成本建議
Azure Advisor 可找出閒置和未充分利用的資源，協助您減少 Azure 的整體費用並進行最佳化。 您可以從 Advisor 儀表板上的 [成本] 索引標籤取得成本建議。
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搜尋並選取任何頁面中的 Advisor。
在 Advisor 儀表板上，選取 [成本] 索引標籤。
AI 服務
此文件智慧服務資源的潛在節省成本
我們觀察到您的文件智慧服務 (先前稱為表格辨識器) 資源在過去 30 天內有足夠的使用量，因此您可以考慮使用承諾用量層。
深入了解認知服務 - AzureAdvisorFRCommitment (此電腦視覺資源的潛在節省成本)。
此電腦視覺資源可能省下的成本
我們觀察到您的電腦視覺資源在過去 30 天內有足夠的讀取使用量，因此您可以考慮使用承諾用量層。
深入了解認知服務 - AzureAdvisorCVReadCommitment (此電腦視覺資源的潛在節省成本)。
此語音服務資源可能省下的成本
我們觀察到您的語音服務資源在過去 30 天內有足夠的使用量，因此您可以考慮使用承諾用量層。
深入了解認知服務 - AzureAdvisorSpeechCommitment (Azure AI 文件智慧服務定價)。
此翻譯工具資源可能省下的成本
我們觀察到您的翻譯工具資源在過去 30 天內有足夠的使用量，因此您可以考慮使用承諾用量層。
深入了解認知服務 - AzureAdvisorTranslatorCommitment (此翻譯工具資源的潛在節省成本)。
此 LUIS 資源可能省下的成本
我們觀察到您的 LUIS 資源在過去 30 天內有足夠的使用量，因此您可以考慮使用承諾用量層。
深入了解認知服務 - AzureAdvisorLUISCommitment (此 LUIS 資源的潛在節省成本)。
此語言服務資源可能省下的成本
我們觀察到您的語言服務資源在過去 30 天內有足夠的使用量，因此您可以考慮使用承諾用量層。
深入了解認知服務 - AzureAdvisorTextAnalyticsCommitment (此語言服務資源的潛在節省成本)。
啟用 Azure Databricks 叢集的自動調整
自動調整規模可讓您更輕鬆地達到高叢集使用率，因為您不需要佈建叢集以配合工作負載。 使用自動調整時，相較於靜態叢集，工作負載的執行速度可以更快且會降低整體成本。
深入了解 Databricks 工作區 - DatabricksEnableAutoscaling (啟用 Azure Databricks 叢集的自動調整)。
分析
未使用、已停止、資料總管資源
這項建議會呈現所有停止使用的資料總管資源 (至少停止使用 60 天)。 考慮刪除資源。
深入了解資料總管資源 - ADX 已停止資源 (未使用已停止資料總管資源)。
未使用/空的資料總管資源
此建議會顯示從上次更新佈建超過 10 天的所有資料總管資源，並發現不是空的，就是沒有活動。 考慮刪除資源。
深入了解資料總管資源 - ADX 未使用的資源 (未使用/空的資料總管資源)。
設定適當的資料總管資源大小以達到最佳成本
偵測到下列其中一或多個問題：低資料容量、CPU 使用率或記憶體使用率。 將資源縮小和/或縮減成顯示的建議設定。
深入了解資料總管資源 - 針對成本調整適當大小 (設定適當的資料總管資源大小以達到最佳成本)。
降低資料總管資料表快取原則以將成本最佳化
降低資料表快取原則，可釋出具有低 CPU 使用率、記憶體和高快取大小設定的資料總管叢集節點。
深入了解資料總管資源 - ReduceCacheForAzureDataExplorerTables (降低資料總管資料表快取原則以將成本最佳化)。
未使用的執行中資料總管資源
此建議會顯示所有無使用者活動的執行中資料總管資源。 請考慮停止這些資源。
深入了解資料總管資源 - StopUnusedClusters (未使用的執行中資料總管資源)。
清除資料總管資源中未使用的儲存體
經過一段時間後，內部範圍合併作業可能會累積多餘和未使用的儲存體成品，且已超過資料保留期間。 雖然這種未參考的資料不會對效能造成負面影響，但其可能導致儲存體非必要的使用及更高的成本。 此建議會顯示具有未使用儲存體成品的資料總管資源。 建議您執行清除命令，以偵測並刪除未使用的儲存體成品以降低成本。 可復原性將重設為清除時間，且無法用於執行清除前所建立的資料。
深入了解資料總管資源 - RunCleanupCommandForAzureDataExplorer (清除資料總管資源中未使用的儲存體)。
為資料總管資源啟用最佳化的自動調整
您的資源看起來可能已自動調整來降低成本 (根據使用量模式、快取使用率、擷取使用率和 CPU)。 若要將成本和效能最佳化，建議您啟用最佳化的自動調整。 若要確保您不會超過所規劃的預算，請在啟用最佳化自動調整時新增最大的執行個體計數。
深入了解資料總管資源 - EnableOptimizedAutoscaleAzureDataExplorer (為資料總管資源啟用最佳化的自動調整)。
將資料總管叢集變更為更具成本效益且效能更佳的 SKU
您的資源是在非最佳 SKU 下運作。 我們建議您移轉至更具成本效益且效能更佳的 SKU。 此 SKU 應降低您的成本，並改善整體效能。 我們已計算符合叢集 CPU 和快取的必要執行個體計數。
深入了解子料總管資源 - SkuChangeForAzureDataExplorer (將資料總管叢集變更為更符合成本效益且效能更佳的 SKU)。
請考慮變更定價層
根據您目前的使用量，調查變更您的定價 (承諾用量) 層以接收折扣並降低成本。
深入了解 Log Analytics 工作區 - considerChangingPricingTier (考慮變更定價層)。
考慮在選取的資料表上設定低成本的基本記錄方案
我們發現每個月擷取超過 1 GB 的資料表符合低成本基本記錄資料方案資格。 基本記錄方案可讓您搜尋各項功能，以較低的成本進行偵錯和疑難排解。
深入了解 Log Analytics 工作區 - EnableBasicLogs (考慮在選取的資料表上設定低成本的基本記錄方案)。
請考慮移除未使用的還原資料表
您有一或多個資料表，其中具有工作區中已還原的資料。 如果您不再使用還原的資料，請刪除資料表以避免不必要的費用。
深入了解 Log Analytics 工作區 - DeleteRestoredTables (考慮移除未使用的還原資料表)。
考慮啟用 Spark 計算的自動暫停
自動暫停會在設定的一段閒置時間後，釋出並關閉未使用的計算資源。
深入了解 Synapse 工作區 - EnableSynapseSparkComputeAutoPauseGuidance (考慮啟用 Spark 計算的自動暫停功能)。
考慮啟用 Spark 計算的自動調整
自動調整會自動擴大和縮小叢集執行個體中的節點數目。 在建立新的 Spark 集區期間，您可以在選取自動調整時設定節點數目下限和上限。 接著自動調整就會監視負載的資源需求，然後擴大或縮小節點數目。 這項功能不需額外付費。
深入了解 Synapse 工作區 - EnableSynapseSparkComputeAutoScaleGuidance (考慮啟用 Spark 計算的自動調整功能)。
計算
標準 SSD 磁碟計費上限。
在標準 HDD 中執行高 IO 工作負載的客戶可以升級至標準 SSD，並受益於更佳的效能和 SLA，現在則遇到計費交易數目上限的限制。
深入了解了解 Azure 磁碟儲存體計費。
識別使用量過低的磁碟
您有使用量少於 10% 的磁碟，請適當調整大小以節省成本。
深入了解受控磁碟：尋找及刪除未連結的磁碟。
您有磁碟未連結至 VM 已達 30 天以上。 請評估您是否還需要這些磁碟。
我們觀察到您有磁碟未連結至 VM 已達 30 天以上。 請評估您是否還需要這些磁碟。 如果您決定刪除磁碟，就無法復原。 建議您在刪除之前建立快照集，或確定已不再需要磁碟中的資料。
深入了解磁碟 - DeleteOrDowngradeUnattachedDisks (您有磁碟未連結至 VM 已達 30 天以上。請評估您是否還需要這些磁碟。)。
將使用量低的虛擬機器擴展集調整至正確大小或關機
我們在過去七天分析了您虛擬機器擴展集的使用模式，並找出低使用量的虛擬機器擴展集。 雖然某些案例的設計可能導致低使用率，但您通常可藉由管理虛擬機器擴展集的大小和數目來節省金錢。
深入了解虛擬機器擴展集 - LowUsageVmss (將使用量低的虛擬機器擴展集調整至正確大小或關機)。
提示
如果您不確定是否可以關閉閑置的資源而不會造成混亂，可以先限制資源的存取。 請確定也同時限制資源的角色。 將資源保留最多幾個星期，如果沒有人連結該資源或抱怨此限制，則可以安全地關閉該資源。
使用已啟用暫時 OS 磁碟的虛擬機器來節省成本，並獲得更理想的效能
使用暫時性 OS 磁碟，您會獲得下列好處：節省 OS 磁碟的儲存體成本。 縮短 OS 磁碟的讀取/寫入延遲。 將 OS (和暫存磁碟) 重設為其原始狀態，以加快 VM 重新安裝映像作業的執行速度。 對於存留期較短的 IaaS VM 或具有無狀態工作負載的 VM，建議使用暫時性 OS 磁碟。
深入了解訂閱 - EphemeralOsDisk (使用已啟用暫時性 OS 磁碟的虛擬機器來節省成本，並獲得更理想的效能)。
資料庫
調整使用量過低的 MariaDB 伺服器大小
我們的內部遙測顯示，您的 MariaDB 資料庫伺服器在過去 7 天長時間使用量過低。 資源使用率低會造成不必要的支出，這個情況可以修正，且不會對效能產生重大影響。 為了降低成本，並有效率地管理資源，我們建議您將計算大小 (虛擬核心) 縮減一半。
深入了解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDbCpuRightSize (調整使用量過低的 MariaDB 伺服器大小)。
調整使用量過低的 MySQL 伺服器大小
我們的內部遙測顯示，您的 MySQL 資料庫伺服器在過去 7 天長時間使用量過低。 資源使用率低會造成不必要的支出，這個情況可以修正，且不會對效能產生重大影響。 為了降低成本，並有效率地管理資源，我們建議您將計算大小 (虛擬核心) 縮減一半。
深入了解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLCpuRightSize (調整使用量過低的 MySQL 伺服器大小)。
調整使用量過低的 PostgreSQL 伺服器大小
我們的內部遙測顯示，您的 PostgreSQL 資料庫伺服器在過去 7 天長時間使用量過低。 資源使用率低會造成不必要的支出，這個情況可以修正，且不會對效能產生重大影響。 為了降低成本，並有效率地管理資源，我們建議您將計算大小 (虛擬核心) 縮減一半。
深入了解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlCpuRightSize (調整使用量過低的 PostgreSQL 伺服器大小)。
檢閱您 Azure Cosmos DB 免費層帳戶的設定
您的 Azure Cosmos DB 免費層帳戶目前包含總佈建輸送量超過每秒 1000 個要求單位 (RU/秒) 的資源。 由於免費層僅涵蓋您帳戶所佈建前 1000 RU/秒的輸送量，因此超過 1000 RU/秒的任何輸送量都將按一般定價計費。 因此，我們預測您將需為目前在 Azure Cosmos DB 帳戶中佈建的輸送量付費。
深入了解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBFreeTierOverage (檢閱您的 Azure Cosmos DB 免費層帳戶設定)。
請考慮對閒置的 Azure Cosmos DB 容器採取行動
在過去 30 天內，我們未在您的一個或多個 Azure Cosmos DB 容器上偵測到任何活動。 請考慮降低其輸送量，或是，如果您不打算使用這些容器，請將其刪除。
深入了解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBIdleContainer (請考慮在閒置的 Azure Cosmos DB 容器採取動作)。
在 Azure Cosmos DB 資料庫或容器上啟用自動調整
根據您過去七天的使用量，您可以藉由啟用自動調整來節省使用量。 在每個小時中，我們將佈建的 RU/秒與 RU/秒的實際使用率 (自動調整的調整目標) 進行比較，並計算在一段時間內節省的成本。 自動調整會在不使用時縮小 RU/秒，協助您最佳化成本。
深入了解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBAutoscaleRecommendation (在您的 Azure Cosmos DB 或容器啟用自動調整規模)。
在您的 Azure Cosmos DB 資料庫或容器上設定手動輸送量，而非自動調整
根據您過去七天的使用量，您可以使用手動輸送量而不自動調整，以節省成本。 當最大輸送量的平均使用率 (RU/秒) 大於 66% 或小於或等於 10% 時，手動輸送量會更符合成本效益。
管理和治理
Azure 監視器
如需 Azure 監視器成本最佳化建議，請參閱在 Azure 監視器中最佳化成本。
購買計算的節省方案可以獲得更低的價格
在分析了您過去 30 天的計算使用量後，建議您新增節省方案以省下更多成本。 只要承諾在為期 1 或 3 年的時間內支付固定的小時費率，節省方案可讓您在精選的計算服務獲得更低的價格。 當您全域使用精選的計算服務時，該方案會以更低的價格來對您的使用量計費。 如果您的使用量高於每小時承諾用量時，則會以平常的隨用隨付價格計費。 此成本節省會自動套用到全域的計算使用量，即使使用量需求隨著時間發生變化，您仍會繼續節省費用。 節省方案更適合動態工作負載，並可同時適應計劃性或非計劃性變更，保留則更適合穩定且可預測的工作負載，且沒有計劃性變更。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍節省方案可在購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - 節省方案 (購買計算的節省方案可以獲得更低的價格).
網路
刪除提供者狀態為未佈建的 ExpressRoute 線路
我們注意到您的 ExpressRoute 線路處於「未佈建」的提供者狀態超過一個月。 此線路目前會依您的訂用帳戶按小時計費。 如果您不打算透過連線提供者佈建線路，請刪除該線路。
深入了解 ExpressRoute 線路 - ExpressRouteCircuit (刪除提供者狀態為未佈建的 ExpressRoute 線路)。
重新規劃或刪除閒置的虛擬網路閘道
我們注意到，您的虛擬網路閘道已閒置超過 90 天。 此閘道會按小時計費。 請重新設定此閘道；或者，如果您不打算再使用，請將其刪除。
深入了解虛擬網路閘道 - IdleVNetGateway (重新規劃或刪除閒置虛擬網路閘道)。
請考量移轉至 Front Door 標準版/進階版
您的 Front Door 傳統層包含大量的網域或路由規則，因此會增加額外費用。 Front Door 標準或進階層不會針對每個額外網域或路由規則收費。 請考量移轉以以節約成本。
深入了解 Front Door 定價。
請考慮在一個單一 Front Door 標準版/進階版設定檔下使用多個端點
我們偵測到您的訂用帳戶包含多個 Front Door 標準版/進階版設定檔，其中包含少量端點。 您可以使用一個設定檔內的多個端點，節約基本費用的成本。 針對標準層，您最多可以使用 10 個端點，進階層則最多 25 個端點。
深入了解 Front Door 端點。
保留執行個體
購買虛擬機器保留執行個體以省下較隨用隨付多的成本
保留執行個體所提供的折扣遠大於隨用隨付價格。 有了保留執行個體，您可以預先購買基本數量的虛擬機器。 若新的或現有的 VM 大小和區域與您保留的執行個體相同，則會自動套用折扣。 我們分析了您在過去 30 天的使用量，並建議您採用較省錢的保留執行個體。
深入了解虛擬機器 - ReservedInstance (購買虛擬機器保留執行個體以省下較隨用隨付多的成本)。
考慮使用 App Service 保留執行個體，以節省隨選成本
我們已分析您在選定期間、回顧期間的 App Service 使用量模式，並建議要購買多少保留執行個體，才能省下最多費用。 您可以使用保留執行個體，為 App Service 方案預先購買每小時使用量，此方式可比隨用隨付費用省下更多費用。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是根據個別訂閱選定期間及回顧期間的使用量模式加以計算。
深入了解訂閱 - AppServiceReservedCapacity (考慮使用 App Service 保留執行個體，節省您的隨選成本)。
考慮使用 Azure Cosmos DB 保留執行個體來節省您的隨用隨付成本
我們分析了您過去 30 天的 Azure Cosmos DB 使用量模式，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多費用。 使用保留執行個體，您可以預先購買 Azure Cosmos DB 的每小時使用量，節省隨用隨付的成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以節省更多費用。
深入了解訂閱 - CosmosDBReservedCapacity (考慮使用 Azure Cosmos DB 保留執行個體，節省隨用隨付成本)。
考慮使用虛擬機器保留執行個體，比隨選成本節省更多費用
保留執行個體所提供的折扣遠大於隨選價格。 有了保留執行個體，您可以預先購買基本數量的虛擬機器。 若新的或現有的 VM 大小和區域與您保留的執行個體相同，則會自動套用折扣。 我們分析了您在選定期間和回顧期間的使用量，並建議您使用節省成本的保留執行個體。
深入了解訂閱 - ReservedInstance (考慮使用虛擬機器保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 Cosmos DB 保留執行個體，節省隨用隨付成本
我們分析了您在選定期間及回顧期間的 Cosmos DB 使用量模式，並計算要購買多少保留執行個體，才能省下最多費用。 使用保留執行個體，您可以預先購買 Cosmos DB 的每小時使用量，以節省隨用隨付成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省費用估計值是根據個別訂用帳戶在選定期間與回顧期間的使用量模式來計算。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以節省更多費用。
深入了解訂閱 - CosmosDBReservedCapacity (考慮使用 Cosmos DB 保留執行個體，節省隨用隨付成本)。
考慮使用 SQL PaaS DB 保留執行個體，節省隨用隨付成本
我們分析了您在過去 30 天內的 SQL PaaS 使用量模式，並建議要購買多少保留執行個體，才能省下最多費用。 使用保留執行個體，您可以預先購買 SQL PaaS 部署的每小時使用量，並節省您的 SQL PaaS 計算成本。 SQL 授權會分開計費，且不會依保留折扣。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - SQLReservedCapacity (考慮使用 SQL PaaS DB 保留執行個體，節省隨用隨付成本)。
考慮使用 App Service 戳記費用保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您在過去 30 天的 App Service 隔離式方案環境戳記費用使用量模式，並建議要購買多少保留執行個體，才能省下最多費用。 使用保留執行個體，您可以為隔離式方案環境戳記費用預先購買每小時使用量，節省隨用隨付成本。 保留執行個體僅適用於戳記費用，不適用於 App Service 執行個體。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是根據個別訂用帳戶過去 30 天的使用量模式來計算的。
深入了解訂閱 - AppServiceReservedCapacity (考慮使用 App Service 戳記費用保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用適用於 MariaDB 的資料庫保留執行個體，節省隨用隨付成本
我們分析了您在過去 30 天內適用於 MariaDB 的 Azure 資料庫使用量模式，並建議應購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買 MariaDB 每小時使用量，節省計算成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - MariaDBSQLReservedCapacity (考慮使用適用於 MariaDB 的資料庫保留執行個體，節省隨用隨付成本)。
考慮使用適用於 MySQL 的資料庫保留執行個體，節省隨用隨付成本
我們分析了您過去 30 天的 MySQL 資料庫使用量模式，並建議要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買 MySQL 每小時使用量，節省計算成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - MySQLReservedCapacity (考慮使用適用於 MySQL 的資料庫保留執行個體，節省隨用隨付成本)。
考慮使用適用於 PostgreSQL 的資料庫保留執行個體，以節省隨用隨付成本
我們分析了您過去 30 天適用於 PostgreSQL 的資料庫使用量模式，並建議要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買 PostgresSQL 資料庫每小時使用量，節省隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - PostgreSQLReservedCapacity (考慮使用適用於 PostgreSQL DB 的資料庫保留執行個體，節省隨用隨付成本)。
考慮使用 Cache for Redis 保留執行個體，節省隨用隨付成本
我們分析了您過去 30 天的 Cache for Redis 使用量模式，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買Cache for Redis 每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - RedisCacheReservedCapacity (考慮使用 Cache for Redis 保留執行個體，節省隨用隨付成本)。
考慮使用 Azure Synapse Analytics (先前稱為 SQL DW) 保留執行個體，節省隨用隨付成本
我們分析了您過去 30 天內的 Azure Synapse Analytics 使用量模式，並建議要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買 Synapse Analytics 的每小時使用量，節省隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - SQLDWReservedCapacity (考慮使用 Azure Synapse Analytics (之前稱為 SQL DW) 保留執行個體，節省隨用隨付成本)。
(預覽) 考慮使用 Blob 儲存體保留執行個體，節省 Blob v2 和 Data Lake Storage Gen2 成本
我們分析了您過去 30 天內的 Azure Blob 和 Data Lake Storage 使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 Blob 儲存體保留執行個體僅適用於存放在 Azure Blob (GPv2) 和 Azure Data Lake Storage (Gen 2) 上的資料。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - BlobReservedCapacity ((預覽) 考慮使用 Blob 儲存體保留執行個體，節省 Blob v2 和 Data Lake Storage Gen2 的成本)。
考慮使用 Azure 專用主機保留執行個體以節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 Azure 專用主機使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - AzureDedicatedHostReservedCapacity (考慮使用 Azure 專用主機保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 Data Factory 保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 Data Factory 使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能節省最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - DataFactorybReservedCapacity (考慮使用 Data Factory 保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 Azure 資料總管保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 Azure 資料總管使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - AzureDataExplorerReservedCapacity (考慮使用 Azure 資料總管保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 Azure 檔案儲存體保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 Azure 檔案儲存體使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - AzureFilesReservedCapacity (考慮使用 Azure 檔案儲存體保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 Azure VMware 解決方案保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 Azure VMware 解決方案使用量，並計算要購買多少保留執行個體，才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - AzureVMwareSolutionReservedCapacity (考慮使用 Azure VMware 解決方案保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 NetApp 儲存體保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 NetApp 儲存體使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能節省最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - NetAppStorageReservedCapacity (最佳化含保留的 Azure 檔案儲存體的成本)。
考慮使用 Azure 受控磁碟保留執行個體，以節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 Azure 受控磁碟使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - AzureManagedDiskReservedCapacity (考慮使用 Azure 受控磁碟保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 Red Hat 保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 Red Hat 使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - RedHatReservedCapacity (考慮使用 Red Hat 保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 RedHat OSA 保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 RedHat Open Source Assurance (OSA) 使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - RedHatOsaReservedCapacity (考慮使用 RedHat OSA 保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 SapHana 保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 SapHana 使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - SapHanaReservedCapacity (考慮使用 SapHana 保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 SuseLinux 保留執行個體，節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 SuseLinux 使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - SuseLinuxReservedCapacity (考慮使用 SuseLinux 保留執行個體，節省隨選成本)。
考慮使用 VMware Cloud Simple 保留執行個體
我們分析了您過去 30 天內的 VMware Cloud Simple 使用量，並計算要購買多少保留執行個體才能省下最多成本。 使用保留執行個體，您可以預先購買每小時使用量，節省目前的隨選成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - VMwareCloudSimpleReservedCapacity (考慮使用 VMware Cloud Simple 保留執行個體)。
為即將到期的保留設定自動續約
下列保留執行個體即將到期或已在最近過期。 您的資源將繼續正常運作，但後續將需依隨選費率付費。 若要將成本最佳化，請為這些保留設定自動續約，或手動購買更換項目。
深入了解保留 - ReservedInstancePurchaseNew (為即將到期的保留設定自動續約)。
購買計算的節省方案可以獲得更低的價格
在分析了您過去 30 天的計算使用量後，建議您新增節省方案以省下更多成本。 只要承諾在為期一或三年的時間內支付固定的每小時費率，節省方案可讓您在精選的計算服務獲得更低的價格。 當您全域使用精選的計算服務時，該方案會以更低的價格來對您的使用量計費。 如果您的使用量高於每小時承諾用量時，則會以平常的隨用隨付價格計費。 此成本節省會自動套用到全域的計算使用量，即使使用量需求隨著時間發生變化，您仍會繼續節省費用。 節省方案更適合動態工作負載，並可同時適應計劃性或非計劃性變更，保留則更適合穩定且可預測的工作負載，且沒有計劃性變更。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍節省方案可在購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入了解訂閱 - 節省方案 (購買計算的節省方案可以獲得更低的價格).
考慮使用 Cosmos DB 保留執行個體，節省隨用隨付成本
我們分析了您在選定期間及回顧期間的 Cosmos DB 使用量模式，並計算要購買多少保留執行個體，才能省下最多費用。 使用保留執行個體，您可以預先購買 Cosmos DB 的每小時使用量，節省隨用隨付成本。 保留執行個體是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂閱及選定期間與回顧期間的使用量模式加以計算。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以節省更多費用。
深入了解訂閱 - CosmosDBReservedCapacity (考慮使用 Cosmos DB 保留執行個體，節省隨用隨付成本)。
儲存體
使用標準儲存體來儲存受控磁碟快照集
若要節省 60% 的成本，無論父代磁碟的儲存體類型為何，都將快照集存放在標準儲存體。 這是受控磁碟快照集的預設選項。 將您的快照集從進階遷移至標準儲存體。 參閱受控磁碟定價詳細資料。
深入了解受控磁碟快照集 - ManagedDiskSnapshot (使用標準儲存體來儲存受控磁碟快照集)。
在儲存體帳戶中重新瀏覽傳統記錄資料的保留原則
在您的儲存體帳戶上偵測到大型傳統記錄資料。 您需針對儲存在儲存體帳戶中的資料容量付費，包括傳統記錄。 請檢查傳統記錄的保留原則，並更新為必要的期間，以保留較少的記錄資料。 這將會減少不必要的傳統記錄資料，並因容量降低而節省您的計費成本。
深入了解儲存體帳戶 - XstoreLargeClassicLog (在儲存體帳戶中重新瀏覽傳統記錄資料的保留原則)。
根據您的高交易/TB 比率，進階儲存體可能更符合成本效益
您的交易/TB 比率可能很高。 確切數字將取決於交易組合與區域，但只要數字超過 30 或 35 TPB/TB，就很適合評估是否要移轉至進階儲存體。
深入了解儲存體帳戶 - MoveToPremiumStorage (根據您的高交易/TB 比率，進階儲存體在您的案例中不僅能提供高效能，也可能更具成本效益。如需更多進階和標準帳戶的定價詳細資料，請參閱這裡)。
針對資料庫工作負載使用差異或增量備份
針對 Azure VM 中要備份到 Azure 的 SQL/HANA DB，搭配每週完整備份使用每日差異，通常比每日完整備份更符合成本效益。 若使用 HANA，Azure 備份也支援增量備份，甚至更符合成本效益。
深入了解復原服務保存庫 - 將資料庫備份的成本最佳化 (針對資料庫工作負載使用差異或增量備份)。
Web
適當大小的使用量過低 App Service 方案
我們分析了您過去 7 天的 App Service 方案使用量模式，並發現 CPU 使用量很低。 雖然某些案例的設計可能造成低使用率，但您可藉由選擇成本較低的 SKU 來節省成本，同時保留相同的功能。
注意
- 目前，這項建議僅適用於在 Windows 上執行的 App Service 方案，且使用的 SKU 必須可讓您在不遺失任何功能的情況下降級到成本較低的層，例如從 P3v2 降級到 P2v2，或從 P2v2 降級到 P1v2。
- 僅持續幾分鐘的 CPU 用量爆增可能無法正確偵測到。 在縮減 SKU 之前，請先在 App Service 方案計量刀鋒視窗中仔細分析。
深入了解 App Service 方案。
未使用/空白 App Service 方案
您的 App Service 方案沒有任何相關聯的執行中應用程式。 請考慮刪除資源以降低費用，或在該資源下新增應用程式以利用其功能。
深入了解 App Service 方案。