Azure 最適化エンジンレポート

[アーティクル]
12/02/2024

この記事では、Azure 最適化エンジン (AOE) 内で使用できるレポートオプションについて説明します。これには、AOE によって生成された豊富な推奨事項と分析情報を視覚化する Power BI レポートと Log Analytics ブックが含まれています。

Power BI の推奨事項レポート

AOE には、推奨事項を視覚化するための Power BI レポートが含まれています。これを使用するには、まず、AOE でデプロイした SQL Database へのデータソース接続を変更する必要があります。 Power BI の上部メニューで、 Transform Data>Data ソース設定を選択します。

次に、 [ソースの変更 を選択し、SQL データベースサーバーの URL に変更します。 SQL ファイアウォール規則で接続が許可されていることを確認し、SQL データベースに対するアクセス許可を持つ Microsoft の職場/学校アカウントでサインインします。

レポートは、リソースに environment タグが適用されているシナリオ用に作成されました。変更または新しいタグを追加する場合は、[データの変換] メニューをもう一度開きますが、 Transform データ サブオプションを選択します。新しいウィンドウが開きます。 [詳細エディター] オプションで次を選択した場合は、データ変換ロジックを編集し、タグ処理命令を更新できます。

レポートには、次のセクションで説明するいくつかのページが含まれています。

概要 - 最新の推奨事項

最初のページには、使用可能な最新の推奨事項の概要が表示され、複数のパースペクティブでフィルター処理できます。このページが空と表示される場合は、先週の推奨事項を取得するために更新する必要があります。更新後も空のまま表示される場合は、AOE Automation Runbook にアップストリームの問題がある可能性があります。

コスト - コストに関する推奨事項の概要

Cost ページには、AOE によって生成された最新のコストに関する推奨事項 (Azure Advisor と共に) が表示されます。これらの推奨事項は、潜在的な 月ごとの節約 順に並べ替えられます。推奨事項ごとに、詳細と、推奨事項が環境の特性にどのように適合するかを示す適合スコアを含む Azure portal ページへのリンクがあります。 AOE カスタムレコメンデーションの場合、フィットスコアは精度の尺度でもあります。スコアが 5 に近いほど、推奨事項が適合/正確になります。

VM の適切なサイズの概要と探索

VM の適切なサイズの概要ページでは、Azure Advisor VM の適切なサイズの推奨事項の相対的な分布の概要を理解できます。ワークロードの特性が、推奨される適切なサイズのターゲット SKU をサポートするしくみをすばやく確認できます。必要なパフォーマンスカウンターを Log Analytics に送信する VM がある場合は、各推奨事項のサポート可能性をより明確に確認できます。次の例では、VM の 1 つが Log Analytics ワークスペースにパフォーマンスメトリックを送信しなかったため不明な情報がいくつかあります。

VM の [適切なサイズの探索] ページでは、複数のパースペクティブで Azure Advisor VM の適切なサイズの推奨事項をフィルター処理し、より詳細な分析を行うことができます。

その他の適切に設計された柱

Costページと同様に、残りのウェルアーキテクトの各柱に関する最新の推奨事項ページがあります:高可用性 (信頼性)、Security、Performance、Operational Excellence。

推奨事項の詳細と履歴

適切に設計された 5 つの柱ページのいずれかで推奨事項が選択されている場合は、それを右クリックして推奨事項をドリルスルーできます。 Recommendation Details と Recommendation History の 2 つのオプションがあります。

Recommendation Details オプションを選択すると、その特定の推奨事項のすべての詳細を確認できるページが表示されます。左上の矢印をクリックして (Ctrl キーを押しながら) 推奨事項の一覧に戻ることができます。 [ レポート履歴 ページには、その推奨事項が過去 1 年間にアクティブであった期間と、適合スコアがどのように進化したかが表示されます。

Workbooks

AOE の Log Analytics ブックを使用すると、毎日収集されるデータに関する多くの視点を調べることができます。それには次の内容を含みます。

コスト増加の異常
Microsoft Entra ID、Azure Resource Manager プリンシパル、割り当てられたロール
リソースの分散方法
Azure コミットメントの使用状況に関する分析情報の取得 (EA と MCA のお客様のみをサポート)

詳細については、各ブックの簡単な説明については、次の情報を参照してください。

推奨事項

Recommendations ブックは、AOE ベースの Azure 最適化体験から始めるレポートです。 AOE と Azure Advisor の両方によって毎週生成される最適化の推奨事項について、適切に設計されたフレームワークの 5 つの柱 (コスト、オペレーショナルエクセレンス、パフォーマンス、信頼性、セキュリティ) について報告します。

Azure Commitments Insights

Azure Reservations and Savings Plans のパフォーマンス分析と購入シミュレーションを完了するには、いくつかのブックを使用できます。

特典シミュレーション では、オンデマンドの仮想マシンの使用履歴に基づいて、節約プランと予約コミットメントの節約とカバレッジのシミュレーションが可能になります。
特典の使用状況 は、さまざまな価格モデルの使用状況 (節約プラン、予約、スポット、オンデマンド) の分布と、各価格モデルが他の価格モデルと比較して達成している節約について報告します。
予約の可能性 は、オンデマンド仮想マシンの使用状況とその予約コミットメントの可能性について報告します。履歴分析と、それらの予約を消費する可能性のあるリソースの詳細が表示されます。
予約の使用状況 は予約の使用状況を報告し、リソースタグによる使用状況の集計と、実際の節約に関する詳細な分析情報 (未使用の予約を含む) を可能にします。
Savings Plans Usage では、Savings Plans の使用状況がレポートされ、リソースタグによる使用量の集計と、実際の節約に関するより深い分析情報 (未使用の節約プランを含む) が可能になります。

各ブック完全な説明についてはこのブログ記事を参照してください。

コストの増加

Costs Growing ブックは、サブスクリプション、測定カテゴリ、測定サブカテゴリ、メーター名、リソースグループ、または個々のリソースなど、複数の観点から検出された使用状況の増加の異常について報告します。

リソースインベントリ

Resources Inventory ブックは、過去の進化を含むさまざまな観点から、最も関連性の高い Azure リソースの種類 (主に IaaS) の分布を報告します。

ID とロール

Identities とロールブックは、Microsoft Entra ID オブジェクト (ユーザー、グループ、アプリケーション) と、テナントと Azure リソース全体のそれぞれのロールについて報告します。このブックの詳細な分析については、こちらのブログ記事参照してください。

Blob Storage の使用をブロックする

Block Blob Storage の使用状況ブックでは、さまざまな種類のストレージアカウント、ファイル構造、レプリケーションオプション、階層化にわたるブロック BLOB ストレージの使用状況の分布がレポートされます。これにより、ホットからクールの階層化の削減のシミュレーションが可能になります。

ポリシーコンプライアンス

Policy Compliance ブックは、過去の観点とリソースタグでフィルター処理およびグループ化する機能を備えた、テナント全体の Azure Policy コンプライアンスに関するレポートを提供します。

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