Report del motore di ottimizzazione di Azure
Questo articolo illustra le opzioni di creazione di report disponibili all'interno del motore di ottimizzazione di Azure . Include report di Power BI e cartelle di lavoro di Log Analytics che visualizzano le raccomandazioni avanzate e le informazioni dettagliate generate da AOE.
Report raccomandazioni di Power BI
AOE include un report di Power BI per la visualizzazione delle raccomandazioni. Per usarla, è prima necessario modificare la connessione all'origine dati con il database SQL distribuito con AOE. Nel menu in alto di Power BI selezionare Trasforma impostazioni origine dati>.
Selezionare quindi Cambia origine e passare all'URL del server di database SQL. Assicurarsi che le regole del firewall SQL consentano la connessione e di accedere con un account Microsoft aziendale o dell'istituto di istruzione con autorizzazioni per il database SQL.
Il report è stato creato per uno scenario in cui è stato applicato un environment tag alle risorse. Se si desidera modificarli o aggiungere nuovi tag, aprire di nuovo il menu Trasforma dati, ma ora scegliere la sottoopzione Trasforma dati . Si apre una nuova finestra. Se si seleziona avanti nell'opzione "Editor avanzato", è possibile modificare la logica di trasformazione dei dati e aggiornare le istruzioni di elaborazione dei tag.
Il report contiene diverse pagine descritte nelle sezioni seguenti.
Panoramica - Raccomandazioni più recenti
La pagina iniziale mostra un riepilogo delle raccomandazioni più recenti disponibili, filtrabili in base a più prospettive. Se questa pagina è vuota, è necessario aggiornarla per ottenere le raccomandazioni della settimana scorsa. Se è ancora vuoto dopo l'aggiornamento, potrebbe verificarsi un problema upstream con i runbook di automazione AOE.
Panoramica dei costi - Raccomandazioni sui costi
Nella pagina Costo vengono visualizzate le raccomandazioni sui costi più recenti generate da AOE (insieme a quelle di Azure Advisor). Queste raccomandazioni sono ordinate in base al potenziale risparmio mensile . Per ogni raccomandazione, è disponibile un collegamento a una pagina portale di Azure con altri dettagli e un punteggio di adattamento che indica come la raccomandazione si adatta alle caratteristiche dell'ambiente. Per le raccomandazioni personalizzate di AOE, il punteggio di adattamento è anche una misura di accuratezza. Più vicino a un punteggio pari a 5, più adatta/accurata è la raccomandazione.
Panoramica delle dimensioni corrette della macchina virtuale ed esplorazione
La pagina Panoramica delle dimensioni corrette della macchina virtuale offre informazioni generali sulla distribuzione relativa delle macchine virtuali di Azure Advisor. È possibile vedere rapidamente in che modo le caratteristiche del carico di lavoro supportano gli SKU di destinazione consigliati per le dimensioni corrette. Se si dispone di macchine virtuali che inviano i contatori delle prestazioni necessari a Log Analytics, si ottiene una visualizzazione più chiara sul supporto di ogni raccomandazione. Nell'esempio seguente sono disponibili alcune informazioni sconosciute, poiché una delle macchine virtuali non ha inviato metriche delle prestazioni all'area di lavoro Log Analytics.
La pagina Esplorazione delle dimensioni corrette della macchina virtuale consente di filtrare ed eseguire un'analisi più approfondita delle raccomandazioni relative alle dimensioni corrette delle macchine virtuali di Azure Advisor in base a più prospettive.
Altri pilastri ben architettati
Analogamente alla pagina Costo , sono disponibili altre pagine di raccomandazioni più recenti per ognuno dei pilastri ben architettati rimanenti: disponibilità elevata (affidabilità), sicurezza, prestazioni ed eccellenza operativa.
Dettagli e cronologia delle raccomandazioni
Quando si seleziona una raccomandazione in una delle cinque pagine dei pilastri ben strutturati, è possibile fare clic con il pulsante destro del mouse su di esso ed esaminare il suggerimento. Sono disponibili due opzioni: Dettagli raccomandazione e Cronologia raccomandazioni.
L'opzione Dettagli raccomandazione consente di passare a una pagina in cui è possibile visualizzare tutti i dettagli di tale raccomandazione specifica. È possibile tornare all'elenco delle raccomandazioni facendo clic sulla freccia in alto a sinistra (tenendo premuto CTRL). La pagina Cronologia raccomandazioni mostra per quanto tempo la raccomandazione è stata attiva nell'ultimo anno e il modo in cui si è evoluto il punteggio di adattamento.
Cartelle di lavoro
Con le cartelle di lavoro di Log Analytics di AOE, è possibile esplorare molte prospettive sui dati raccolti ogni giorno. Essi includono:
- Anomalie in crescita dei costi
- ID Microsoft Entra, entità di Azure Resource Manager e ruoli assegnati
- Come vengono distribuite le risorse
- Ottenere informazioni dettagliate sull'utilizzo degli impegni di Azure (supporta solo i clienti EA e MCA)
Per altre informazioni, vedere le informazioni seguenti per una breve descrizione di ogni cartella di lavoro.
Consigli
La cartella di lavoro Raccomandazioni è il report per iniziare con il percorso di ottimizzazione di Azure basato su AOE. Fornisce report sulle raccomandazioni di ottimizzazione generate ogni settimana sia da AOE che da Azure Advisor, attraverso i cinque pilastri di Well Architected Framework - Costo, Eccellenza operativa, Prestazioni, Affidabilità e Sicurezza.
Informazioni dettagliate sugli impegni di Azure
Per un'analisi completa delle prestazioni di Prenotazioni e piani di risparmio di Azure e simulazioni di acquisto, sono disponibili diverse cartelle di lavoro:
- La simulazione dei vantaggi consente simulazioni di piani di risparmio e impegni di prenotazioni e risparmi in base alla cronologia di utilizzo Macchine virtuali su richiesta.
- Benefits Usage segnala la distribuzione dei diversi modelli di determinazione dei prezzi (piani di risparmio, prenotazioni, spot e on demand) e sui risparmi ottenuti da ogni modello tariffario rispetto ad altri.
- Prenotazioni Potenziali report sull'utilizzo di Macchine virtuali on demand e il potenziale per gli impegni delle prenotazioni, con analisi cronologica e dettagli delle risorse che potenzialmente consumano tali prenotazioni.
- Report utilizzo prenotazioni sull'utilizzo delle prenotazioni e consente l'aggregazione di utilizzo in base ai tag delle risorse e informazioni più approfondite sui risparmi reali (incluse le prenotazioni inutilizzate).
- I report sull'utilizzo dei piani di risparmio sono report sull'utilizzo dei piani di risparmio e consentono l'aggregazione dell'utilizzo in base ai tag delle risorse e informazioni più approfondite sui risparmi reali (inclusi i piani di risparmio inutilizzati).
Per una descrizione completa di ogni cartella di lavoro, vedere questo post di blog.
Costi in crescita
La cartella di lavoro In crescita dei costi segnala le anomalie di crescita dell'utilizzo rilevate in più prospettive: sottoscrizione, categoria contatore, sottocategoria del contatore, nome del contatore, gruppo di risorse o singole risorse.
Inventario risorse
La cartella di lavoro inventario risorse segnala la distribuzione dei tipi di risorse di Azure più rilevanti (principalmente IaaS) in diverse prospettive, inclusa la sua evoluzione cronologica.
Identità e ruoli
La cartella di lavoro Identità e ruoli segnala gli oggetti ID di Microsoft Entra (utenti, gruppi e applicazioni) e i rispettivi ruoli nelle risorse del tenant e di Azure. Per un'analisi più dettagliata della cartella di lavoro, vedere questo post di blog.
Utilizzo dell'archiviazione BLOB in blocchi
La cartella di lavoro Utilizzo archiviazione BLOB in blocchi segnala la distribuzione dell'utilizzo dell'archiviazione BLOB in blocchi in diversi tipi di account di archiviazione, struttura di file, opzioni di replica e suddivisione in livelli. Consente simulazioni di risparmi di archiviazione ad accesso frequente ad accesso sporadico.
Conformità dei criteri
La cartella di lavoro conformità dei criteri segnala Criteri di Azure conformità nell'intero tenant, con una prospettiva cronologica e anche la possibilità di filtrare e raggruppare in base ai tag delle risorse.
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- Inserimento dati
- Creazione di report e analisi
- Ottimizzazione della frequenza
- Ottimizzazione del carico di lavoro
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