Sdílet prostřednictvím


Sestavy optimalizačního stroje Azure

Tento článek vysvětluje možnosti vytváření sestav dostupné v rámci optimalizačního modulu Azure (AOE). Zahrnuje sestavy Power BI a sešity Log Analytics, které vizualizují bohatá doporučení a přehledy generované AOE.


Sestava doporučení Power BI

AOE obsahuje sestavu Power BI pro vizualizaci doporučení. Abyste ho mohli použít, musíte nejprve změnit připojení ke zdroji dat ke službě SQL Database, kterou jste nasadili pomocí AOE. V horní nabídce Power BI vyberte Transformovat nastavení zdroje dat>.

Snímek obrazovky znázorňující navigaci na položku nabídky Nastavení zdroje dat

Pak vyberte Změnit zdroj a přejděte na adresu URL databázového serveru SQL. Ujistěte se, že vaše pravidla brány firewall SQL povolují připojení a že se můžete přihlásit pomocí pracovního nebo školního účtu Microsoftu s oprávněním k databázi SQL.

Snímek obrazovky s nastavením připojení k databázi SQL Serveru

Sestava byla vytvořena pro scénář, ve kterém máte u prostředků použitou environment značku. Pokud ho chcete změnit nebo přidat nové značky, znovu otevřete nabídku Transformovat data, ale teď zvolte dílčí nabídku Transformovat data . Otevře se nové okno. Pokud vyberete další možnost v rozšířeném editoru, můžete upravit logiku transformace dat a aktualizovat pokyny ke zpracování značek.

Snímek obrazovky znázorňující rozšířený editor, ve kterém upravíte logiku transformace

Sestava obsahuje několik stránek popsaných v následujících částech.

Přehled – nejnovější doporučení

Na úvodní stránce se zobrazí souhrn nejnovějších dostupných doporučení s možností filtrování podle několika perspektiv. Pokud je tato stránka prázdná, musíte ji aktualizovat, abyste získali doporučení z minulého týdne. Pokud se po aktualizaci stále zobrazuje prázdný, může dojít k určitému nadřazeného problému s runbooky AOE Automation.

Snímek obrazovky s nejnovějšími doporučeními, která poskytují přehled všech doporučení optimalizace

Náklady – přehled doporučení k nákladům

Na stránce Náklady se zobrazí nejnovější doporučení k nákladům vygenerovanýmI službou AOE (společně s doporučeními Azure Advisoru). Tato doporučení jsou seřazená podle potenciálních měsíčních úspor. Pro každé doporučení je odkaz na stránku webu Azure Portal s dalšími podrobnostmi a skóre přizpůsobení, které vám řekne, jak doporučení odpovídá vašim charakteristikám prostředí. Pro vlastní doporučení AOE je skóre přizpůsobení také měřítkem přesnosti. Čím blíž ke skóre 5, tím je doporučení vhodnější/přesnější.

Snímek obrazovky se stránkou Přehled nákladů, která zobrazuje přehled příležitostí optimalizace nákladů

Přehled a zkoumání správné velikosti virtuálního počítače

Stránka Přehled správné velikosti virtuálního počítače poskytuje základní informace o relativní distribuci doporučení správné velikosti virtuálních počítačů Azure Advisoru. Rychle zjistíme, jak charakteristiky úloh podporují doporučené cílové skladové položky správné velikosti. Pokud máte virtuální počítače odesílající požadované čítače výkonu do Log Analytics, získáte jasnější přehled o možnosti podpory jednotlivých doporučení. V následujícím příkladu máme některé neznámé informace, protože jeden z virtuálních počítačů neodesílal metriky výkonu do pracovního prostoru služby Log Analytics.

Snímek obrazovky s přehledem doporučení pro správnou velikost virtuálního počítače

Stránka Zkoumání správné velikosti virtuálního počítače umožňuje filtrovat a provádět hlubší analýzu doporučení správné velikosti virtuálních počítačů Azure Advisoru několika perspektivami.

Další dobře navržená pilíře

Podobně jako na stránce Náklady existují další stránky s nejnovějšími doporučeními pro každý z zbývajících dobře navržených pilířů: vysoká dostupnost (spolehlivost), zabezpečení, výkon a efektivita provozu.

Podrobnosti a historie doporučení

Když je na jedné z pěti stránek dobře navržená doporučení vybrána, můžete na něj kliknout pravým tlačítkem myši a procházet doporučení. K dispozici jsou dvě možnosti: Podrobnosti doporučení a Historie doporučení.

Snímek obrazovky znázorňující procházení doporučení

Možnost Podrobnosti doporučení vás zavede na stránku, kde uvidíte všechny podrobnosti o tomto konkrétním doporučení. Zpět do seznamu doporučení se můžete vrátit kliknutím na šipku vlevo nahoře (při podržení klávesy CTRL dolů). Na stránce Historie doporučení se dozvíte, jak dlouho bylo toto doporučení v minulém roce aktivní a jak se skóre fit vyvinulo.

Snímek obrazovky zobrazující historii skóre přizpůsobení pro konkrétní doporučení


Workbooks

Pomocí sešitů Log Analytics AOE můžete prozkoumat mnoho perspektiv dat, která se shromažďují každý den. Patří sem:

  • Anomálie s rostoucími náklady
  • Přiřazené ID Microsoft Entra, objekty zabezpečení Azure Resource Manageru a přiřazené role
  • Jak se distribuují vaše prostředky
  • Získání přehledů o využití závazků Azure (podporuje jenom zákazníky EA a MCA)

Další informace najdete v následujících informacích, kde najdete krátký popis jednotlivých sešitů.

Doporučení

Sešit Doporučení je sestava, která začíná cestou optimalizace Azure založenou na AOE. Hlásí doporučení optimalizace generovaná každý týden jak AOE, tak Azure Advisor, napříč pěti pilíři dobře navržená architektura – náklady, efektivita provozu, výkon, spolehlivost a zabezpečení.

Snímek obrazovky s kartou Přehled nejnovějších doporučení pro optimalizační modul Azure

Snímek obrazovky s kartou Nejnovější doporučení modulu optimalizace Azure

Přehledy závazků Azure

Pro kompletní analýzu výkonu a simulace nákupu plánů úspor a rezervací Azure máte k dispozici několik sešitů:

  • Simulace výhod umožňuje simulaci plánů úspor a rezervací spoření a pokrytí na základě historie využití virtuálních počítačů na vyžádání.
  • Sestavy využití výhod pro distribuci různých cenových modelů (plány úspor, rezervace, spotové a na vyžádání) a úspory, které každý cenový model dosahuje v porovnání s ostatními.
  • Potenciální rezervace hlásí využití virtuálních počítačů na vyžádání a jejich potenciál pro závazky rezervací s historickou analýzou a podrobnostmi o prostředcích, které tyto rezervace potenciálně využívají.
  • Sestavy využití rezervací o využití rezervací a umožňují agregaci využití podle značek prostředků a hlubší přehledy o reálných úsporách (včetně nevyužitých rezervací).
  • Sestavy využití plánů úspor na využití plánů úspor a umožňují agregaci využití podle značek prostředků a hlubší přehledy o skutečných úsporách (včetně nepoužitých plánů úspor).

Úplný popis jednotlivých sešitů najdete v tomto blogovém příspěvku .

Snímek obrazovky znázorňující analýzu využití výhod Azure s porovnáním rezervací a cen plánů úspor na vyžádání

Rostoucí náklady

The Costs Growth Workbook reports on usage growth anomies detected across multiple perspectives: subscription, meter category, meter subcategory, meter name, resource group, or individual resources.

Snímek obrazovky znázorňující anomálie a podmínky rostoucích nákladů

Inventář prostředků

Sešit inventáře prostředků hlásí distribuci nejrelevantních typů prostředků Azure (většinou IaaS) napříč různými perspektivami, včetně jejího historického vývoje.

Snímek obrazovky znázorňující perspektivy virtuálních počítačů v průběhu času

Identity a role

Sestavy sešitu identit a rolí na objektech MICROSOFT Entra ID (uživatelé, skupiny a aplikace) a jejich příslušné role v rámci tenanta a prostředků Azure. Podrobnější analýzu tohoto sešitu najdete v tomto blogovém příspěvku.

Snímek obrazovky znázorňující souhrn objektů zabezpečení a rolí Microsoft Entra ID/Azure Resource Manageru s vypršením platnosti přihlašovacích údajů instančního objektu

Snímek obrazovky znázorňující privilegované role ID Microsoft Entra a historii přiřazení

Využití úložiště objektů blob bloku

Sešit využití úložiště objektů blob bloku sestavuje distribuci využití úložiště objektů blob bloku v různých typech účtů úložiště, struktury souborů, možností replikace a vrstvení; umožňuje simulace horké až studené úspory vrstvení.

Snímek obrazovky znázorňující analýzu využití služby Blob Storage bloku s doporučeními pro správu životního cyklu

Dodržování zásad

Sešit dodržování předpisů zásad sestavuje dodržování předpisů azure Policy v celém tenantovi s historickým výhledem a také schopnost filtrovat a seskupovat podle značek prostředků.

Snímek obrazovky znázorňující stav dodržování zásad s vývojem v průběhu času


Související funkce FinOps:

Související produkty:

Související řešení: