Solución de problemas del motor de optimización de Azure
En este artículo se describen los problemas comunes que puede experimentar con la implementación y el entorno de ejecución del motor de optimización de Azure (AOE).
Error de implementación de plantillas genéricas al implementar AOE
En algunas situaciones, la implementación de la plantilla de AOE da como resultado un The template deployment failed with multiple errors mensaje o similar. Para identificar la causa del error de implementación, debe comprobar en Azure Portal, en la Deployments opción de menú tanto en el grupo de recursos como en los detalles de la suscripción en los que eligió implementar AOE. La resourcesDeployment implementación está en el grupo de recursos y una implementación con el prefijo de nombre de AOE está en la suscripción, donde puede identificar los detalles del error. Las directivas de denegación de Azure Policy son una de las causas habituales de los errores de implementación.
El libro de recomendaciones y el informe de Power BI están vacíos después de implementar AOE
AOE tarda hasta 3 horas después de la implementación para exportar e ingerir los datos necesarios para generar recomendaciones en Log Analytics y SQL Database. Si después de este tiempo aún no ve ninguna recomendación, compruebe si:
- Ha cambiado el origen de datos de Power BI al punto de conexión de SQL Database de la implementación de AOE. Para obtener más información, vea Informes.
- Azure Advisor ha estado notificando recomendaciones para las suscripciones en el ámbito de AOE.
- Ha actualizado los datos del informe, ya que la mayoría de las páginas de informes de Power BI están configuradas para filtrar las recomendaciones anteriores a siete días.
- Se han producido errores en los runbooks de Azure Automation, especialmente críticos, como
Ingest-RecommendationsToLogAnalytics,Ingest-RecommendationsToSQLServery todos los runbooks con unRecommend-prefijo y se comprueba el mensaje de excepción registrado, que normalmente proporciona una sugerencia para la causa del error. - Se establece un límite diario en el área de trabajo de Log Analytics de AOE que podría quitar la ingesta de registros de AOE después de alcanzar el límite.
Errores de libro
En las secciones siguientes se abordan los errores comunes que podría encontrar en los libros de AOE.
Error del libro: no se pudo resolver la expresión de tabla o columna denominada AzureOptimizationPricesheetV1_CL
Este error suele ser un síntoma de no conceder los permisos necesarios a la identidad administrada de la cuenta de AOE Automation, que se autentica con Microsoft Cost Management para descargar la hoja de precios de Azure. Para más información, consulte Habilitación de libros de compromisos de Azure.
La descarga de AOE para la hoja de precios de Azure solo se admite para Contrato Enterprise s (EA) y Contrato de cliente de Microsoft s (MCA).
Errores de libro: no se pudo resolver la expresión de tabla o columna denominada AzureOptimizationReservationsUsageV1_CL o AzureOptimizationSavingsPlansUsageV1_CL
Este problema podría deberse a la falta de permisos en la identidad administrada de AOE o porque la organización no compró reservas ni planes de ahorro. Consulte la sección anterior.
El libro Identidad y roles está vacío muestra los mensajes de error.
Este problema suele ser un síntoma de no conceder los permisos necesarios en el nivel de inquilino de Microsoft Entra ID a la identidad administrada de la cuenta de Automation de AOE. Después de conceder el Global Reader rol a la identidad administrada de AOE, el libro debe rellenarse el día siguiente. Si, después de conceder el rol, Global Reader el libro sigue notificando errores, debe investigar si el Export-AADObjectsToBlobStorage runbook produce un error y comprobar el mensaje de excepción registrado, que normalmente le proporcionará una sugerencia para la causa del error. Una causa típica es la falta de memoria suficiente en el trabajo del espacio aislado de Azure Automation. Para obtener una solución alternativa de Hybrid Worker, consulte las instrucciones Escalado de runbooks de AOE con Hybrid Worker. También puede filtrar los usuarios y grupos de Microsoft Entra ID mediante la creación de variables AzureOptimization_AADObjectsUserFilter de automatización y AzureOptimization_AADObjectsGroupFilter con un filtro OData de Microsoft Graph.
El runbook Export-ConsumptionToBlobStorage tarda mucho tiempo en finalizar.
El primer síntoma que el Export-ConsumptionToBlobStorage runbook tarda mucho tiempo en finalizar. El segundo síntoma es que Ingest-OptimizationCSVExportsToLogAnalytics el runbook produce un error constante para el consumptionexports contenedor.
Estos problemas pueden deberse a que AOE tiene que tratar con un gran número de suscripciones en su entorno, exportando un gran número de blobs pequeños.
Para optimizar la ingesta de consumo de Azure, se recomienda cambiar las exportaciones de consumo de un ámbito de suscripción a una cuenta de facturación o un ámbito de perfil de facturación. Las exportaciones solo son posibles para clientes de EA o MCA.
Para lograr esta acción, debe crear, en la cuenta de Automatización de AOE, una AzureOptimization_ConsumptionScope variable establecida BillingAccount en (EA) o BillingProfile (MCA). Asegúrese de conceder los permisos necesarios a la identidad administrada de AOE en el nivel de perfil o cuenta de facturación de EA/MCA y de que AzureOptimization_BillingAccountID (EA/MCA) y AzureOptimization_BillingProfileID (solo MCA) estén configurados correctamente (habilite los libros de compromisos de Azure). Después de comprobar la configuración, la siguiente ejecución de las exportaciones de consumo debe generar un único blob para toda la cuenta o perfil de facturación.
La página de información general de recomendaciones de tamaño correcto de la máquina virtual está vacía.
El AOE depende de las recomendaciones de costo de Azure Advisor para el ajuste de tamaño correcto de máquinas virtuales (VM). Si no se muestra ninguna máquina virtual, intente aumentar el umbral de CPU en la configuración de Azure Advisor. Para más información, consulte Configuración de las recomendaciones de VM/Virtual Machine Scale Sets. Compruebe que la infraestructura de la máquina virtual está realmente sobredimensionada.
Las recomendaciones de tamaño correcto de máquina virtual aparecen con Desconocidos para los umbrales de métricas
El AOE depende de las máquinas virtuales supervisadas por los agentes de Azure Monitor y configuradas para enviar un conjunto de métricas de rendimiento que, a continuación, se usan para aumentar las recomendaciones de Advisor. Consulte más detalles : Configuración de áreas de trabajo.
Pequeño inesperado para los costos y ahorros
El runbook de exportaciones de consumo de Azure inició recientemente su ejecución diaria y solo obtuvo un día de datos de consumo. Después de un mes o después de iniciar manualmente el runbook para las fechas anteriores, debería ver los datos de consumo correctos.
Datos históricos en los libros de AOE solo durante los últimos 30 días
La retención predeterminada de Log Analytics de AOE es de 30 días. Si necesita mantener los datos históricos durante un período más largo, aumente la retención de Log Analytics en consecuencia.
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