermitteln, die in einem bestimmten Zeitraum über eine bestimmte IP-Adresse übertragen wurde:

SELECT SUM(bytessent) as uploadtotal,SUM(objectsize) as downloadtotal,SUM(bytessent + objectsize) AS total FROM s3_access_logs_db.mybucket_logsWHERE remoteIP='1.2.3.4' AND parse_datetime(requestdatetime,'dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z')BETWEEN parse_datetime('2021-07-01','yyyy-MM-dd')AND parse_datetime('2021-08-01','yyyy-MM-dd');

Weitere Informationen finden Sie unter How do I analyze my Amazon S3 server access logs using Athena?

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