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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?本記事では私が行ってきたAWSでのコスト削減、最適化の手法とコスト管理全般に関わることを記載します。 執筆時点(2025/11)の情報となりますので記事閲覧日によっては新しいサービスや機能改修により記事内容が適切ではない可能性がございますのでご留意ください。 不要・余分なコスト発生の調査方法 コスト削減の第一ステップとしてまず対象のAWSアカウントでどのようなコストが発生しているか確認する必要があります。 あらかじめ予想・見積もりしていたコストなのか、予定外のコストなのかを特定及び分析し、コスト削減・最適を進めてください。 Cost E
AWS Cost Anomaly Detection accelerates anomaly identification - AWSAWS Cost Anomaly Detection accelerates anomaly identificationAWS Cost Anomaly Detection now features an improved detection algorithm that enables faster identification of unusual spending patterns. The enhanced algorithm analyzes yourAWS spend using rolling 24-hourwindows, comparing current costs against equivalent time periods from previous days each timeAWS receives updated cost andusage da
Camera → N3 → S3 FallbackWe used S3 as a landing zone for Nanit’s video processing pipeline (baby sleep-state inference), but at thousands of uploads/second, S3’s PutObject request fees dominated costs. Worse, S3’s auto-cleanup (Lifecycle rules) has a 1-day minimum; we paid for 24 hours of storage on objects processed in ~2 seconds. We built N3, aRust-based in-memory landing zone that eliminates
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