Takumi Tomita's Blog

本記事は「AWS費用監視ツール」シリーズの番外編です。 前編：AWSマネジメントコンソール & AWS CLI 後編：Lambda活用 1. はじめに 前編・後編では、Cost Explorer APIをAWS CLIで叩くところから、Python（boto3）＋ AWS SAMによるLambdaデイリー通知まで、一通りの仕組みを整えました。 ふと、「このツール、Rustで書いたらどうなるんだろう？」と思い立ちました。Python版はLambda上で動くサーバーサイドの仕組みでしたが、Rustで書けばランタイム不要のネイティブバイナリとして配布できます。手元のPCにPythonもboto3もSAMも不要で、バイナリ1本を置けば動く形を試してみたくなったのです。 せっかくならと、今回はツール

1. はじめに 本記事は、AWS費用監視ツール（前編：AWSマネジメントコンソール & AWS CLI） の続編です。 前編では、マネジメントコンソールの Cost Explorer で見える内容を、AWS CLI の aws ce get-cost-and-usage で同じように取り出すところまでを整理しました。CLI で取得できるようになれば、後編の「Lambda によるデイリー通知の自動化」への道がぐっと近くなる、という流れでした。 後編では、その Lambda 側の実装に踏み込みます。具体的には、Python（boto3）で Cost Explorer API を呼び出し、Microsoft Teams へ通知しつつ、AWS SAM で定期実行するまでの一連の手順をまとめます。 1.1 2021年版（Qiita）記事からの読み替え 本記事は、筆者が以前 Qiita に公開していた「AWS費用監視ツール(後編:Lam

はじめに 「AWS Cost Usage Reportの可視化(2) -ヘッドレスBIツールCubeを試してみる」の続編になります。 今年のre:Invent(2023)も盛り沢山！まだまだ全体は把握できておりませんが、やはり、生成系AIのトピックが多かった印象です。 その中で、私は「Amazon Q generative SQL in Amazon Redshift」が目にとまりました。 「AWS Black Belt Online Seminar re:Invent 2023アップデート速報」(スライド#40) 下記ツイートは、(1年ほど前)ChatGPTを使い始めた頃のものです。当時は、本番サービスとして提供されるとは夢にも思いませんでした！ このサービスは、ユーザが自然言語で問合せると推奨SQLクエリを生成してくれるというものですが、似たようなシステムのDIY可能で

はじめに 「AWS Cost Usage Reportの可視化」の続編になります。 前回記事では、AWS費用のレポートがS3に定期的に溜め、S3データをSQLで検索できるマネージドサービスAthenaを構築し、AthenaをデータソースとしてGrafanaやRedashといったBIツールで可視化基盤を構築しました。 その後も、Apache Supersetや各種NotebooksといったBIツールで可視化していたものの、今度はReactやVueといった フロントエンド開発を通し、カスタムダッシュボートを開発・構築したい、という思いに至りました。 そこで目にしたのが、記事の副表題にもあるヘッドレスBIツールCube CoreというOSSになります。 このOSSですが、C

はじめに 本記事では、ローカルPC上でGrafana、Redashの可視化ツールを起動させ、AWSの費用レポートを データソースに可視化(接続)する手順を確認します。 近年益々「オブザーバビリティ(Observability)」や「ビジネスインテリジェンス(BI)」といったデータ可視化が重要になっています。そのような中、データ活用の入口として、OSSに代表されるような多様な可視化ツールの味見やデモに 対するニーズも増えてきている気がします。 Observability系: Nagios、Graphite、Grafana(Prometheus)、Kibana(ELK)、OpenTelemetry、OpenCensus、Jaeger etc. BI系: Red