Řešení potíží s optimalizačním strojem Azure

Tento článek popisuje běžné problémy s nasazením a modulem runtime Azure Optimization Engine (AOE).


Obecná chyba nasazení šablony při nasazování AOE

V některých situacích má nasazení šablony AOE za následek The template deployment failed with multiple errors zprávu nebo podobný výstup. Chcete-li zjistit příčinu selhání nasazení, musíte zkontrolovat v Azure portálu, v možnosti v nabídce Deployments, jak ve skupině prostředků, tak v podrobnostech předplatného, které jste vybrali pro nasazení AOE. Nasazení resourcesDeployment je ve skupině prostředků a nasazení s předponou názvu AOE je v předplatném, ve kterém lze nalézt podrobnosti o chybě. Zásady odepření služby Azure Policy jsou jednou z typických příčin chyb nasazení.

Sešit doporučení a sestava Power BI jsou po nasazení systému AOE prázdné.

Export a příjem dat potřebných k vygenerování doporučení do Log Analytics a SQL Database trvá až 3 hodiny po nasazení. Pokud po této době se vám stále nezobrazují žádná doporučení, zkontrolujte, jestli:

  • Změnili jste zdroj dat Power BI na koncový bod SQL databáze vašeho nasazení AOE. Další informace najdete v Sestavách.
  • Azure Advisor hlásí doporučení pro předplatná v oboru AOE.
  • Aktualizovali jste data sestavy, protože většina stránek sestavy Power BI je nakonfigurovaná tak, aby odfiltrovala doporučení starší než sedm dnů.
  • Runbooky Azure Automation selhávají, zejména kritické, jako jsou Ingest-RecommendationsToLogAnalytics, Ingest-RecommendationsToSQLServer a všechny runbooky s předponou Recommend-, a ověřte zprávu o výjimce, která je zaprotokolovaná, což obvykle poskytuje nápovědu k příčině selhání.
  • Denní limit je nastavený v pracovním prostoru služby AOE Log Analytics, který může po dosažení limitu vyřazovat příjem protokolů AOE.

Chyby sešitu

Následující části řeší běžné chyby, se kterými se můžete setkat v sešitech AOE.

Chyba sešitu – Nepodařilo se vyřešit výraz tabulky nebo sloupce s názvem AzureOptimizationPricesheetV1_CL

Tato chyba obvykle znamená, že neuděluje požadovaná oprávnění spravované identitě účtu AOE Automation, která se ověřuje ve službě Microsoft Cost Management ke stažení ceníku Azure. Další informace najdete v tématu Povolení sešitů pro závazky Azure.

Stahování AOE pro ceníky Azure je podporováno pouze pro smlouvy Enterprise (EA) a smlouvy se zákazníkem Microsoftu (MCA).

Chyby sešitu – Nepodařilo se zpracovat výraz tabulky nebo sloupce s názvem AzureOptimizationReservationsUsageV1_CL nebo AzureOptimizationSavingsPlansUsageV1_CL

Tento problém může být způsobený nedostatkem oprávnění ve spravované identitě AOE nebo kvůli tomu, že vaše organizace nenakoupila žádné rezervace nebo plány úspor. Viz předchozí část.

Sešit Identita a role je prázdný a zobrazuje chybové zprávy.

Tento problém je obvykle znamením neudělení potřebných oprávnění na úrovni tenanta Microsoft Entra ID pro spravovanou identitu účtu AOE Automation. Jakmile udělíte roli spravované identitě AOE Global Reader, sešit by se měl naplnit následující den. Pokud po udělení Global Reader role sešit stále hlásí chyby, musíte zjistit, jestli Export-AADObjectsToBlobStorage runbook selhává, a ověřit zprávu o výjimce, která je protokolovaná, což vám obvykle poskytne nápovědu k příčině selhání. Typická příčina je nedostatek dostatečné paměti v pracovním procesu sandboxu Azure Automation. Alternativní řešení Hybrid Worker najdete v pokynech ke škálování runbooků AOE pomocí funkce Hybrid Worker. Uživatele a skupiny Microsoft Entra ID můžete filtrovat také vytvořením automatizačních proměnných pomocí AzureOptimization_AADObjectsUserFilter.

Dokončení runbooku Export-ConsumptionToBlobStorage trvá delší dobu.

První příznak, že dokončení runbooku Export-ConsumptionToBlobStorage trvá příliš dlouho. Druhým příznakem je, že runbook konzistentně selže pro kontejner Ingest-OptimizationCSVExportsToLogAnalyticsconsumptionexports.

Tyto problémy mohou být způsobeny tím, že AOE musí zpracovávat velký počet předplatných ve vámi spravovaném prostředí a exportovat velký počet malých datových bloků.

Pokud chcete optimalizovat příjem dat o spotřebě Azure, doporučujeme přepnout exporty spotřeby z rozsahu předplatného na fakturační účet nebo rozsah fakturačního profilu. Exporty jsou možné jenom pro zákazníky se smlouvou EA nebo MCA.

Chcete-li tuto akci dosáhnout, musíte vytvořit proměnnou nastavenou AzureOptimization_ConsumptionScope na BillingAccount (EA) nebo BillingProfile (MCA) v účtu AOE Automation. Ujistěte se, že jste udělili potřebná oprávnění spravované identitě AOE na úrovni fakturačního účtu nebo profilu EA/MCA a že AzureOptimization_BillingAccountID (EA/MCA) a AzureOptimization_BillingProfileID (jenom MCA) jsou správně nastavené. Také se ujistěte, že jsou povoleny sešity závazků Azure. Po ověření nastavení by mělo další spuštění exportů spotřeby vygenerovat jeden objekt typu blob pro celý fakturační účet nebo profil.

Stránka s přehledem doporučení správné velikosti virtuálního počítače je prázdná.

AOE závisí na doporučeních služby Azure Advisor pro optimalizaci nákladů při nastavování správné velikosti virtuálního počítače. Pokud se nezobrazují žádné virtuální počítače, zkuste zvýšit prahovou hodnotu procesoru v konfiguraci Azure Advisoru. Další informace najdete v tématu Doporučení pro konfiguraci škálovacích sad virtuálních počítačů. Ověřte, že je vaše infrastruktura virtuálních počítačů skutečně nadměrná.

Doporučení pro správnou velikost virtuálního počítače se zobrazí s neznámými hodnotami prahů metrik.

AOE závisí na vašich virtuálních počítačích, které monitorují agenti Azure Monitoru, a konfigurují se tak, aby odesílaly sadu metrik výkonu, které se pak používají k rozšíření doporučení Advisoru. Další podrobnosti o konfiguraci pracovních prostorů

Neočekávaně malé náklady a úspory

Runbook pro export spotřeby Azure nedávno zahájil své každodenní spouštění a získal pouze jeden den dat o spotřebě. Po měsíci nebo po ručním spuštění runbooku za minulé datumy byste měli vidět správná data o spotřebě.

Historická data v sešitech AOE pouze za posledních 30 dnů

Výchozí uchovávání AOE Log Analytics je 30 dnů. Pokud potřebujete uchovávat historická data po delší dobu, odpovídajícím způsobem zvyšte uchovávání dat v Log Analytics.


Související obsah

Související funkce FinOps:

Související produkty:

Související řešení:

  • Last updated on