AWSコストをSlack通知＆可視化！BigQuery × Looker Studio構成メモ

AWSコストをSlack通知＆可視化！BigQuery × Looker Studio構成メモ

AWSコストの見える化を目的に、BigQuery と Looker Studio を使ってダッシュボードを構築しました。
今回は CSVファイルからのデータ取り込みを前提とした構成で、集計・可視化・通知までを一通り自動化しています。
実装していく中でハマりどころや工夫したポイントもあったので、備忘録としてまとめておきます。

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構成概要

• データソース：コストのcsvファイル（リセラー契約のためCost Explorerが使えない前提）
• 集計・加工：BigQuery
• 可視化：Looker Studio
• アラート通知：GAS + Slack API

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1. データの加工は基本BigQueryでやる

Looker Studioでもデータのフィルタや計算はできますが、柔軟性や再利用性に欠ける部分が多く、以下の理由から BigQuery側でViewを作成して集計ロジックを完結させる 方が効率的でした。

• Looker Studioでは項目の追加や変換がちょっと煩雑
• Viewを作っておけば、複数のダッシュボードで再利用可能
• 加工・フィルタ・計算はBigQueryで完結させた方が圧倒的に管理しやすい

例：BigQueryのView

以下は、前月との差分（増減額）と増減率（%）を計算するBigQueryのクエリ例です。
ウィンドウ関数 LAG() を使って、同一 billing_account_id × service ごとに前月の値を取得しています。

CREATE OR REPLACE VIEW `myproject.dataset.monthly_cost_diff` AS
WITH monthly_base AS (
  SELECT
    billing_account_id,
    service,
    EXTRACT(YEAR FROM usage_start_time) AS year,
    EXTRACT(MONTH FROM usage_start_time) AS month,
    DATE_TRUNC(usage_start_time, MONTH) AS month_date,
    SUM(cost) AS total_cost
  FROM
    `myproject.dataset.raw_cost_data`
  GROUP BY
    billing_account_id, service, year, month_date
),
with_diff AS (
  SELECT
    billing_account_id,
    service,
    FORMAT_DATE('%Y-%m', month_date) AS month,
    total_cost,
    LAG(total_cost) OVER (
      PARTITION BY billing_account_id, service
      ORDER BY month_date
    ) AS prev_month_cost
  FROM
    monthly_base
)
SELECT
  billing_account_id,
  service,
  month,
  total_cost,
  prev_month_cost,
  SAFE_DIVIDE(total_cost - prev_month_cost, prev_month_cost) * 100 AS diff_percent,
  total_cost - prev_month_cost AS diff_amount
FROM
  with_diff;

出力カラム

カラム名	型	説明
billing_account_id	STRING	課金アカウントID
service	STRING	サービス名（例: EC2, S3など）
month	STRING	対象月（例: 2025-03）
total_cost	FLOAT64	今月の合計コスト（円）
prev_month_cost	FLOAT64	前月の合計コスト（円）
diff_percent	FLOAT64	コストの増減率（%）
diff_amount	FLOAT64	差分金額（今月 - 前月）（円）

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2. コスト上昇をSlack通知するためにGAS + スプレッドシートを使う

ダッシュボードで確認するだけでなく、「コストが上がったときに通知がほしい」という要望もあったため、Slack通知の仕組みもあわせて作成しました。
構築の中でスプレッドシートとGASの連携まわりで少し詰まった部分があったので、そのあたりもまとめておきます。

構成：

1. BigQueryのViewで差分を計算する
2. そのViewのデータをスプレッドシートに連携
3. GASでそのデータを処理し、Slack API経由で通知を送信

詰まったポイント：

• スプレッドシートに連携されたデータは、GASから直接アクセスできない。Slackと直接連携もできない。
  • → 解決策：抽出機能を使い別シートに書き出し、それをGASで読み取るようにする 。この場合でも定期的な更新の設定はできた。

例：GASでSlack通知するコード

function notifyCostAlert() {
  const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName("alert_data");
  const data = sheet.getRange(2, 1, sheet.getLastRow() - 1, 7).getValues(); 
  data.forEach(row => {
    const [
      billingAccountId,
      service,
      month,
      totalCost,
      prevMonthCost,
      diffPercent,
      diffAmount
    ] = row;

    // 閾値：1,000円以上増えていたら通知
    if (diffAmount > 1000) {
      const payload = {
        text: `⚠️ AWSコストが増加しています
` +
              `• アカウント: ${billingAccountId}
` +
              `• サービス: ${service}
` +
              `• 対象月: ${month}
` +
              `• 前月: ¥${prevMonthCost}
` +
              `• 今月: ¥${totalCost}
` +
              `• 差分: ¥${diffAmount.toFixed(0)}（${diffPercent.toFixed(1)}% 増）`
      };

      const options = {
        method: "post",
        contentType: "application/json",
        payload: JSON.stringify(payload)
      };

      UrlFetchApp.fetch("https://hooks.slack.com/services/XXX/YYY/ZZZ", options);
    }
  });
}

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3. Looker Studioのバグに注意

Looker Studioは便利なんですが、表示が不安定になることが結構あります。

よくある症状：

• 項目を変更しても反映されない
• 「エラー」と表示されるが、実際は問題なし

対策：

• シンプルにブラウザをリロードすると大体直ります

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まとめ

今回紹介した構成では、コストデータの取得はCSVファイル、集計・加工はBigQuery、可視化はLooker Studio、アラート通知はGASとSlackの連携という役割分担にしました。

データの整形はBigQueryのViewで行うことで、再利用性が高く、管理しやすい形にできました。また、Looker Studioはあくまで見た目に徹し、複雑な計算や前月との比較などはBigQueryに任せた方がスムーズです。

Cost Explorerが使えない環境でも、CSVファイルからダッシュボードを作ることができました。