AWS成本估算使用Amazon Q CLI和AWS成本分析MCP

在这篇文章中,我们探讨了如何将Amazon Q CLI与AWS成本分析MCP服务器一起执行AWS最佳实践的复杂成本分析。我们讨论基本的设置和高级技术,并提供详细的示例和分步说明。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
管理和优化AWS基础架构成本对于各种规模的组织来说是一个至关重要的挑战。传统的成本分析方法通常涉及以下内容:复杂的电子表格 - 创建和维护详细的成本模型,需要大量的努力工具 - 在AWS定价计算器,AWS成本浏览器和第三方工具外观知识之间切换,以及跨服务的AWS差异 - 跨越的AWS的差异 - 构成了各个区域的差异 - 构成了各个区域的分析 - 启用了各个区域的各种启动。为时已晚,无法通过模型上下文协议(MCP)告知建筑决策Q开发人员CLI,提供了一种革命性的AWS成本分析方法。通过通过自然语言提示使用生成型AI,团队现在可以在几分钟而不是数小时内生成详细的成本估算,比较和优化建议,同时通过与官方AWS定价数据集成来提供准确性。在这篇文章中,我们探讨了如何将Amazon Q CLI与AWS成本分析MCP服务器一起进行AWS COLPIC分析以执行精致的成本分析,以遵循AWS AWS最佳实践。我们讨论了基本的设置和高级技术,并提供了详细的示例和分步说明。Sustolutionofviewamazon Q开发人员CLI是一个命令行界面,可将Amazon Q的生成AI功能直接带到您的终端。开发人员可以通过自然语言提示与Amazon Q进行互动,从而使其成为各种开发任务的宝贵工具。模型上下文协议(MCP)由拟人化作为开放协议开发,提供了一种将AI模型连接到不同数据源或工具的标准化方法。使用客户端服务器体系结构(如下图所示),MCP可以帮助开发人员通过轻巧的MCP服务器来揭示其数据,同时构建AI应用程序作为连接到这些服务器的MCP客户端。