Bước 1 — Vấn đề: rà soát thủ công không mở rộng được

Trước khi xây dựng hệ thống này, mỗi lần rà soát chi phí AWS cho khách hàng tốn 1–2 ngày công thủ công. Quy trình thường là:

• Mở công cụ phân tích chi phí của AWS, lọc theo từng dịch vụ, chụp màn hình
• Đăng nhập console, kiểm tra thủ công từng loại tài nguyên (ổ đĩa, bản sao lưu, endpoint mạng...)
• Tổng hợp vào Excel rồi viết báo cáo

Vấn đề: phụ thuộc vào kinh nghiệm người làm, thiếu quy chuẩn thống nhất, và khó mở rộng cho nhiều khách hàng — mỗi lần rà lại làm từ đầu, khó đảm bảo rà đủ và đều.

Trường hợp đã ẩn danh — mọi số tiền tuyệt đối và tên tài nguyên khách hàng được che.

Bước 2 — Xây dựng hệ thống tự động

Mình thiết kế quy trình xử lý theo 3 nguyên tắc:

1. Khung cố định, dữ liệu thay đổi — luôn rà theo 7 nhóm tiêu chí và cách phân loại lãng phí thống nhất
2. Máy làm việc lặp lại, người làm việc cần phán đoán — script tự động thu thập & tính toán; con người xác minh và ra khuyến nghị
3. Có bằng chứng, không đoán — mọi kết luận trỏ về nguồn dữ liệu cụ thể

Toàn cảnh quy trình — máy làm phần lặp lại, người làm phần cần phán đoán.

Bước 3 — Khung rà soát 7 nhóm tiêu chí

Mọi dự án đều rà theo cùng một khung 7 nhóm tiêu chí, để đảm bảo không bỏ sót khoản nào:

Bước 4 — Pilot trên khách hàng thật

Áp dụng cho dự án đầu tiên — môi trường production AWS tại vùng US (phân tích 3 tháng hóa đơn):

Phân bổ chi phí theo nhóm kiến trúc (3 tháng gộp):

Số liệu đã ẩn danh — chỉ hiển thị tỷ trọng %, không lộ số tiền tuyệt đối hay tên tài nguyên khách hàng.

Bước 5 — Những phát hiện chính

Ổ đĩa EBS — tiết kiệm 218–300 USD/tháng

• Phát hiện: 27 ổ đĩa có vấn đề — ổ mồ côi (không gắn vào máy nào), ổ gắn vào máy đang tắt, và cơ sở dữ liệu production vẫn dùng loại ổ đời cũ (gp2) đắt hơn loại mới (gp3) cùng hiệu năng.
• Đề xuất: Xóa ổ mồ côi, gỡ bỏ cụm máy đã dừng, chuyển cơ sở dữ liệu sang loại ổ mới rẻ hơn.

aws ec2 modify-volume --volume-id vol-xxxx \
  --volume-type gp3 --iops 3000 --throughput 125

Endpoint mạng (VPC Endpoint) — tiết kiệm 30–60 USD/tháng

• Phát hiện: 10 endpoint kết nối riêng tới dịch vụ AWS, tốn ~128 USD/tháng, trong đó một số ít dùng.
• Đề xuất: Giữ các endpoint thiết yếu, rà bỏ những cái ít dùng.

Quản trị chi phí — tác động gián tiếp

• Phát hiện: Chưa có cảnh báo ngân sách, chưa gắn nhãn tài nguyên bắt buộc, chưa có người review hóa đơn định kỳ.
• Đề xuất: Bật cảnh báo ngân sách, xây quy định gắn nhãn để phát hiện chi phí tăng bất thường sớm.

Bước 6 — Mọi khuyến nghị đều có bằng chứng

Nguyên tắc xuyên suốt: không đề xuất cắt giảm dựa trên phỏng đoán. Mỗi khuyến nghị đều được đối chiếu từ nhiều nguồn dữ liệu (hóa đơn, công cụ gợi ý của AWS, cấu hình tài nguyên thực tế) và kiểm tra tác động thật trước khi đưa vào báo cáo.

• Kiểm tra quan hệ giữa các tài nguyên trước khi khuyến nghị xóa — ví dụ một bản sao lưu có thể đang được ảnh hệ thống dùng — để tránh phá vỡ hệ thống đang chạy.
• Ước tính tiết kiệm theo hướng thận trọng (dè dặt), kèm mã tài nguyên cụ thể để đội kỹ thuật thực thi được ngay.
• Phân loại rõ ràng: có thể tối ưu / chấp nhận (do yêu cầu công việc) / cần theo dõi thêm.

snapshot không còn volume nguồn?
        │
        ▼
được AMI nào đang đăng ký dùng?  ── CÓ ─▶ GIỮ (không phải waste)
        │
       KHÔNG
        │
        ▼
có backup marker (AWS Backup / DLM)? ── CÓ ─▶ GIỮ
        │
       KHÔNG
        │
        ▼
   ứng viên xóa (chờ người xác nhận)

Kết quả

Bài học rút ra

1. Tự động hóa để nhanh, con người để đúng — máy lo phần thu thập & tính toán, chuyên gia lo phần phán đoán & xác minh.
2. Khung cố định giúp không bỏ sót — 7 nhóm tiêu chí đảm bảo rà đầy đủ, nhất quán qua mọi dự án.
3. Mọi khuyến nghị đều có bằng chứng — đối chiếu nhiều nguồn dữ liệu trước khi đề xuất.
4. Quản trị chi phí quan trọng không kém việc tối ưu — cảnh báo ngân sách & gắn nhãn giúp phát hiện chi phí tăng đột biến sớm, tránh tái phát.
5. Kết quả đo được, thực thi được — ước tính tiết kiệm thận trọng, kèm hành động cụ thể cho đội kỹ thuật.