我用 AWS 的 lightsail ，每个 VPS 的流量是叠加的；但是 AWS 本身没有提供一种功能： 即流量快要用完了，自动停机 ；我找了一下网上的脚本，基本上都是基于单台 VPS 的监控，于是自己动手实现一个监控及报警方案；以下内容是边操作边用 AI 记录，最后 AI 整理完成的文档；我 Review 了一遍，是无误的： 本文档提供了一套基于 AWS Lambda + Amazon SNS + Amazon EventBridge 的自动化流量监控方案。核心特性 全球区域自适应：内置全球 15 个 Lightsail 可用区并发扫描，后续跨区迁移、新增或删除 VPS 均无需修改任何代码。
区域流量池共享计算：严格对齐 AWS 计费规则，自动累加同区域内所有 VPS 的流量配额与实际使用量（入站 + 出站）。首月配额按天折算：自动识别当月新建的实例，按当月剩余时间比例精准折算可用免费配额。
防天价账单保护：当某区域总使用量超过该区域总配额的 95% 时，自动强制关停该区域所有实例，并通过 SNS 发送汇总邮件告警。 lambda 在一定额度内是免费的；这个小监控脚本消耗非常少，是 100%免费额度内的 第一步：配置 SNS 邮件告警通道 登录 AWS 控制台，进入 Simple Notification Service (SNS)（建议选择 us-east-1 区域）。
创建主题 (Topic)： 左侧菜单点击 主题 (Topics) -> 创建主题 (Create topic)。类型：选择 标准 (Standard)。
名称：输入 lightsailmonitor ，滚动到底部点击 创建主题。记录 ARN：复制页面中生成的主题 ARN （格式为：arn:aws:sns:us-east-1:你的账号 ID:lightsailmonitor ）。
注意：不要复制后面带冒号和随机字符串的订阅 ARN 。创建邮件订阅 (Subscription)： 在该主题页面下方，点击 创建订阅 (Create subscription)。
协议 (Protocol)：选择 Email 。终端节点 (Endpoint)：输入接收告警的电子邮箱地址，点击 创建订阅。
确认订阅：前往你的邮箱，打开来自 AWS Notifications 的邮件，点击正文中的 Confirm subscription 链接完成绑定。第二步：创建并配置 Lambda 函数 进入 AWS Lambda 控制台（建议与 SNS 同在 us-east-1 区域），点击 创建函数 (Create function)。
基础设置： 选择 从头开始创作 (Author from scratch)。函数名称：lightsailmonitor 运行时 (Runtime)：选择最新版本的 Python （如 Python 3.12 / 3.13 / 3.14 ）。
点击右下角 创建函数。调整超时时间与内存（必做）： 由于需要并发扫描全球 15 个区域，耗时通常在 5~9 秒左右（超过默认的 3 秒限制）。
在函数页面点击 配置 (Configuration) -> 常规配置 (General configuration) -> 编辑 (E dit)。内存 (Memory)：建议设置为 256 MB 或 512 MB 。
超时 (Timeout)：修改为 0 分 30 秒，点击 保存。第三步：配置 IAM 执行角色权限 Lambda 需要跨全球区域读取、关停 Lightsail 实例以及向 SNS 发送通知的权限。
在 Lambda 函数的 配置 (Configuration) -> 权限 (Permissions) 页面，点击“执行角色 (Execution role)”下方的角色名称链接，进入 IAM 控制台。点击 添加权限 (Add permissions) -> 创建内联策略 (Create inline policy)。
点击右上角切换到 JSON 视图，清空原有内容并粘贴以下最小权限策略（支持全区域操作）： { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "LightsailGlobalMonitorAndStop", "Effect": "Allow", "Action": [ "lightsail:GetInstances", "lightsail:GetInstance", "lightsail:GetInstanceMetricData", "lightsail:StopInstance" ], "Resource": "*" }, { "Sid": "SNSPublishAlert", "Effect": "Allow", "Action": [ "sns:Publish" ], "Resource": "arn:aws:sns:*:*:lightsailmonitor" } ] } 4.点击 下一步 (Next)，策略名称填入 LightsailGlobalMonitorPolicy ，点击 创建策略 (Create policy)。
第四步：部署核心监控代码 回到 Lambda 函数的 代码 (Code) 选项卡。将下方完整代码粘贴到 lambda_function.py 中（ 注意核对第 28 行的 SNS_TOPIC_ARN 是否与你第一步创建的一致 ）： import json import boto3 import calendar import os from datetime import datetime, date, time, timedelta from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 内置全球所有支持 Lightsail 的 AWS 区域（免去 GetRegions 权限要求） # 注：如果某个默认未启用的区域（如雅加达 ap-southeast-3 ）报错烦人，可直接从列表中注释掉 LIGHTSAIL_REGIONS = [ 'ap-northeast-1', # 日本 (东京) 'ap-northeast-2', # 韩国 (首尔) 'ap-southeast-1', # 新加坡 'ap-southeast-2', # 澳大利亚 (悉尼) 'ap-southeast-3', # 印度尼西亚 (雅加达) 'ap-south-1', # 印度 (孟买) 'us-east-1', # 美国东部 (弗吉尼亚北部) 'us-east-2', # 美国东部 (俄亥俄) 'us-west-2', # 美国西部 (俄勒冈) 'ca-central-1', # 加拿大 (中部) 'eu-central-1', # 欧洲 (法兰克福) 'eu-west-1', # 欧洲 (爱尔兰) 'eu-west-2', # 欧洲 (伦敦) 'eu-west-3', # 欧洲 (巴黎) 'eu-north-1' # 欧洲 (斯德哥尔摩) ] # 请填写你的 SNS 主题 ARN （注意：到主题名称为止，不要包含末尾的订阅 ID ） SNS_TOPIC_ARN = 'arn:aws:sns:us-east-1:xxxxxx:lightsailmonitor' # 触发强制关机的流量阈值比例（ 0.95 代表 95%） QUOTA_THRESHOLD = 0.95 def push_notification(arn, msg): """发送 SNS 告警通知（自动从 ARN 提取对应区域）""" sns_region = arn.split(':')[3] sns_client = boto3.client('sns', region_name=sns_region) sns_client.publish( TopicArn=arn, Message=msg, Subject='[AWS Alert] Lightsail Region Network Quota Exceeded' ) def get_current_month_first_day_zero_time(): today = date.today() first_day = today.replace(day=1) return datetime.combine(first_day, time.min) def get_current_month_last_day_last_time(): today = date.today() last_day = today.replace(day=calendar.monthrange(today.year, today.month)[1]) return datetime.combine(last_day, time(23, 59, 59)) def stop_instance(client, instance_name): client.stop_instance( instanceName=instance_name, force=True ) def list_instances(client): instances_list = [] paginator = client.get_paginator('get_instances') for page in paginator.paginate(): for instance in page['instances']: instances_list.append(instance['name']) return instances_list def get_month_dto_quota(client, instance_name): """获取单台实例当月可用配额（当月新建实例按剩余时间比例折算）""" response = client.get_instance(instanceName=instance_name) dto_quota = response['instance']['networking']['monthlyTransfer']['gbPerMonthAllocated'] current_datetime = datetime.now() instance_created_datetime = response['instance']['createdAt'] if (instance_created_datetime.year == current_datetime.year) and (instance_created_datetime.month == current_datetime.month): month_ts = get_current_month_last_day_last_time().timestamp() - get_current_month_first_day_zero_time().timestamp() instance_valide_ts = get_current_month_last_day_last_time().timestamp() - instance_created_datetime.timestamp() dto_quota = (instance_valide_ts / month_ts) * dto_quota print(f"[{instance_name}] created in current month, prorated quota: {dto_quota:.2f}GB") else: print(f"[{instance_name}] created in previous month, full quota: {dto_quota}GB") return dto_quota def get_instance_data_usage(client, instance_name, data_type): """获取单台实例当月累计流量（ Bytes ）""" start_time_str = get_current_month_first_day_zero_time().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') end_time_str = get_current_month_last_day_last_time().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') response = client.get_instance_metric_data( instanceName=instance_name, metricName=data_type, period=6 * 600 * 24, unit='Bytes', statistics=['Sum'], startTime=start_time_str, endTime=end_time_str ) data_points = response['metricData'] total_data_usage = sum([data_point['sum'] for data_point in data_points]) print(f"[{instance_name}] total {data_type} usage: {total_data_usage}") return total_data_usage def check_single_region(region): """按区域汇总所有 Lightsail 实例的共享流量配额与总使用量""" try: client = boto3.client('lightsail', region_name=region) instances = list_instances(client) if not instances: return print(f"=== Found {len(instances)} instance(s) in {region}: {instances} ===") region_total_quota = 0 region_total_usage = 0 instance_details = [] # 1. 遍历区域内所有实例，累加总配额和总使用量 for i in instances: quota = get_month_dto_quota(client, i) * 1000 * 1000 * 1000 usage = get_instance_data_usage(client, i, "NetworkOut") + get_instance_data_usage(client, i, "NetworkIn") region_total_quota += quota region_total_usage += usage detail_str = f" - {i}: usage {usage / (1000**3):.2f} GB / quota {quota / (1000**3):.2f} GB ({(usage/quota)*100:.2f}%)" instance_details.append(detail_str) # 2. 计算整个区域的共享流量使用百分比 usage_percent = (region_total_usage / region_total_quota) * 100 if region_total_quota > 0 else 0 summary_msg = ( f"Region: {region}\n" f"Instances Count: {len(instances)}\n" f"Region Total Usage: {region_total_usage} Bytes ({region_total_usage / (1000**3):.2f} GB)\n" f"Region Total Quota: {region_total_quota} Bytes ({region_total_quota / (1000**3):.2f} GB)\n" f"Region Shared Usage Percent: {usage_percent:.2f}%\n" f"Instance Breakdown:\n" + "\n".join(instance_details) ) print(summary_msg) # 3. 如果区域总使用量超过区域总配额的阈值（默认 95%），关停该区域所有实例并发送告警 if (region_total_quota * QUOTA_THRESHOLD) 日志组 (Log groups) -> 点击 /aws/lambda/lightsailmonitor 。
在“保留 (Retention)”设置中，建议将其设置为 1 个月 (30 days) 或 7 天，避免长期运行积累过多历史日志。关于删除实例的计费陷阱（重要）： 在 AWS Lightsail 中，停止（ Stopped ） 状态的实例依然会保留其月度流量配额供同区域其他机器共享。
但如果在月中直接 删除（ Deleted ） 了某台跑过流量的实例，该实例贡献的配额会从区域流量池中扣除，而已消耗的流量可能会引起剩余机器超额。因此，若某台机器不再使用且当月跑了较多流量，建议先关机（ Stop ）保留到月底，下个月初再删除。
AWS lightsail 的流量，是双向计算的，出和入是都计算的；比如你一台 VPS 流量是 2000GB ；这个月出 500GB ，入 1600GB ，那么总流量是 2100GB ，就超出限额了；