Amazon S3 改變 403 的收費方式

這算是一連串的故事,首先是四月底的時候「How an empty S3 bucket can make your AWS bill explode」這篇,提到了他一個晚上收到了 US$1,300 的帳單,因為有人 (沒有權限的人) 對他的 S3 bucket 狂打了 100M requests (一億筆),雖然都是 403 的 access denied,但還是得付 request 與頻寬的費用。

對於想要搞的人來說,us-east-1 的 Amazon S3 費用是 $0.005/1K requests (PUT, COPY, POST, LIST requests),換算大一點的單位是 $5/1M requests,拿個 ab 之類的工具超級簡單就可以打出破千 reqs/sec,如果是 k6 之類的工具,其實一台電腦就蠻容易打爆?

作者聯絡 AWS 客服後,客服回答你需要付這筆費用 (「這不是 bug,是 feature」):

Yes, S3 charges for unauthorized requests (4xx) as well[1]. That’s expected behavior.

然後這件事情就在社群傳開了,傳到 Jeff Barr 後直接公開提到他認為客戶不應該付 unauthorized request 的 cost (應該是先跟內部其他高層討論過了),等於是宣佈了會改掉:

不過這件事情之前應該就有人提過了,結果 Colin Percival 直接戳,他在 2006 年 Amazon S3 剛出來的時候就提過了:

Anyway,兩個禮拜過去後,剛剛看到宣佈收費方式修改:「Amazon S3 will no longer charge for several HTTP error codes」。

針對從不屬於自己帳號所產生的 403 不收費 (包括 request 與頻寬費用):

With this change, bucket owners will never incur request or bandwidth charges for requests that return an HTTP 403 (Access Denied) error response if initiated from outside their individual AWS account or AWS Organization.

然後多了一頁「Billing for Amazon S3 error responses」專門說明這件事情,這邊列的比較完整,除了 403 以外也包含了其他的 HTTP response code 是不收費的:

The current page shows a full list of HTTP 3XX and 4XX status codes that won't be billed.

補了一個 18 年的洞...

Route 53 Resolver DNS Firewall 的 chain 處理

在「Stop the CNAME chain struggle: Simplified management with Route 53 Resolver DNS Firewall」這邊看到的新功能。

說實話... 我早就忘記 Route 53 Resolver DNS Firewall 這個產品了,我查資料才發現我在 2021 年的時候寫過:「AWS 推出 Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall」。

這個產品的用途是避免透過 DNS 將敏感資訊打出去,不過先前的產品的條件很死,遇到 CNAME 或是 DNAME 的情況,你必須事先把可能後續的 record 也放進白名單才行,所以如果遇到類似於 X (Twitter) 用的 的情況就很麻煩了:

;; ANSWER SECTION:          300     IN      CNAME 3409 IN      CNAME 110 IN CNAME 110  IN      CNAME 725   IN      A

理想上是你放行 就好,但因為 CNAME 的關係,你可能會需要多放行 * 以及 *

可是這是第三方的服務,你無法控制對方怎麼切換 (沒有 API contract 的概念),像是有時候他會跳到 Fastly

;; ANSWER SECTION:          290     IN      CNAME 290 IN A

如果之後又跑出 Akamai 或是 CloudFront 的話就沒完沒了。

另外一種常見的情況是第三方的 API endpoint,對方有可能有多個不同的點做 DR 切換,有可能 CNAME 到 AWSELB 或是 GCPCloud Load balancing 上。

所以為了「保險」,這個方式通常都是開整個 CDN 的服務,但這麼一來攻擊者可以透過租用這些服務 (像是 *,搭配一些其他比較鬆的 rule 鑽出來。

這次的這個功能有點 stateful firewall 的概念,第一個啟動的 record 是被放行的,那 CNAME 或是 DNAME 延伸出來的 record 也跟著放行,這樣算是補強了這個問題...


看到 AWS KMS 的公告:「AWS KMS announces more flexible automatic key rotation」。

第一個是增加了 rotation 的彈性,可以設定日期,不過 7 years (2560 days) 是怎麼算出來的?(某種風險公式?):

You can now customize the frequency of rotation period between 90 days to 7 years (2560 days) as well as invoke key rotation on demand for customer managed KMS keys.

另外一個是降價,看起來是 rotate 第三次以後就不收費?對於有在 rotation 的單位來說是個降價... (如果沒在 rotate 的就 XDDD)

We’re also introducing new pricing for KMS automatic key rotation. Previously, each rotation of a KMS key added $1/month per rotation to a KMS customer managed key. Now, for KMS keys that you rotate automatically or on demand, the first and second rotation of the key adds $1/month (prorated hourly) in cost, but this price increase is capped at the second rotation, and all rotations after your second rotation are not billed. For customers that have keys with 3 or more rotations, all of these keys will see a price reduction to $3/month (prorated) starting the first week of May 2024.

這也算是鼓勵拉高 rotation 的次數吧?

AWS Lambda 的 cache 架構

Lobsters 上看到的老文章:「[Cache Architecture for] Container Loading in AWS Lambda」,原文從 url 看起來是去年五月發表的資訊了:「Container Loading in AWS Lambda」。

主要是在講 container 怎麼 load 才會儘快執行,首先是提到了大家常用的 layer cache,在 AWS Lambda 上則是改用了 block level cache:

Most of the existing systems do this at the layer or file level, but we chose to do it at the block level.

然後每一塊 512KB:

We unpack a snapshot (deterministically, which turns out to be tricky) into a single flat filesystem, then break that filesystem up into 512KiB chunks.

接著是提到 lazy load 的方式:「Slacker: Fast Distribution with Lazy Docker Containers」:

Our analysis shows that pulling packages accounts for 76% of container start time, but only 6.4% of that data is read.

Slacker speeds up the median container development cycle by 20x and deployment cycle by 5x.

而這個技巧也被用在 AWS Lambda 上,而且是透過 FUSE 實作:

In Lambda, we did this by taking advantage of the layer of abstraction that Firecracker provides us. Linux has a useful feature called FUSE provides an interface that allows writing filesystems in userspace (instead of kernel space, which is harder to work in).

另外一個 AWS Lambda 有實作的是 tiered caching,分成三層,包括了 worker 的 local cache (L1)、同一個 AZ 上的 cache (L2) 以及 S3 上的資料 (L3):

Despite our local on-worker (L1) cache being several orders of magnitude smaller than the AZ-level cache (L2) and that being much smaller than the full data set in S3 (L3), we still get 67% of chunks from the local cache, 32% from the AZ level, and less than 0.1% from S3.

也因為 L3 cache 是 S3 的關係,他們在 L1 與 L2 上就不用擔心 durability 的問題 (反正不見了就往後面找):

The whole set of chunks are stored in S3, meaning the cache doesn’t need to provide durability, just low latency.

但還是用了 Erasure code,儘量維持每個 cache tier 在自己 tier 裡面就可以找到資料的機率,這樣可以盡量降低 peak latency (於是造成 99.9%/99.95%/99.99% 的 SLO 不好看?):

Think about what happens in a classic consistent hashed cache with 20 nodes when a node failure happens. Five percent of the data is lost. The hit rate drops to a maximum of 95%, which is a more than 5x increase in misses given that our normal hit rate is over 99%. At large scale machines fail all the time, and we don’t want big changes in behavior when that happens.

So we use a technique called erasure coding to completely avoid the impact. In erasure coding, we break each chunk up into M parts in a way that it can be recreated from any k. As long as M - k >= 1 we can survive the failure of any node with zero hit rate impact (because the other k nodes will pick up the slack).

大概是本來比較簡單的三層架構在 benchmark 後發現無法達成對應的 SLO,所以就「補上」erasure code 拉高 SLO,從這邊就可以感覺到老闆的要求對於架構設計上的影響...


CloudFront 端出 Embedded Points of Presence

看到 CloudFront 的產品新聞稿:「Amazon CloudFront announces availability of Embedded Points of Presence」,AWS 在 CloudFront 上端出了 Embedded Points of Presence 服務,看名字就是更彈性的 CDN PoP,不過想知道更細節的東西得去看 FAQs 的部分...

從這段可以看到應該是 AWS 的 appliance,然後放到實體機房裡面提供服務:

These embedded POPs are owned and operated by Amazon and deployed in the last mile of the ISP/MNO networks to avoid capacity bottlenecks in congested networks that connect end viewers to content sources, improving performance.


Q. Is there a separate charge for using embedded POPs?
No, there is no additional charge for using CloudFront embedded POPs.

另外這個服務會是 opt-in 選擇加入,但不需要額外設定 distribution,而且 CloudFront 會針對有 opt-in 的 distribution 自動混搭:

Embedded POPs are an opt-in capability intended for the delivery of large scale cacheable traffic. Please contact your AWS sales representative to evaluate if embedded POPs are suitable for your workloads.

No, you do not need to create a new distribution specifically for embedded POPs. If your workload is eligible, CloudFront will enable embedded POPs for your existing distribution upon request.

You don't have to choose between CloudFront embedded POPs or CloudFront POPs for content delivery. Once your CloudFront distribution is enabled for embedded POPs, CloudFront's routing system dynamically utilizes both CloudFront POPs and embedded POPs to deliver content, ensuring optimal performance for end users.

下一章「Compliance」的部分有提到 embedded POPs 是不包括在 PCI DSSHIPAA 以及 SOC 這些 compliance 的,所以也可以回頭看到在提到推薦掛上來的內容,有避開掉敏感服務,主要是以大家都會看到一樣的內容的東西為主:

Embedded POPs are custom built to deliver large scale live-streaming events, video-on-demand (VOD), and game downloads.

看起來有點像是 NetflixOpen Connect 或是 GoogleGGC,讓 ISP 或是 MNO 可以放 cache service 降低對外消耗的流量。

這應該會回到老問題,ISP/MNO 當然是希望 CloudFront 花錢放機器進來,不會是 ISP/MNO 自己申請放,這不是技術問題而是商業問題...

換成 t4g.small 後的一些整理

昨天在這邊提到因為 Amazon EC2t4g.small 提供了 free tier 方案 (到今年年底),blog 主機剛好從 t4g.micro 改成用 t4g.small,到年底前可以看看有沒有 t5g 或是類似的主機出來:「往上升級或是用 Unlimited mode 撐」。

除了換完後 CPU credit 給的量上升減緩了情況以外,我在檢查時才發現 PHPopcache 的 cache 使用量也超過預設值 128MB 了,改成 192MB 後看起來 CPU usage 也有下降一些:

這點算是先前沒注意到的,上面 PHP 跑兩個 WordPress 以及一個 MediaWiki (都掛了各式各樣的 plugin & extension),還有一個自己寫的小東西,這樣會超過 opcache 的 cache 大小...

現在換到 t4g.small 後總算又開始養的起 CPU credit 了:

另外也補上幾個 CloudWatch Alarms (看起來 free tier 是十個) 監控主機的 CPUCreditBalance,然後透過 AWS Chatbot 接到自己的 Slack 上,至少之後有狀況的時候會主動通知。

往上升級或是用 Unlimited mode 撐

這個 blog 跑在 Amazon EC2t4g.micro 上面,以往跑起來 baseline 是 10% CPU credit 也還算夠用,但最近的 loading 特別的大,發現是有 bot 在砍站砍的比較兇 (參考「t4g 的 CPU credit 被吃完了」這邊),雖然擋掉後有降不少,但看起來還是比之前高不少:(這邊是一天的平均,拉三個月資料來看)

以往這種一陣一陣的可以靠 CPU credit 頂過去,但因為先前 CPU credit 被 bot 砍完後沒了,就常常撞到底,只好先開 Unlimited mode 擋著了。

另外一方面,當初買的三年 RI 時間也快到了 (居然),這幾天差不多要處理了:

February 9, 2021, 17:43 (UTC+8:00)

February 9, 2024, 17:43 (UTC+8:00)

升級到 t4g.small 剛好會符合 AWS 的免費方案,看起來可以先掙扎一陣子:

Until December 31, 2024, all AWS customers will be enrolled automatically in the T4g free trial as detailed in the AWS Free Tier. During the free-trial period, customers who run a t4g.small instance will automatically get 750 free hours per month deducted from their bill during each month.

我記得我算過但沒找到文章,所以這邊還是算一下... 如果 t4g.small 要錢的話,與 Unlimited mode 的消費差異大概是多少。

us-east-1t4g.small 是 $0.0168/hr,用 720 小時換算是 $12.096/mo。

假設 CPU 使用率平均在 15%,那用 t4g.micro 的 $0.0084/hr 會是 $6.408/mo,另外加上 5% * 2vCPU = 10% 的 Unlimited mode 費用 ($0.04/hr/vCPU),會是 $2.88/mo。

假設 CPU 使用率平均在 20% (剛好跟 t4g.small 的 baseline 相同的話),會是 $5.76/mo,所以如果用不到對應的記憶體的話,跑 Unlimited mode 會比較划算。


t4g 的 CPU credit 被吃完了

這個站 掛了三個多小時:

先連機器 SSH 看起來是正常的,但習慣性的 w 看一下情況發現 CPU load 有 6.x,用 top 看一下就看到幾隻 php82-fpm 跑滿 CPU,心裡大概有底是被砍站了...

先把 nginx 停下來,瞄了一下 /var/log/nginx 下面的 log 就知道是 ClaudeBot 造成的,看起來都是從 AWSus-east-1 機器打過來的。

然後翻一下 log 看看什麼時候開始打的,先看 log 已經被 gzip 起來的這些:

$ echo /var/log/nginx/blog.gslin.org_ssl-access.log.{?,??}.gz | xargs -n1 | xargs -n1 -I% sh -c "echo %; zgrep ClaudeBot % | wc"
  13031  169403 1986719
    459    5967   85350
  14533  188929 2219819
   6502   84526 1026178
  32483  422279 4905919
  21304  276952 3221877
   7921  102973 1199356
      0       0       0
      0       0       0
      0       0       0
      0       0       0
      0       0       0
      0       0       0

看起來是從 blog.gslin.org_ssl-access.log.8.gz 這邊開始的,大概是 1/25 開始 (機器上面是 UTC 時間):

-rw-r----- 1 www-data adm   1894325 Jan 26 00:00 /var/log/nginx/blog.gslin.org_ssl-access.log.8.gz

然後再來看一下最近的 log,看起來是這兩天打的特別重,到五萬多:

$ echo /var/log/nginx/blog.gslin.org_ssl-access.log{,.?} | xargs -n1 | xargs -n1 -I% sh -c "echo %; grep ClaudeBot % | wc"
  29436  382668 4387703
  51712  672256 7852345

拉了 AWS 的圖來看跟預期的差不多:

機器是 t4g.micro 而且沒開 burstable,先前差不多都是略低於 10% 的線在跑,剛好利用 CPU credit 的概念,這幾天看起來就是被打而跑上去。

好像該補一下 alarm,丟到我自己的 Slack 以及 Pushover...

把 AWS 上的 EC2 instance 改成 IPv6-only

因為「AWS 將開始收取 IPv4 的 Public IP 費用」的關係,先試著把其中一台 EC2 instance 改成 IPv6-only,結果遇到不少問題...

首先是對外服務的部分,本來想用 CloudFront 擋在前面,但 CloudFront 到現在還是不支援 IPv6-only origin:「CloudFront support for IPv6 origins」,所以這邊的選擇變成是 Cloudflare

第二個是 AWS 自家的 API 還是有些沒有 IPv6 address,像是取得 AWS 擁有的 IP pool 的 (本來是要取得 CloudFront 的區段,用在 nginx 的設定裡)。

另外就是周邊的問題,很多服務都沒有 IPv6 address,像是

各種 proxy 與 NAT 架構還是必要的措施...