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Insights イベントのコスト - AWS CloudTrail

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Insights イベントのコスト

注記

データイベントの Insights イベントは、証跡でのみサポートされます。

既存の証跡またはイベントデータストアで Insights イベントを有効にすると、CloudTrail は証跡またはイベントデータストアによって収集された過去 28 日間の管理イベントとデータイベントを分析して、通常のアクティビティのベースラインを確立します。最初のベースラインが作成されると、ベースラインは過去 28 日間のデータに対して毎日再計算されます。ベースライン分析には CloudTrail 料金はかかりません。

ベースライン分析の後、CloudTrail によって分析された将来の管理イベントとデータイベントに対して CloudTrail 料金が発生します。有効な Insights タイプについて分析された管理イベントとデータイベントの数に基づいて料金が発生します。

API コールレートと API エラーレートの両方をログに記録することを選択した場合、 readと 管理イベントを記録する証跡またはイベントデータストアwriteの管理イベントの Insights タイプは、記録された管理イベントの合計数よりも大きくなります。これは、CloudTrail が書き込み専用管理イベントを 2 回分析し、そのうち API コール率を計算するために 1 回、API エラー率を決定するために 1 回分析するからです。読み取り専用の管理イベントは、API エラー率を計算するために 1 回分析されます。

同様に、API コールレートと API エラーレートの両方をログに記録することを選択した場合、ログreadとデータイベントを記録する証跡writeのデータイベントの Insights タイプは、分析されたイベントの合計数が、記録されたデータイベントの合計数よりも大きくなります。これは、CloudTrail がすべてのデータイベントを 2 回分析し、API コールレートを計算するために 1 回、API エラーレートを決定するために 1 回分析するためです。

請求書の管理イベントとデータイベントの Insights の料金を確認するには、それぞれ InsightsEventsと DataInsightsEventsの使用タイプを探します。詳細については、「を使用した CloudTrail のコストと使用状況の表示 AWS Cost Explorer」を参照してください。

証跡とイベントデータストアの両方に対して個別の Insights 料金が発生し、証跡に対しては個別のデータイベント Insights が発生します。料金の詳細については、「AWS CloudTrail 料金」を参照してください。

例 1 – 証跡で API コールレートと API エラーレートの管理イベントに関するインサイトを有効にする

この最初の例では、証跡ログ管理イベントで Insights を有効にし、両方の Insights タイプを収集することを選択します。この例の証跡は、read と write の両方の管理イベントをログに記録しています。

  • CloudTrail は、過去 28 日間にログ記録された管理イベントを分析してベースラインを作成します。分析には CloudTrail 料金はかかりません。

  • ベースラインが作成されると、証跡は 300,000 の管理イベントをログに記録します。そのうち 270,000 が read 管理イベント、30,000 が write 管理イベントです。

    • write 管理イベントは 2 回分析されます。1 回は API コール率について、もう 1 回 は API エラー率についてです (30,000 * 2=60,000)。

    • read 管理イベントは、API エラー率 (270,000 *1=270,000) について 1 回分析されます。

    • 分析された管理イベントの合計は 330,000 (60,000 + 270,000) です。この証跡の 330,000 の管理イベントの分析にはコストが発生します。別の証跡またはイベントデータストアで Insights を有効にすると、それぞれ個別に課金されます。

例 2 – 2 つの証跡の管理イベントで Insights を有効にする

次の例では、証跡 A と証跡 B の 2 つの証跡ログ管理イベントで Insights を有効にします。API コールレート Insights は証跡 A でのみ有効にし、API エラーレート Insights は証跡 B でのみ有効にします。証跡ログreadとwrite管理イベントの両方。

  • CloudTrail は、過去 28 日間にログ記録された write 管理イベントを分析してベースラインを作成します。分析には CloudTrail 料金はかかりません。

  • ベースラインが作成されると、証跡は 800,000 の管理イベントをログに記録します。そのうち 710,000 が read イベント、90,000 が write イベントです。

    証跡 A では、次の分析が行われます。

    • write 管理イベントは、API コール率 (90,000 x 1=90,000) について 1 回分析されます。

    • CloudTrail は API コール率 Insights の write 管理イベントのみを分析するため、read 管理イベントは分析されません。

    • 分析された管理イベントの合計は 90,000 です。証跡 A の 90,000 件の管理イベントの分析にはコストが発生します。

    証跡 B では、次の分析が行われます。

    • write 管理イベントは、API エラー率 (90,000 * 1=90,000) について 1 回分析されます。

    • read 管理イベントは、API エラー率 (710,000 *1=710,000) について 1 回分析されます。

    • 分析された管理イベントの合計は 800,000 (90,000 + 710,000) です。証跡 B の 800,000 件の管理イベントの分析にはコストが発生します。

例 3 – 証跡とイベントデータストアで API コールレートと API エラーレートの管理イベントに関するインサイトを有効にする

この例では、証跡とイベントデータストアの両方のログ記録管理イベントで、Insights for API コールレートと API エラーレートを有効にします。証跡とイベントデータストアの両方が read と write 管理イベントをログに記録しています。証跡とイベントデータストアの両方で Insights を有効にしたため、それらに対して CloudTrail Insights の料金が発生します。

  • CloudTrail は、過去 28 日間にログ記録された管理イベントを分析してベースラインを作成します。分析には CloudTrail 料金はかかりません。

  • ベースラインが作成されると、証跡とイベントデータストアは 500,000 の管理イベントを記録します。そのうち 380,000 が read 管理イベント、120,000 が write 管理イベントです。

    証跡では、次の分析が行われます。

    • write 管理イベントは証跡で 2 回分析されます。1 回は API コール率について、もう 1 回 は API エラー率についてです (120,000 * 2=240,000)。

    • read 管理イベントは、API エラー率 (380,000 *1=380,000) の証跡について 1 回分析されます。

    • 証跡について分析された管理イベントの合計は 620,000 (240,000 + 380,000) です。証跡の 620,000 件の管理イベントの分析にはコストが発生します。

    イベントデータストアでは、次の分析が行われます。

    • write 管理イベントはイベントデータストアで 2 回分析されます。1 回は API コール率について、もう 1 回 は API エラー率についてです (120,000 * 2=240,000)。

    • read 管理イベントは、API エラー率 (380,000 *1=380,000) のイベントデータストアについて 1 回分析されます。

    • イベントデータストアについて分析された管理イベントの合計は 620,000 (240,000 + 380,000) です。イベントデータストアの 620,000 件の管理イベントの分析にはコストが発生します。

例 4 – 管理イベントを有効にする Insights とデータイベント Insights for API コールレートと API エラーレートを証跡で有効にする

この最後の例では、管理イベントとデータイベントに関するインサイトを有効にします。この例の証跡は、ログ記録read、write管理、データイベントです。

  • CloudTrail は、過去 28 日間に記録された管理イベントとデータイベントを分析して、ベースラインを作成します。分析には CloudTrail 料金はかかりません。

  • ベースラインが作成されると、証跡は 300,000 の管理イベントを記録します。そのうち 270,000 が読み取り管理イベント、30,000 が書き込み管理イベントです。また、証跡は 400,000 件のデータイベントを記録し、そのうち 340,000 件が読み取りデータイベント、60,000 件が書き込みデータイベントです。

    • write 管理イベントは 2 回分析されます。1 回は API コール率について、もう 1 回 は API エラー率についてです (30,000 * 2=60,000)。read 管理イベントは、API エラー率 (270,000 *1=270,000) について 1 回分析されます。分析された管理イベントの合計は 330,000 (60,000 + 270,000) です。

    • read および write データイベントは、API コールレートに 1 回、API エラーレート (400,000 * 2) に 1 回、2 回分析されます。分析されたデータイベントの合計は 800,000 です。

    • この証跡の 1,130,000 件の管理イベントとデータイベントを分析すると、コストが発生します。