Om een kostenvoorspellingsmodel te ontwikkelen voor je Terraform-infrastructuur op basis van je huidige configuratie, kun je de volgende stappen volgen: 1. Data verzamelen: - Gebruik AWS Cost Explorer API of AWS Cost and Usage Reports om historische kosten- en gebruiksgegevens te verzamelen voor je bestaande resources. - Verzamel gegevens over CPU-, geheugen- en netwerkgebruik van je instances, indien beschikbaar, via CloudWatch. 2. Data analyseren: - Analyseer de trends in resourcegebruik en kosten over de afgelopen maanden. - Identificeer seizoensgebonden patronen of pieken in gebruik. 3. Model ontwikkeling: - Gebruik statistische modellen zoals ARIMA of machine learning technieken zoals regressie- of tijdreeksanalyse om toekomstige kosten te voorspellen. - Overweeg het maken van verschillende scenario's, bijvoorbeeld schaalvergroting van 10%, 20% of 50%, om de kostenimpact te beoordelen. 4. Resourcegebruik en schaalvergroting: - Voorspel hoe veranderingen in configuraties, zoals het verhogen van het aantal instances of het wijzigen van instance types, de kosten beïnvloeden. - Houd rekening met de prijsverschillen tussen verschillende instance types en regio's. 5. Implementatie en monitoring: - Automatiseer het verzamelen van gegevens en het bijwerken van je voorspellingsmodellen. - Gebruik AWS Cost Explorer en AWS Budgets om de voorspellingen te monitoren en bij te sturen. 6. Tools en scripts: - Overweeg het gebruik van Python met libraries zoals pandas, statsmodels, of Prophet voor tijdreeksvoorspellingen. - Maak een script dat op basis van je huidige configuratie en voorspelde gebruiksontwikkeling de kosten voor de komende 3 maanden inschat. Voorbeeld van een eenvoudige aanpak: ```python import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # Laad historische kosten- en gebruiksgegevens data = pd.read_csv('kosten_historie.csv', parse_dates=['datum'], index_col='datum') # Fit ARIMA-model model = ARIMA(data['kosten'], order=(1,1,1)) model_fit = model.fit() # Voorspel voor de komende 3 maanden (bijvoorbeeld per maand) forecast = model_fit.get_forecast(steps=3*30) # 3 maanden, per dag kosten_voorspelling = forecast.predicted_mean print(kosten_voorspelling) ``` Samenvatting: - Verzamel en analyseer historische kosten- en gebruiksgegevens. - Gebruik tijdreeksmodellen om toekomstige kosten te voorspellen. - Voorspel de kostenontwikkeling onder verschillende schaal- en configuratiescenario's. - Automatiseer en monitor het proces voor continue optimalisatie. Wil je dat ik je help met het opzetten van een specifiek script of model op basis van je gegevens?

Hier is een stapsgewijze aanpak om een kostenvoorspellingsmodel voor uw AWS Terraform-infrastructuur te ontwikkelen: ### 1. Huidige Kostenanalyse Voor uw huidige configuratie (5x t3.micro instances): - **t3.micro prijs (Linux/Unix):** ± $0.0104/uur (us-east-1 regio) - **Maandelijkse kosten:** 5 instances × $0.0104/uur × 730 uur = ± **$37.96/maand** - **3-maands voorspelling:** $37.96 × 3 = **$113.88** ### 2. Kostenvoorspellingsmodel Componenten **A. Basis AWS Pricing Data** ```python # Voorbeeld datastructuur aws_pricing = { "t3.micro": { "hourly": 0.0104, "monthly": 7.59, "reserved_1yr": 4.75 # maandelijks equivalent } } ``` **B. Schaalvoorspelling Model** ```python def kosten_voorspelling(instance_type, huidig_aantal, groei_percentage, maanden): basis_kosten = aws_pricing[instance_type]["monthly"] * huidig_aantal totale_kosten = 0 for maand in range(maanden): maand_kosten = basis_kosten * (1 + groei_percentage/100) ** maand totale_kosten += maand_kosten return totale_kosten ``` ### 3. Trendanalyse & Schaalimpact **Resource Gebruik Trends:** - **CPU Utilization:** t3.micro heeft burstable credits - **Data Transfer:** ± $0.09/GB voor uitgaand verkeer - **EBS Storage:** $0.08/GB-maand (indien toegevoegd) **Schaal Scenario's:** - **+2 instances:** 7 × $7.59 = $53.13/maand (+40%) - **Upgrade naar t3.small:** 5 × $15.17 = $75.85/maand (+100%) - **+50% gebruik:** Extra data transfer + monitoring kosten ### 4. Geavanceerde Voorspellingen **A. Seizoensinvloeden:** - Verwachte verkeerstoename tijdens piekperiodes - Auto-scaling groep aanbevolen voor variabele belasting **B. Kostenoptimalisatie:** - **Reserved Instances:** Besparing tot 40% bij 1-jaar commitment - **Spot Instances:** Tot 70% besparing voor stateless workloads ### 5. Implementatie Aanbevelingen **Terraform Enhancements:** ```hcl # Voeg monitoring toe voor betere voorspellingen resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "cpu_usage" { alarm_name = "high-cpu-usage" comparison_operator = "GreaterThanThreshold" evaluation_periods = "2" metric_name = "CPUUtilization" namespace = "AWS/EC2" period = "120" statistic = "Average" threshold = "80" } # Implementeer auto-scaling voor kostenoptimalisatie resource "aws_autoscaling_group" "web" { min_size = 3 max_size = 10 desired_capacity = 5 } ``` ### 6. Monitoring & Alerting - **AWS Cost Explorer** voor historische data - **Billing Alarms** bij budget overschrijding - **Custom Metrics** voor application-specific costs ### 7. 3-Maands Prognose Matrix | Scenario | Maand 1 | Maand 2 | Maand 3 | Totaal | |----------|---------|---------|---------|--------| | Huidig | $37.96 | $37.96 | $37.96 | $113.88| | +10% groei | $41.76 | $45.93 | $50.53 | $138.22| | +2 instances | $53.13 | $53.13 | $53.13 | $159.39| ### Volgende Stappen: 1. Implementeer CloudWatch monitoring 2. Analyseer historisch gebruikspatroon 3. Overweeg Reserved Instances voor stabiele workloads 4. Stel budget alerts in via AWS Budgets Dit model geeft u een robuuste basis voor kostenvoorspelling en optimalisatie van uw Terraform-infrastructuur.