Cost Explorer & Budgets

Una gestione efficace dei costi non richiede strumenti complessi: AWS mette a disposizione gratuitamente una serie di strumenti integrati che, se configurati correttamente, permettono di ottenere visibilità completa e intervenire in modo proattivo.

In questo articolo esploreremo tre strumenti fondamentali per costruire una strategia di controllo dei costi:

• Cost Explorer, per analizzare nel dettaglio dove e come viene speso il budget;
• AWS Budgets, per definire soglie di spesa e ricevere notifiche automatiche;
• Cost Anomaly Detection, per rilevare comportamenti anomali attraverso il machine learning e agire prima che i costi sfuggano al controllo.

Cost Explorer è il primo strumento da attivare quando si vuole iniziare a monitorare in modo serio la spesa su AWS. Fornisce una panoramica dettagliata dei costi, consentendo di analizzare l’andamento nel tempo e di isolare facilmente le voci che contribuiscono maggiormente al consumo.

Attraverso una console intuitiva e report interattivi, è possibile visualizzare la spesa su base giornaliera, mensile o su intervalli personalizzati. I dati possono essere filtrati per servizio — ad esempio EC2, S3 o Lambda — per comprendere quali componenti dell’architettura stanno generando i maggiori costi.

Uno degli aspetti più utili, soprattutto in ambienti multi-region, è la possibilità di analizzare i costi per area geografica. Questo permette di valutare con precisione l’impatto di workload distribuiti o replicati su più regioni AWS.

Ancora più significativa è la possibilità di aggregare i costi in base ai tag. Se utilizzati in modo coerente, i tag permettono di suddividere la spesa per progetto, ambiente (produzione, sviluppo, test) o team, rendendo molto più semplice l’allocazione interna dei costi e l’analisi della sostenibilità economica dei diversi ambiti.

Cost Explorer permette infine di salvare e automatizzare report che possono essere condivisi periodicamente con altri team o con stakeholder aziendali, offrendo una base solida per prendere decisioni operative e finanziarie più consapevoli.

Una volta acquisita consapevolezza di come e dove vengono generati i costi tramite strumenti come Cost Explorer, il passo successivo è il controllo attivo della spesa. AWS Budgets consente di definire soglie personalizzate e ricevere notifiche automatiche al raggiungimento di determinati livelli di consumo, aiutando i team a prendere decisioni tempestive prima che si verifichino sforamenti significativi.

Il funzionamento è semplice ma estremamente efficace. Si parte impostando un budget — ad esempio un tetto mensile di 500 euro — e si definiscono soglie di avviso, come l’80% o il 90% di utilizzo. Quando la spesa raggiunge quelle soglie, viene inviata una notifica automatica ai destinatari configurati, che possono essere indirizzi email o canali integrati tramite Amazon SNS, come Slack o webhook personalizzati tramite AWS Lambda.

Oltre ai costi effettivi, è possibile monitorare anche i costi previsti, utilizzando le metriche di tipo forecast. Questo consente di ricevere alert anticipati in caso di tendenza a superare il budget prima della fine del periodo.

AWS Budgets supporta diverse modalità di configurazione:

• È possibile definire budget mensili, trimestrali o annuali, in base alle esigenze operative o finanziarie.
• I budget possono essere creati per servizio (ad esempio solo per EC2 o RDS), per singolo account — particolarmente utile in ambienti multi-account con AWS Organizations — o anche in base ai tag, per isolare progetti o ambienti specifici.

Un aspetto interessante è la possibilità di creare più notifiche per lo stesso budget, così da differenziare i destinatari in base alla soglia. Ad esempio, il team tecnico può essere allertato al 50% dell’utilizzo, mentre il team finanziario riceve una notifica solo al superamento del 90%. Questo consente di calibrare la comunicazione in base ai ruoli e di ridurre il rumore informativo.

Una funzionalità spesso sottovalutata di AWS Budgets è la possibilità di impostare alert non solo sui costi effettivi (actual), ma anche su quelli stimati (forecast). Questa distinzione è cruciale per adottare un approccio realmente proattivo alla gestione dei costi.

Il forecast si basa sull’andamento corrente della spesa e fornisce una proiezione del consumo fino alla fine del periodo selezionato. In pratica, AWS analizza la traiettoria dei costi e stima se — a quel ritmo — il budget verrà superato.

Questa funzionalità diventa particolarmente utile negli ambienti a consumo costante, come quelli di produzione, dove attendere che i costi reali raggiungano una soglia critica può significare arrivare troppo tardi. Un alert basato sul forecast, invece, consente di intervenire in anticipo: ridimensionando risorse, identificando anomalie o valutando ottimizzazioni prima che l’eccesso si concretizzi.

Ad esempio, se un servizio ha un trend di crescita giornaliera che lo porterà a sforare il budget entro il 20 del mese, un alert basato sul forecast può segnalare la deviazione già nei primi giorni. Questo margine temporale è spesso decisivo per mantenere il controllo e ottimizzare le risorse con intelligenza.

Oltre agli strumenti più tradizionali come AWS Budgets, esiste una soluzione avanzata che sfrutta il machine learning per identificare comportamenti anomali nei consumi: AWS Cost Anomaly Detection. A differenza dei budget, che si basano su soglie numeriche predefinite, questo servizio apprende automaticamente i pattern di spesa abituali e segnala solo le variazioni considerate fuori scala rispetto alla norma.

Il funzionamento si basa sulla creazione di uno o più monitor, che possono essere configurati per osservare l’intero account, singoli servizi o anche strutture più granulari, come un gruppo di tag. Una volta attivato, il sistema analizza la spesa quotidiana e rileva eventuali deviazioni significative. Ad esempio, può segnalare un incremento improvviso del 200% nei costi associati ad Amazon S3 o un’attività anomala su un servizio normalmente poco utilizzato.

Questa tipologia di monitoraggio è particolarmente utile in ambienti dove i consumi sono meno prevedibili, come quelli di sviluppo o test, e dove gli errori di configurazione possono tradursi rapidamente in costi non intenzionali. Il vantaggio principale è la natura "silenziosa" ma reattiva del servizio: non è necessario configurare soglie statiche o aggiornare regole man mano che l’ambiente evolve. È il sistema stesso a comprendere cosa sia normale e cosa no.

Per chi sta configurando un nuovo account AWS, oppure desidera rafforzare il controllo sui costi in un'organizzazione già attiva, è fondamentale adottare fin da subito un approccio strutturato.

Di seguito alcune buone pratiche operative per costruire una base solida:

1. Per chi sta configurando un nuovo account AWS, oppure desidera rafforzare il controllo sui costi in un'organizzazione già attiva, è fondamentale adottare fin da subito un approccio strutturato. Di seguito alcune buone pratiche operative per costruire una base solida
2. Applicare una strategia di tagging coerente fin dall’inizio, definendo tag chiave come ambiente, progetto, team o centro di costo. Una struttura ben definita consente una segmentazione precisa della spesa.
3. Impostare almeno un budget globale sull’intero account per monitorare l’andamento complessivo, anche in fase iniziale.
4. Configurare più soglie di notifica, utilizzando sia i costi reali sia quelli stimati (forecast), in modo da anticipare gli sforamenti prima che si verifichino.
5. Attivare Cost Anomaly Detection, specialmente su ambienti condivisi, account di test o workload sperimentali, dove i consumi possono variare in modo imprevedibile.
6. Creare una dashboard mensile dei costi, da condividere regolarmente sia con i team tecnici sia con le funzioni di business. Una comunicazione trasparente è la base per una governance efficace.

Il controllo dei costi in AWS non può essere considerato una responsabilità esclusiva del reparto finance. Al contrario, è un aspetto fondamentale della governance cloud che coinvolge direttamente architetti, sviluppatori, DevOps e team di prodotto. Una cultura condivisa sul tema della responsabilità economica è il primo passo per costruire ambienti sostenibili e scalabili.

Gli strumenti che abbiamo esplorato — Cost Explorer, AWS Budgets e Cost Anomaly Detection — rappresentano le fondamenta di una strategia di Cloud FinOps efficace. Non si tratta solo di raccogliere dati, ma di creare consapevolezza e instaurare meccanismi di controllo proattivi, automatici e trasversali.

È importante sottolineare che prima dell’ottimizzazione serve visibilità. Solo ciò che è misurabile può essere migliorato. Fortunatamente, AWS fornisce strumenti nativi già pronti per essere configurati fin dalle prime fasi del ciclo di vita di un account.