Solucionar problemas do Mecanismo de Otimização do Azure
Este artigo descreve problemas comuns que você pode enfrentar com a implantação e o tempo de execução do Azure Optimization Engine (AOE).
Erro de implantação de modelo genérico ao implantar o 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 verificar no portal do Azure, na opção de Deployments menu, tanto no grupo de recursos quanto 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 da Política do Azure 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 Azure Advisor tem relatado recomendações para as assinaturas no escopo do 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 da Automação do Azure têm falhado, especialmente os críticos, como
Ingest-RecommendationsToLogAnalytics,Ingest-RecommendationsToSQLServere todos os runbooks com umRecommend-prefixo, e verificam a mensagem de Exceção que é registrada, que normalmente fornece uma dica para a causa da falha. - Um limite diário é definido no espaço de trabalho do AOE Log Analytics 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 geralmente é um sintoma de não conceder as permissões necessárias para a identidade gerenciada da Conta de Automação AOE, que se autentica com o Microsoft Cost Management para baixar sua planilha 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 for Azure é suportado apenas para Enterprise Agreements (EA) e Microsoft Customer Agreements (MCA).
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 do AOE ou porque sua organização não comprou reservas ou planos de economia. Ver secção anterior.
A pasta de trabalho Identidade e Funções está vazia e mostra mensagens de erro
Esse problema geralmente é um sintoma de não conceder as permissões necessárias no nível de locatário do Microsoft Entra ID para a identidade gerenciada da Conta de Automação do AOE. Depois de conceder a Global Reader função à identidade gerenciada pelo AOE, a pasta de trabalho deverá 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 que é registrada, o que normalmente lhe dará uma dica para a causa da falha. Uma causa típica é a falta de memória suficiente no trabalhador de área restrita da Automação do Azure. Para uma solução alternativa do Trabalhador Híbrido, consulte as instruções Dimensionar runbooks do AOE com o Trabalhador Híbrido. Você também pode filtrar os usuários e grupos do Microsoft Entra ID, criando as AzureOptimization_AADObjectsUserFilter variáveis e AzureOptimization_AADObjectsGroupFilter automação 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 demora muito tempo a terminar. O segundo sintoma é que Ingest-OptimizationCSVExportsToLogAnalytics o runbook falha consistentemente para o consumptionexports contêiner.
Esses problemas podem ser causados por 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 só são possíveis 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). Certifique-se de que concedeu as permissões necessárias à identidade gerida pelo AOE ao nível da conta/perfil de faturação EA/MCA e de que o (EA/MCA) e AzureOptimization_BillingProfileID (AzureOptimization_BillingAccountIDapenas MCA) estão corretamente definidos (Ativar livros 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 faturamento.
A página de visão geral de recomendações de tamanho certo da VM está vazia
O AOE depende das recomendações de custo do Azure Advisor para o dimensionamento correto da máquina virtual (VM). Se nenhuma VM estiver aparecendo, tente aumentar o limite de CPU na configuração do Azure Advisor. Para obter mais informações, consulte Configurar recomendações de conjuntos de dimensionamento de VM/máquina virtual. Verifique se a infraestrutura da máquina virtual está 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 Advisor. Ver mais detalhes Configurar espaços de trabalho.
Pequeno inesperado para custos e economias
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 passadas, você verá os dados de consumo corretos.
Dados históricos nas pastas de trabalho AOE apenas dos 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.
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