Solucionar problemas do Mecanismo de Otimização do Azure
Este artigo descreve problemas comuns que você pode enfrentar com a implantação e o runtime do AOE (Mecanismo de Otimização do Azure).
Erro de implantação de modelo genérico ao implantar AOE
Em algumas situações, a implantação do modelo AOE resulta em uma The template deployment failed with multiple errors mensagem ou similar. Para identificar a causa da falha de implantação, você precisa fazer check-in no portal do Azure, na Deployments opção de menu, no grupo de recursos e nos detalhes da assinatura que você escolheu para implantar o AOE. A resourcesDeployment implantação está no grupo de recursos e uma implantação com o prefixo de nome AOE está na assinatura, onde você pode identificar os detalhes do erro. As políticas de negação do Azure Policy são uma das causas típicas de erros de implantação.
A pasta de trabalho de recomendações e o relatório do Power BI estão vazios após a implantação do AOE
O AOE leva até 3 horas após a implantação para exportar e ingerir os dados necessários para gerar recomendações no Log Analytics e no Banco de Dados SQL. Se, após esse período, você ainda não estiver vendo nenhuma recomendação, verifique se:
- Você alterou a fonte de dados do Power BI para o ponto de extremidade do Banco de Dados SQL da implantação do AOE. Para obter mais informações, consulte Relatórios.
- O Assistente do Azure tem relatado recomendações para as assinaturas no escopo AOE.
- Você atualizou os dados do relatório, pois a maioria das páginas de relatório do Power BI está configurada para filtrar recomendações com mais de sete dias.
- Os runbooks de Automação do Azure estão falhando, especialmente os críticos, como
Ingest-RecommendationsToLogAnalytics,Ingest-RecommendationsToSQLServere todos os runbooks com umRecommend-prefixo, e verifique a mensagem de exceção registrada, o que normalmente fornece uma dica para a causa da falha. - Um limite diário é definido no Espaço de Trabalho do Log Analytics AOE que pode estar descartando a ingestão de logs AOE depois que o limite foi atingido.
Erros da pasta de trabalho
As seções a seguir abordam erros comuns que você pode encontrar nas pastas de trabalho AOE.
Erro de pasta de trabalho - Falha ao resolver a expressão de tabela ou coluna chamada AzureOptimizationPricesheetV1_CL
Esse erro normalmente é um sintoma de não conceder as permissões necessárias à identidade gerenciada da Conta de Automação AOE, que é autenticada com o Gerenciamento de Custos da Microsoft para baixar sua tabela de preços do Azure. Para obter mais informações, consulte Habilitar pastas de trabalho de compromissos do Azure.
O download da folha de preços do AOE para Azure tem suporte apenas para EA (Enterprise Agreements) e MCA (Microsoft Customer Agreements).
Erros de pasta de trabalho - Falha ao resolver a expressão de tabela ou coluna chamada AzureOptimizationReservationsUsageV1_CL ou AzureOptimizationSavingsPlansUsageV1_CL
Esse problema pode ser causado pela falta de permissões na identidade gerenciada AOE ou porque sua organização não comprou reservas ou planos de economia. Consulte a seção anterior.
A pasta de trabalho Identidade e Funções está vazia mostra mensagens de erro
Esse problema normalmente é um sintoma de não conceder as permissões necessárias no nível do locatário da ID do Microsoft Entra para a identidade gerenciada da Conta de Automação AOE. Depois de conceder a Global Reader função à identidade gerenciada AOE, a pasta de trabalho deve ser preenchida no dia seguinte. Se, depois de conceder a Global Reader função, a pasta de trabalho ainda estiver relatando erros, você precisará investigar se o Export-AADObjectsToBlobStorage runbook está falhando e verificar a mensagem de exceção registrada, o que normalmente fornecerá uma dica para a causa da falha. Uma causa típica é a falta de memória suficiente no trabalho de área restrita da Automação do Azure. Para obter uma solução alternativa do Hybrid Worker, consulte as instruções Dimensionar runbooks AOE com o Hybrid Worker. Você também pode filtrar os usuários e grupos da ID do Microsoft Entra, criando as AzureOptimization_AADObjectsUserFilter variáveis de automação e AzureOptimization_AADObjectsGroupFilter com um filtro OData do Microsoft Graph.
O runbook Export-ConsumptionToBlobStorage leva muito tempo para ser concluído
O primeiro sintoma de que o Export-ConsumptionToBlobStorage runbook leva muito tempo para ser concluído. O segundo sintoma é que Ingest-OptimizationCSVExportsToLogAnalytics o runbook falha consistentemente para o consumptionexports contêiner.
Esses problemas podem ser causados pelo AOE ter que lidar com um grande número de assinaturas em seu ambiente, exportando um grande número de pequenos blobs.
Para otimizar a ingestão de consumo do Azure, recomendamos que você alterne as exportações de consumo de um escopo de assinatura para uma conta de cobrança ou escopo de perfil de cobrança. As exportações são possíveis apenas para clientes EA ou MCA.
Para realizar essa ação, você deve criar, na Conta de Automação AOE, uma AzureOptimization_ConsumptionScope variável definida como BillingAccount (EA) ou BillingProfile (MCA). Verifique se você concedeu as permissões necessárias para a identidade gerenciada AOE no nível da conta/perfil de cobrança do EA/MCA e se ( AzureOptimization_BillingAccountID EA/MCA) e AzureOptimization_BillingProfileID (somente MCA) estão definidas corretamente (Habilitar pastas de trabalho de compromissos do Azure). Depois de verificar as configurações, a próxima execução das exportações de consumo deve gerar um único blob para toda a conta/perfil de cobrança.
A página de visão geral das recomendações do tamanho correto da VM está vazia
O AOE depende das recomendações de custo do Assistente do Azure para o dimensionamento correto da VM (máquina virtual). Se nenhuma VM estiver aparecendo, tente aumentar o limite de CPU na configuração do Assistente do Azure. Para obter mais informações, consulte Configurar recomendações de conjuntos de dimensionamento de VM/máquinas virtuais. Verifique se a infraestrutura da máquina virtual é realmente superdimensionada.
As recomendações de tamanho correto da VM aparecem com Desconhecidos para os limites de métricas
O AOE depende de suas VMs serem monitoradas por agentes do Azure Monitor e configuradas para enviar um conjunto de métricas de desempenho que são usadas para aumentar as recomendações do Assistente. Veja mais detalhes Configure espaços de trabalho.
Inesperado pequeno para custos e economia
O runbook de exportações de consumo do Azure iniciou recentemente sua execução diária e obteve apenas um dia de dados de consumo. Após um mês ou depois de iniciar manualmente o runbook para datas anteriores, você deverá ver os dados de consumo corretos.
Dados históricos nas pastas de trabalho AOE apenas para os últimos 30 dias
A retenção padrão do AOE Log Analytics é de 30 dias. Se você precisar manter os dados históricos por um período mais longo, aumente a retenção do Log Analytics de acordo.
Conteúdo relacionado
Recursos FinOps relacionados:
Produtos relacionados:
Soluções relacionadas: