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Commentaires
luc90
Membre depuis le 10/01/2025
pour les lambdas, regarde le nombre d'invocations et la durée moyenne d'exécution dans cloudwatch. un bug dans ton code ou une config de trigger peut faire spawner des milliers d'invocations inutiles. et la mémoire allouée. baisser la mémoire quand c'est pas nécessaire réduit les coûts aussi
maillard-michel
Membre depuis le 22/09/2024
pour rds, c'est souvent la taille de l'instance ou le stockage qui coûte cher. t'aurais pas scale up l'instance sans faire gaffe ? et les iops provisionnées si tu en utilises. des fois les gens over-provisionnent pour des petites db. et les dev/test env, ils tournent 24/7 ? tu peux les éteindre la nuit/week-end avec des scripts
aime53
Membre depuis le 08/01/2025
check aussi si t'as pas des snapshots rds ou des backups s3 qui s'accumulent. des fois les rétentions sont mal configurées. et pour les lambdas, les logs cloudwatch, c'est pas gratuit non plus ! une lambda qui log trop peut coûter cher en ingestion de logs
dominique24
Membre depuis le 25/11/2024
ok alors pour lambda c'était un mauvais réglage de rétention de logs cloudwatch sur une fonction critique qui générait des millions d'événements, ce qui en cascade ré-exécutait les lambdas en boucle. et pour rds on a un dev qui a activé des iops provisionnées de fou (genre 100k) pour un petit env de test sans s'en rendre compte et c'est resté actif pendant un mois. j'ai corrigé tout ça. le budget devrait revenir à la normale. merci pour les pistes qui m'ont mis sur la voie !