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资源包分析 概述 支持的产品范围 查看使用率分析数据 查看覆盖率分析数据
预算管理(新版) 预算 预算报告
页面展示该监控器下90天以内的所有异常记录。 表1 查看历史异常成本记录的字段说明 字段 说明 发现日期 发现异常的日期。 计费模式 当前成本异常记录的计费模式。 严重性 表示异常的程度。低严重性通常表明发现异常的日期中,预测的最大值与实际支出存在差距的较小,而高严重性则表明差距较大。
只有激活后的标签,才会应用在成本数据上。激活成本标签的具体操作请参见激活成本标签。 成本标签的来源主要包括如下两种: 费用:即用户在创建资源时添加的标签,一般在创建并产生费用24小时后才会显示在“成本标签”页面。 预定义标签:即用户在“标签管理服务”控制台中创建的预定义标签,该标签创建后实时展示在“成本标签”页面。
查看成本分析(新版) 如何按多维度查看成本分析数据 如何按容器视角查看成本分析数据 如何按OBS套餐包查看成本数据 成本分析数据的影响因素 成本分摊规则 开通“包年/包月资源按当天归属的企业项目进行分摊”功能(公测中) 开通共同成本分拆功能
原始成本的数据精度和账单金额一致。 摊销成本需要按照四舍五入进行保留小数,因此摊销成本会存在微小的精度差异: 成本中心页面上展示的金额,均按照四舍五入规则,保留2位小数; 导出的成本明细数据,会根据成本数据的原始精度,保留8位小数。 需要进行分摊的数据包括: 包年/包月的订单金额。
在差异。 不同的准确度范围具有不同的预测区间。华为云为您提供80%的预测区间,表示实际产生的成本数据有80%的概率会落在该预测区间内。预测区间的范围取决于您的历史支出波幅或波动,历史支出的一致性和可预测性越高,预测区间就越小。 预测的方法 华为云根据不同成本类型和计费模式特点,提供不同的预测机制。
按需转包年包月建议 成本中心可分析用户的按需资源使用情况,为用户提供按需资源转包年包月的优化评估,帮助用户发现节省成本的机会。 优化建议说明 成本中心基于用户过去7天、过去30天或过去60天的用量情况,按照如下过程,生成优化评估记录: 收集用户历史数据范围内的按需资源成本和用量信息 估算月度按需用量和按需支出
成本分配管理 成本标签 成本单元
导出成本明细 文件导出 OBS转储(公测中)
统计周期内的平均覆盖率。平均覆盖率=资源包覆盖的用量/资源的总用量*100%。 资源包覆盖的用量,即资源包的已使用用量。 资源总用量,即按需资源的总用量。 场景示例:用户购买了一个云容器实例的资源包,总用量为3600秒。运行一个规格匹配的按需资源36000秒,按需资源的费率为0.00006元/秒。
为什么找不到需要激活的标签? 创建资源标签并产生费用后,有24小时左右的延迟,标签才会显示在“成本标签”页面。 资源未产生费用,如:您在当月新购月结类产品,费用在本月暂未产生。若想提前管理该类资源的标签,可以使用预定义标签功能。如何预定义标签 请尝试去掉标签键和标签值中的冒号。 父主题:
在“资源包类型”中选择按小时重置的资源包,查看使用率情况。 周期:选择查看的时间范围。 关联账号:云资源实际归属的华为云账号。企业主账号可以通过关联账号,选择关联的子账号进行成本数据的过滤和分析。 区域:资源包归属的区域。 在资源包列表中,勾选列表前的复选框,可以对指定资源包的使用率进行查看。 不勾选则默认展示所有资源包的平均使用率。
文件导出 文件导出成本明细 文件导出-摊销成本的字段说明 文件导出-原始成本的字段说明 父主题: 导出成本明细
云智能看板指南 方案概述 资源和成本规划 一键部署云智能看板
1/07/01的分摊成本。 从2024.06.01开始产生的按需资源费用,按以下分摊规则进行成本分摊: 按需资源的费用生失效时间(即消费时间的开始时间和结束时间)和交易时间属于同一账期时,则根据按需资源的费用失效时间的前一秒归属天进行成本分摊。 场景示例:用户使用的按需资源消费时间为2024/06/10
为什么通过成本标签在“成本分析”中查询不出对应的内容? 标签只应用于激活标签之后创建的资源,应用的过程,一般需要24小时。 父主题: 成本标签
表1 资源和成本规划 华为云服务 规格条件 费用 对象存储服务 OBS 用户月成本明细,采用OBS标准单AZ存储 1G。 0.14元/月 数据湖探索 DLI 使用弹性资源池,最低规格64CU,每天创建并使用2小时,用完即删。 25.6(元/小时)*2*30=1,536元/月 云数据库
资源包的预付款),是基于历史消费中的商务折扣计算,可能与您最新的商务折扣有偏差; 另一部分是未被资源包覆盖的使用量,仍会按照按需计费的月度摊销成本,是基于您历史按需应付金额来估算的,可能与您最新的商务折扣有偏差。 资源包建议不对您的未来用量进行预测,仅根据您参考周期内的历史用量假设了您的将来用量。
成本和使用量预测 预测机制 预测的应用