アマゾンウェブサービスの価格設定のためのAPIはありますか？
アマゾンウェブサービスで最新の料金が設定されているAPIはありますか？たとえば、特定の地域の最新の価格S3、EC2などでクエリできるもの。
ありがとう
UPDATE：
AWSには最近、価格設定APIがあります： https://aws.Amazon.com/blogs/aws/new-aws-price-list-api/
元の答え：
これは以前に（AWSエバンジェリストと調査を通じて）求めていたものですが、まだ発表されていません。 AWSの人々は、彼らの地平線上により興味深いイノベーションを持っていると思います。
@brokenbeatnikで指摘されているように、スポット価格履歴用のAPIがあります。ここにAPIドキュメント： http://docs.amazonwebservices.com/AWSEC2/latest/APIReference/ApiReference-query-DescribeSpotPriceHistory.html
スポット価格の履歴にofficialAPIがあるのは奇妙ですが、オンデマンドサービスでは同時にAPIを使用していませんでした。とにかく、質問に答えるために、はいadvertisedAWS料金をクエリできます...
私が思いつくことができる最高のものは、さまざまなサービスの価格設定ページの（クライアント側）ソースを調べることです。そこには、テーブルがJSで構築されており、JSONデータ、つまり自分で取得できるデータが入力されていることがわかります。例えば。：
- http://aws.Amazon.com/ec2/pricing/pricing-on-demand-instances.json
- http://aws.Amazon.com/s3/pricing/pricing-storage.json
しかし、それは戦いの半分にすぎません。次に、たとえばPythonの場合、これはHi-CPUオンデマンドエクストララージLinuxを取得します）バージニアのインスタンスの料金：
>>> import json
>>> import urllib2
>>> response = urllib2.urlopen('http://aws.Amazon.com/ec2/pricing/pricing-on-demand-instances.json')
>>> pricejson = response.read()
>>> pricing = json.loads(pricejson)
>>> pricing['config']['regions'][0]['instanceTypes'][3]['sizes'][1]['valueColumns'][0]['prices']['USD']
u'0.68'
免責事項：これは明らかにAWS認定APIではないため、データ形式の安定性やソースの継続的な存在を期待することはお勧めしません。しかし、それはそこにあり、価格設定データを静的なconfig/sourceファイルに転記するよりも優れています！
「t1.micro」のようなものを使用するアマゾンAPIからのデータを使用したい人のためにここに翻訳配列があります
type_translation = {
'm1.small' : ['stdODI', 'sm'],
'm1.medium' : ['stdODI', 'med'],
'm1.large' : ['stdODI', 'lg'],
'm1.xlarge' : ['stdODI', 'xl'],
't1.micro' : ['uODI', 'u'],
'm2.xlarge' : ['hiMemODI', 'xl'],
'm2.2xlarge' : ['hiMemODI', 'xxl'],
'm2.4xlarge' : ['hiMemODI', 'xxxxl'],
'c1.medium' : ['hiCPUODI', 'med'],
'c1.xlarge' : ['hiCPUODI', 'xl'],
'cc1.4xlarge' : ['clusterComputeI', 'xxxxl'],
'cc2.8xlarge' : ['clusterComputeI', 'xxxxxxxxl'],
'cg1.4xlarge' : ['clusterGPUI', 'xxxxl'],
'hi1.4xlarge' : ['hiIoODI', 'xxxx1']
}
region_translation = {
'us-east-1' : 'us-east',
'us-west-2' : 'us-west-2',
'us-west-1' : 'us-west',
'eu-west-1' : 'eu-ireland',
'ap-southeast-1' : 'apac-sin',
'ap-northeast-1' : 'apac-tokyo',
'sa-east-1' : 'sa-east-1'
}
Python）で、これらのJSONファイルの価格データにアクセスし、適切な値（適切な翻訳と適切なインスタンスタイプ）に変換するための、迅速でダーティーなAPIを作成しました。
ここでコードを取得できます： https://github.com/erans/ec2instancespricing
そしてそれについてここでもう少し読んでください： http://forecastcloudy.net/2012/04/03/quick-dirty-api-for-accessing-Amazon-web-services-aws-ec2-pricing-data /
このファイルをモジュールとして使用し、関数を呼び出してPython辞書で結果を取得するか、コマンドラインツールとして使用して出力を人間が読めるテーブルにすることができます。他のコマンドラインツールと組み合わせて使用するJSONまたはCSV。
AWSの料金を照会できる以下のリンクからアクセスできるNice APIがあります。
フィルターを少し操作すると、特定の情報を返すクエリを作成する方法を確認できます。リージョン、インスタンスタイプなど。たとえば、eu-west-1リージョンLinuxインスタンスのEC2料金を含むJSONを返すには、以下のようにクエリをフォーマットします。
http://info.awsstream.com/instances.json?region=eu-west-1&os=linux
上記のクエリでjsonをxmlに置き換えるだけで、情報をxml形式で返します。
注-上記の他の寄稿者が投稿したURLと同様に、これが正式に認可されたAWS APIであるとは思いません。ただし、過去2日間に行った多数のスポットチェックに基づいて、価格情報を投稿した時点で正しいように見えることを確認できます。
包括的なAWSインスタンスの価格設定データ（EC2、RDS、ElastiCache、Redshift）が必要な場合は、Python上記で提案されたモジュールから拡張されたモジュール Eran Sandler ：
https://github.com/ilia-semenov/awspricingfull
これには、前世代のインスタンスと現在の世代のインスタンス（最新のd2ファミリーを含む）、予約済みのオンデマンド料金が含まれています。 JSON、テーブル、CSV形式を利用できます。
AWSの価格を取得するためにAPIも必要でした。 AWSリソースで利用できるAPIの数が非常に多いため、特に何も見つからないことに驚きました。
私の優先言語はRubyなので、AWSの価格設定にプログラムでアクセスできるようにする AWSCosts というGemを書きました。
以下は、m1.medium Linuxインスタンスのオンデマンド価格を見つける方法の例です。
AWSCosts.region（ 'us-east-1'）。ec2.on_demand（：linux）.price（ 'm1.medium'）
標準サービスの一般的な現在の価格をカバーするAPIがあるとは思いません。ただし、特にEC2の場合、スポット価格の履歴を確認できるため、スポットインスタンスの市場価格を推測する必要はありません。詳細については、次のURLをご覧ください。
http://docs.amazonwebservices.com/AWSEC2/latest/DeveloperGuide/using-spot-instances-history.html
価格が含まれるすべての_.js_ファイルをリストする 同様の質問に返信 があり、これらはかろうじてJSONファイルです（削除するcallback(...);ステートメントのみ）。
Linux On Demandの価格の例を次に示します。 http://aws-assets-pricing-prod.s3.amazonaws.com/pricing/ec2/linux-od.js
（完全なリストを取得 その返信に直接 ）
別の迅速で汚いが、より便利な最終データ形式への変換
class CostsAmazon(object):
'''Class for general info on the Amazon EC2 compute cloud.
'''
def __init__(self):
'''Fetch a bunch of instance cost data from Amazon and convert it
into the following form (as self.table):
table['us-east']['linux']['m1']['small']['light']['ondemand']['USD']
'''
#
# tables_raw['ondemand']['config']['regions'
# ][0]['instanceTypes'][0]['sizes'][0]['valueColumns'][0
# ]['prices']['USD']
#
# structure of tables_raw:
# ┃
# ┗━━[key]
# ┣━━['use'] # an input 3 x ∈ { 'light', 'medium', ... }
# ┣━━['os'] # an input 2 x ∈ { 'linux', 'mswin' }
# ┣━━['scheduling'] # an input
# ┣━━['uri'] # an input (see dict above)
# ┃ # the core output from Amazon follows
# ┣━━['vers'] == 0.01
# ┗━━['config']:
# * ┣━━['regions']: 7 x
# ┃ ┣━━['region'] == ∈ { 'us-east', ... }
# * ┃ ┗━━['instanceTypes']: 7 x
# ┃ ┣━━['type']: 'stdODI'
# * ┃ ┗━━['sizes']: 4 x
# ┃ ┗━━['valueColumns']
# ┃ ┣━━['size']: 'sm'
# * ┃ ┗━━['valueColumns']: 2 x
# ┃ ┣━━['name']: ~ 'linux'
# ┃ ┗━━['prices']
# ┃ ┗━━['USD']: ~ '0.080'
# ┣━━['rate']: ~ 'perhr'
# ┣━━['currencies']: ∈ { 'USD', ... }
# ┗━━['valueColumns']: [ 'linux', 'mswin' ]
#
# The valueColumns thing is weird, it looks like they're trying
# to constrain actual data to leaf nodes only, which is a little
# bit of a conceit since they have lists in several levels. So
# we can obtain the *much* more readable:
#
# tables['regions']['us-east']['m1']['linux']['ondemand'
# ]['small']['light']['USD']
#
# structure of the reworked tables:
# ┃
# ┗━━[<region>]: 7 x ∈ { 'us-east', ... }
# ┗━━[<os>]: 2 x ∈ { 'linux', 'mswin' } # oses
# ┗━━[<type>]: 7 x ∈ { 'm1', ... }
# ┗━━[<scheduling>]: 2 x ∈ { 'ondemand', 'reserved' }
# ┗━━[<size>]: 4 x ∈ { 'small', ... }
# ┗━━[<use>]: 3 x ∈ { 'light', 'medium', ... }
# ┗━━[<currency>]: ∈ { 'USD', ... }
# ┗━━> ~ '0.080' or None
uri_base = 'http://aws.Amazon.com/ec2/pricing'
tables_raw = {
'ondemand': {'scheduling': 'ondemand',
'uri': '/pricing-on-demand-instances.json',
'os': 'linux', 'use': 'light'},
'reserved-light-linux': {
'scheduling': 'ondemand',
'uri': 'ri-light-linux.json', 'os': 'linux', 'use': 'light'},
'reserved-light-mswin': {
'scheduling': 'ondemand',
'uri': 'ri-light-mswin.json', 'os': 'mswin', 'use': 'light'},
'reserved-medium-linux': {
'scheduling': 'ondemand',
'uri': 'ri-medium-linux.json', 'os': 'linux', 'use': 'medium'},
'reserved-medium-mswin': {
'scheduling': 'ondemand',
'uri': 'ri-medium-mswin.json', 'os': 'mswin', 'use': 'medium'},
'reserved-heavy-linux': {
'scheduling': 'ondemand',
'uri': 'ri-heavy-linux.json', 'os': 'linux', 'use': 'heavy'},
'reserved-heavy-mswin': {
'scheduling': 'ondemand',
'uri': 'ri-heavy-mswin.json', 'os': 'mswin', 'use': 'heavy'},
}
for key in tables_raw:
# expand to full URIs
tables_raw[key]['uri'] = (
'%s/%s'% (uri_base, tables_raw[key]['uri']))
# fetch the data from Amazon
link = urllib2.urlopen(tables_raw[key]['uri'])
# adds keys: 'vers' 'config'
tables_raw[key].update(json.loads(link.read()))
link.close()
# canonicalize the types - the default is pretty annoying.
#
self.currencies = set()
self.regions = set()
self.types = set()
self.intervals = set()
self.oses = set()
self.sizes = set()
self.schedulings = set()
self.uses = set()
self.footnotes = {}
self.typesizes = {} # self.typesizes['m1.small'] = [<region>...]
self.table = {}
# grovel through Amazon's tables_raw and convert to something orderly:
for key in tables_raw:
scheduling = tables_raw[key]['scheduling']
self.schedulings.update([scheduling])
use = tables_raw[key]['use']
self.uses.update([use])
os = tables_raw[key]['os']
self.oses.update([os])
config_data = tables_raw[key]['config']
self.currencies.update(config_data['currencies'])
for region_data in config_data['regions']:
region = self.instance_region_from_raw(region_data['region'])
self.regions.update([region])
if 'footnotes' in region_data:
self.footnotes[region] = region_data['footnotes']
for instance_type_data in region_data['instanceTypes']:
instance_type = self.instance_types_from_raw(
instance_type_data['type'])
self.types.update([instance_type])
for size_data in instance_type_data['sizes']:
size = self.instance_size_from_raw(size_data['size'])
typesize = '%s.%s' % (instance_type, size)
if typesize not in self.typesizes:
self.typesizes[typesize] = set()
self.typesizes[typesize].update([region])
self.sizes.update([size])
for size_values in size_data['valueColumns']:
interval = size_values['name']
self.intervals.update([interval])
for currency in size_values['prices']:
cost = size_values['prices'][currency]
self.table_add_row(region, os, instance_type,
size, use, scheduling,
currency, cost)
def table_add_row(self, region, os, instance_type, size, use, scheduling,
currency, cost):
if cost == 'N/A*':
return
table = self.table
for key in [region, os, instance_type, size, use, scheduling]:
if key not in table:
table[key] = {}
table = table[key]
table[currency] = cost
def instance_region_from_raw(self, raw_region):
'''Return a less intelligent given EC2 pricing name to the
corresponding region name.
'''
regions = {
'apac-tokyo' : 'ap-northeast-1',
'apac-sin' : 'ap-southeast-1',
'eu-ireland' : 'eu-west-1',
'sa-east-1' : 'sa-east-1',
'us-east' : 'us-east-1',
'us-west' : 'us-west-1',
'us-west-2' : 'us-west-2',
}
return regions[raw_region] if raw_region in regions else raw_region
def instance_types_from_raw(self, raw_type):
types = {
# ondemand reserved
'stdODI' : 'm1', 'stdResI' : 'm1',
'uODI' : 't1', 'uResI' : 't1',
'hiMemODI' : 'm2', 'hiMemResI' : 'm2',
'hiCPUODI' : 'c1', 'hiCPUResI' : 'c1',
'clusterComputeI' : 'cc1', 'clusterCompResI' : 'cc1',
'clusterGPUI' : 'cc2', 'clusterGPUResI' : 'cc2',
'hiIoODI' : 'hi1', 'hiIoResI' : 'hi1'
}
return types[raw_type]
def instance_size_from_raw(self, raw_size):
sizes = {
'u' : 'micro',
'sm' : 'small',
'med' : 'medium',
'lg' : 'large',
'xl' : 'xlarge',
'xxl' : '2xlarge',
'xxxxl' : '4xlarge',
'xxxxxxxxl' : '8xlarge'
}
return sizes[raw_size]
def cost(self, region, os, instance_type, size, use, scheduling,
currency):
try:
return self.table[region][os][instance_type][
size][use][scheduling][currency]
except KeyError as ex:
return None
私は Gist をフォワードとリバースの名前にして、誰かがRailsなどに必要な場合にYamlで作成しました.
これは、予約済みインスタンスをカバーする別の認可されていない「api」です： http://aws.Amazon.com/ec2/pricing/pricing-reserved-instances.json
価格設定APIはありませんが、上記の非常に良い価格があります。 ec2価格リッパーに加えて、私はrdsとelasticache価格リッパーを共有したいと思います。
https://github.com/evgeny-gridasov/rdsinstancespricinghttps://github.com/evgeny-gridasov/elasticachepricing