Bedrock: Ociosidade da Base de Conhecimento do Amazon Bedrock

Esta regra identifica AWS Bedrock Knowledge Bases que não apresentam uso durante um período configurável.

A análise considera:

• Métrica RetrieveCount do CloudWatch

• Período definido em self.checker.period.days

Quando a Knowledge Base utiliza OpenSearch Serverless (AOSS) como storage vetorial, a regra também:

• Identifica a Collection associada

• Avalia uso via métricas:

  • SearchRequestCount

  • IndexingRequestCount

O objetivo é identificar recursos de IA potencialmente abandonados ou sem utilização ativa.

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Contexto da regra e impacto no negócio

Knowledge Bases do Bedrock podem gerar custo por:

• Armazenamento vetorial

• Operação contínua da Collection OpenSearch Serverless

• Indexação e consultas

Problemas comuns:

• POCs abandonadas

• Projetos pausados

• Ambientes de teste não removidos

• Collections ativas sem tráfego

Impacto:

• Custo recorrente invisível

• Recursos de IA sem geração de valor

• Complexidade operacional desnecessária

• Superfície adicional de exposição

Classificação: ECONOMIA + GOVERNANÇA

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Detalhamento técnico da regra

A regra avalia Knowledge Bases de forma regional.

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Como a regra é executada

1. Lista Knowledge Bases:

bedrock-agent:ListKnowledgeBases

1. Para cada Knowledge Base:

   • Verifica uso via CloudWatch:

   cloudwatch:GetMetricStatistics

   Namespace:

   AWS/Bedrock

   Métrica:

   RetrieveCount

   Condição:

   Soma de RetrieveCount = 0 no período configurado

2. Aplica filtros de tag:

bedrock-agent:ListTagsForResource

1. Verifica storage vinculado:

bedrock-agent:GetKnowledgeBase

1. Se utilizar OpenSearch Serverless:

   • Obtém collection:

   opensearchserverless:BatchGetCollection

   • Avalia uso via CloudWatch:

   Namespace:

   AWS/AOSS

   Métricas:

   SearchRequestCount
   IndexingRequestCount

   Condição:

   Ambas = 0 no período analisado

A Knowledge Base é sinalizada quando o critério de inatividade é atendido.

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Lógica aplicada

Uma Knowledge Base será sinalizada quando:

RetrieveCount = 0 no período configurado

Se houver OpenSearch Serverless associado:

A Collection será classificada como candidata à remoção quando:

SearchRequestCount = 0
AND
IndexingRequestCount = 0

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Campos analisados

Knowledge Base:

• knowledgeBaseId

• name

• status

• updatedAt

• tags

• storageConfiguration

OpenSearch Serverless:

• collectionArn

• collection_id

• collection_name

• vectorIndexName

CloudWatch:

• RetrieveCount

• SearchRequestCount

• IndexingRequestCount

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Parâmetros considerados na busca

APIs utilizadas:

• bedrock-agent:ListKnowledgeBases

• bedrock-agent:GetKnowledgeBase

• bedrock-agent:ListTagsForResource

• cloudwatch:GetMetricStatistics

• opensearchserverless:BatchGetCollection

Parâmetros configuráveis:

• period.days

• Filtros de tag

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Período Avaliado (Filtro Temporal)

Período Avaliado: 30 dias

Configuração padrão e que identifique Recursos IA ociosos no ambiente no período maior de 30 dias.

Esse parâmetro de avaliação pode ser ajustado nas configurações das regras.

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Intervalo de Análise

Execução padrão: a cada 8 horas.

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Calculo de Savings

Knowledge Bases ociosas representam custo recorrente de infraestrutura e armazenamento vetorial.

Seguindo o padrão das regras de recurso potencialmente eliminável:

Fórmula:

SUM("lineitem/unblendedrate" * "lineitem/usageamount")

Interpretação

O savings considera:

• 100% do custo histórico associado à Knowledge Base

• 100% do custo da Collection OpenSearch Serverless vinculada (quando aplicável)

Campos do CUR utilizados:

lineitem/unblendedrate
lineitem/usageamount

Serviços relacionados:

Amazon Bedrock
Amazon OpenSearch Serverless

O cálculo representa o custo bruto baseado no consumo registrado no billing.

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Exemplo de Impacto

Cenário:

• Knowledge Base criada para POC

• 30 dias sem uso

• Collection OpenSearch Serverless ativa

• Custo mensal associado: $2.400

Savings estimado:

$2.400/mês

Caso os recursos sejam removidos.

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Dicas de uso e boas práticas para o usuário

Antes de remover:

• Validar se há aplicações dependentes.

• Confirmar se o projeto está realmente encerrado.

• Avaliar retenção de dados indexados.

Boas práticas:

• Definir política de expiração para POCs.

• Monitorar uso via CloudWatch.

• Aplicar tags de owner e ambiente.

• Revisar recursos de IA trimestralmente.

Exceções possíveis:

• Projetos sazonais.

• Ambientes de laboratório.

• Knowledge Bases preparadas para uso futuro.