要备份S3存储桶的成本,您可以使用AWS CLI或AWS SDK来编写代码示例。以下是使用AWS CLI和Python SDK的两个示例:
aws ce get-cost-and-usage --time-period Start=2022-01-01,End=2022-01-31 --granularity DAILY --metrics "BlendedCost" --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE,Value="Amazon Simple Storage Service (S3)" --filter file://filter.json
其中,Start
和End
参数指定了要获取成本的时间范围。metrics
参数指定了要获取的成本度量,这里是混合成本。group-by
参数定义了要分组的维度,这里是按“Amazon Simple Storage Service (S3)”服务维度分组。filter
参数指定了过滤器,您可以在filter.json
文件中定义过滤器,以进一步筛选要获取成本的存储桶。
import boto3
def get_bucket_cost(start_date, end_date, bucket_name):
client = boto3.client('ce')
response = client.get_cost_and_usage(
TimePeriod={
'Start': start_date,
'End': end_date
},
Granularity='DAILY',
Metrics=['BlendedCost'],
GroupBy=[
{
'Type': 'DIMENSION',
'Key': 'SERVICE',
'Value': 'Amazon Simple Storage Service (S3)'
},
],
Filter={
"Dimensions": {
"Key": "LINKED_ACCOUNT",
"Values": [
bucket_name
]
}
}
)
return response['ResultsByTime']
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-31'
bucket_name = 'your_bucket_name'
cost_data = get_bucket_cost(start_date, end_date, bucket_name)
print(cost_data)
在这个示例中,我们使用boto3
库创建了一个ce
客户端,然后调用get_cost_and_usage
方法来获取成本数据。TimePeriod
参数指定了时间范围,Granularity
参数指定了时间粒度,Metrics
参数指定了要获取的成本度量,GroupBy
参数定义了要分组的维度,Filter
参数指定了过滤器,以筛选指定存储桶的成本数据。最后,我们打印出成本数据。
请注意,这些示例仅演示了如何获取备份S3存储桶的成本数据,并不涉及实际的备份操作。备份操作的成本可能会根据您选择的备份方法和服务而有所不同。