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查看使用率分析数据 资源包使用率数据每24小时计算一次，预计有一天左右的数据延迟。 资源包使用率分析显示在指定时间范围内使用某类资源包的比例，这有助于您了解是否购买了过多的资源包。 资源包使用率分析主要分为以下三种场景： 按小时重置的资源包：展示每个分析粒度下的平均使用率趋势。
预算 当前预算为您提供了预算模板和自定义预算。模板创建简单，提升预算创建效率，自定义预算信息更加全面，适合更复杂的预算创建场景。 预算模板 成本中心为您提供了预算模板，简化您的预算创建流程，您可快速创建成本预算。当前支持：产品类型月度预算、业务单元月度预算和0支出预算模板。 新建产品类型月度预算
查看覆盖率分析数据 购买资源包后，用户可以查看按需资源被资源包的覆盖情况，以了解资源包是否购买足够。 成本中心从2021.06.01之后开始统计资源包抵扣用量，因此仅提供该时间点之后的资源包覆盖率分析。 资源包覆盖率数据每24小时计算一次，预计有一天左右的数据延迟。 查看资源包覆盖率
EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 背景信息 影响预计月度可节省成本的因素： 预计月度节省成本是过去每小时摊销成本*730，以下情况可能导致预计月度可节省成本不准确： 由于预计节省成本是基于用户历史的每天消费进行估算，因此历史时间范围内存在有效期不足一天的资源时，可能导致预计月度可节省成本不准确。
分析报告 用户可以把“成本分析”和“资源包分析”页面的查询条件保存为报告，便于您再次查看相同过滤条件下的分析数据。再次查看时，系统会根据查询条件，展示最新的分析数据。 预置报告 华为云为您提供了默认的分析报告，便于您快速分析成本。您无法删除默认报告，只能复制和新增。 表1 成本和使用情况报告
通过监控器跟踪异常成本 异常成本监控引入机器学习，分析客户历史的按需消费和包年包月消费，建立客户特定的消费模型，并参考预测值，识别成本异常飙升的场景，同时给出Top潜在根因。帮助客户及时识别异常，从而快速做出反应，以维持预期的成本支出。 场景示例 客户想要跟踪名下所有按需及包年包月产品的异常支出情况。
OBS转储成本明细时的常见问题 创建OBS转储任务时，为什么选不到桶？ 可能原因如下： 没有OBS桶； 解决办法：新建桶，详细操作请参见创建桶。 已经有OBS桶，但是查询不到； 解决办法：您的身份是IAM用户，但是没有“列举全部桶”权限，请联系您的管理员进行授权。 OBS转储任务为什么没有正常推送文件？
资源包购买建议 成本中心支持根据用户的按需资源消费情况，生成相应的资源包购买建议。旨在为您提供成本优化的机会，您可以根据实际需要决定是否进行资源包购买。 注意事项 资源包建议未考虑资源包购买数量的限制，可能给出的建议单账号内只能购买一个，具体以云服务控制台的限制说明为准。 优化后
管理成本分组 注意事项 成本分组的应用有4小时的延迟，当天新建/修改的成本分组最晚可在4小时后查看应用结果。 每个用户最多可创建10个成本分组。 新建成本分组 登录“成本中心”。 选择“成本分配管理 > 成本分组”。 单击“新建成本分组”。 定义分配规则：根据规则把成本分配到对应的组中。
如何按多维度查看成本分析数据 登录“成本中心”。 选择“成本洞察 > 成本分析”。 选择预置的“按多维度汇总的当月至今成本报告”。 按多维度汇总的当月至今成本报告暂不支持预测。 在“成本分析”详情页中设置查询条件，页面根据时间、汇总维度展示多维度汇总的成本分析数据。 调整汇总维度。
总览 成本概览 折线图中通过如下3个维度展示当月成本数据： 当月成本：提供当前月已产生的原始成本总计。 上月同期：上月同期产生的原始成本总计。 月末预测成本：根据历史月成本预测当月可能产生的原始成本总计，未考虑当月已产生成本的影响。 上月成本：上月原始成本总计。 成本增长Top5
查看成本分组详情 注意事项 公共成本拆分结果仅在成本分组详情页面呈现。拆分规则不影响成本分析、预算管理和成本明细中的数据。 查看成本分组详情 登录“成本中心”。 选择“成本分配管理 > 成本分组”。 单击成本分组名称链接，进入“成本分组详情”页面。 在页面右上角，设置要查看成本数据的月份。
总览（新版） 客户通过“总览”页面可以快速找到常见功能的操作入口。 成本管理概览 分别通过如下5个维度展示成本管理数据。 月初至今成本：查看本月初截至当前时间的原始成本（应付金额）。 月末成本预测：查看本月初至月末预测的原始成本（应付金额）。预测结果根据历史成本进行估算，未考虑当月已产生成本的影响。
查看成本分析（新版） 成本分析为您提供原始成本或摊销成本的数据分析，您可以指定时间范围，并按日、按月、按小时（需在选项处开启功能）查看数据趋势；也可以指定汇总维度和过滤条件，对成本数据进行深度的探索和分析。您可以分析的数据范围请参见数据范围。 API参考 使用API查询成本分析请参见“查询成本数据”。
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