AWS 成本清理

aws-cost-cleanup
分类通用
作者Agentic Awesome Skills 社区
许可MIT
评分4.60/5
使用3.4K

AWS 成本清理

自动化识别并删除未使用的 AWS 资源，以消除浪费。

何时使用此技能

当你需要自动清理未使用的 AWS 资源以降低成本并消除浪费时，请使用此技能。

自动化清理目标

存储

  • 未挂载的 EBS 卷

  • 旧的 EBS 快照（>90 天）

  • 未完成的分段 S3 上传

  • 开启版本控制存储桶中的旧版本 S3 对象

计算

  • 已停止的 EC2 实例（>30 天）

  • 未使用的 AMI 及其关联快照

  • 未使用的弹性 IP (Elastic IPs)

网络

  • 未使用的弹性负载均衡器 (ELB)

  • 未使用的 NAT 网关

  • 孤立的弹性网络接口 (ENI)

清理脚本

安全清理（先进行模拟运行）

bash
#!/bin/bash

cleanup-unused-ebs.sh


echo "正在查找未挂载的 EBS 卷..."
VOLUMES=$(aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query 'Volumes[*].VolumeId' \
  --output text)


for vol in $VOLUMES; do
  echo "将删除: $vol"
  # 取消注释以实际执行删除:
  # aws ec2 delete-volume --volume-id $vol
done

bash
#!/bin/bash

cleanup-old-snapshots.sh


CUTOFF_DATE=$(date -d '90 days ago' --iso-8601)


aws ec2 describe-snapshots --owner-ids self \
  --query "Snapshots[?StartTime<='$CUTOFF_DATE'].[SnapshotId,StartTime,VolumeSize]" \
  --output text | while read snap_id start_time size; do
  
  echo "快照: $snap_id (创建时间: $start_time, 大小: ${size}GB)"
  # 取消注释以执行删除:
  # aws ec2 delete-snapshot --snapshot-id $snap_id
done

bash
#!/bin/bash

release-unused-eips.sh


aws ec2 describe-addresses \
  --query 'Addresses[?AssociationId==null].[AllocationId,PublicIp]' \
  --output text | while read alloc_id public_ip; do
  
  echo "将释放: $public_ip ($alloc_id)"
  # 取消注释以执行释放:
  # aws ec2 release-address --allocation-id $alloc_id
done

S3 生命周期自动化

bash
# 应用生命周期策略，将旧对象转移到更便宜的存储类
cat > lifecycle-policy.json <<EOF
{
  "Rules": [
    {
      "Id": "Archive old objects",
      "Status": "Enabled",
      "Transitions": [
        {
          "Days": 90,
          "StorageClass": "STANDARD_IA"
        },
        {
          "Days": 180,
          "StorageClass": "GLACIER"
        }
      ],
      "NoncurrentVersionExpiration": {
        "NoncurrentDays": 30
      },
      "AbortIncompleteMultipartUpload": {
        "DaysAfterInitiation": 7
      }
    }
  ]
}
EOF

aws s3api put-bucket-lifecycle-configuration \
  --bucket my-bucket \
  --lifecycle-configuration file://lifecycle-policy.json

成本影响计算器

python
#!/usr/bin/env python3

calculate-savings.py


import boto3
from datetime import datetime, timedelta


ec2 = boto3.client('ec2')


计算 EBS 卷可节省的费用

volumes = ec2.describe_volumes(
    Filters=[{'Name': 'status', 'Values': ['available']}]
)

total_size = sum(v['Size'] for v in volumes['Volumes'])
monthly_cost = total_size * 0.10  # gp3 为 $0.10/GB-月


print(f"未挂载的 EBS 卷: {len(volumes['Volumes'])}")
print(f"总大小: {total_size} GB")
print(f"每月可节省: ${monthly_cost:.2f}")


计算弹性 IP 可节省的费用

addresses = ec2.describe_addresses()
unused = [a for a in addresses['Addresses'] if 'AssociationId' not in a]

eip_cost = len(unused) * 3.65  # $0.005/小时 * 730 小时
print(f"\n未使用的弹性 IP: {len(unused)}")
print(f"每月可节省: ${eip_cost:.2f}")

y 节省金额: ${eip_cost:.2f}")

print(f"\n每月总节省金额: ${monthly_cost + eip_cost:.2f}")
print(f"年度节省金额: ${(monthly_cost + eip_cost) * 12:.2f}")

code
## 自动化清理 Lambda
python
import boto3
from datetime import datetime, timedelta

def lambda_handler(event, context):
ec2 = boto3.client('ec2')

# 删除超过 7 天未挂载的卷
volumes = ec2.describe_volumes(
Filters=[{'Name': 'status', 'Values': ['available']}]
)

cutoff = datetime.now() - timedelta(days=7)
deleted = 0

for vol in volumes['Volumes']:
create_time = vol['CreateTime'].replace(tzinfo=None)
if create_time < cutoff:
try:
ec2.delete_volume(VolumeId=vol['VolumeId'])
deleted += 1
print(f"已删除卷: {vol['VolumeId']}")
except Exception as e:
print(f"删除 {vol['VolumeId']} 时出错: {e}")

return {
'statusCode': 200,
'body': f'已删除 {deleted} 个卷'
}

code
## 清理工作流


1. 探索阶段（只读）
   - 运行所有 describe 命令
   - 生成成本影响报告
   - 与团队共同评审


2. 验证阶段
   - 确认资源确实未被使用
   - 检查依赖关系
   - 通知资源所有者


3. 执行阶段（先进行模拟运行）
   - 以 dry-run 模式运行清理脚本
   - 评审拟议的变更
   - 执行实际清理


4. 验证阶段
   - 确认删除结果
   - 监控是否出现问题
   - 记录节省金额


安全检查清单


  • [ ] 先以 dry-run 模式运行


  • [ ] 验证资源无依赖关系


  • [ ] 通过资源标签检查所有权


  • [ ] 删除前通知相关利益者


  • [ ] 为关键数据创建快照


  • [ ] 先在非生产环境测试


  • [ ] 准备好回滚方案


  • [ ] 记录所有删除操作


示例提示词 (Prompts)


探索
  • "查找所有未使用的资源并计算潜在节省金额"

  • "为我的 AWS 账户生成一份清理报告"

  • "哪些资源可以安全删除？"


执行
  • "创建一个清理未挂载 EBS 卷的脚本"

  • "删除所有超过 90 天的快照"

  • "释放未使用的弹性 IP (Elastic IPs)"


自动化
  • "为旧快照设置自动化清理"

  • "创建一个用于每周清理的 Lambda 函数"

  • "调度每月资源清理"


与 AWS Organizations 集成
bash

在多个账户中运行清理

for account in $(aws organizations list-accounts \ --query 'Accounts[*].Id' --output text); do echo "正在检查账户: $account" aws ec2 describe-volumes \ --filters Name=status,Values=available \ --profile account-$account done
code
## 监控与告警
bash

为成本异常创建 CloudWatch 警报

aws cloudwatch put-metric-alarm \ --alarm-name high-cost-alert \ --alarm-description "每日成本超过阈值时告警" \ --metric-name EstimatedCharges \ --namespace AWS/Billing \ --statistic Maximum \ --period 86400 \ --evaluation-periods 1 \ --threshold 100 \ --comparison-operator GreaterThanThreshold
code
## 最佳实践

  • 在维护窗口期间调度清理工作


  • 删除前始终创建最终快照


  • 使用资源标签识别清理候选对象


  • 为生产环境实施审批工作流


  • 记录所有清理操作以备审计


  • 设置成本异常检测


  • 每周评审清理结果


风险缓解


中风险操作：
  • 删除未挂载的卷（确保没有计划重新挂载）

  • 删除旧快照（确认无合规性要求）

  • 释放弹性 IP（检查 DNS 记录）


始终坚持：
  • 保持 30 天的备份保留期

  • 对关键资源使用 AWS Backup

  • 测试恢复流程

  • 记录清理决策


Kiro CLI 集成
bash

通过一条命令进行分析并清理

kiro-cli chat "Use aws-cost-cleanup to find and remove unused resources"

生成清理脚本

kiro-cli chat "Create a safe cleanup script for my AWS account"

调度自动化清理

kiro-cli chat "Set up weekly automated cleanup using aws-cost-cleanup" ```

附加资源

局限性

  • 仅在任务明确符合上述范围时使用此技能。
  • 不要将输出结果视为针对特定环境的验证、测试或专家评审的替代方案。
  • 如果缺少必要的输入、权限、安全边界或成功标准，请停止操作并请求澄清。