Reducción de los costos de servicio con Azure Advisor

Azure Advisor ayuda a optimizar y reducir el gasto global de Azure mediante la identificación de recursos inactivos e infrautilizados.  Puede obtener recomendaciones sobre el costo en la pestaña Cost (Costo) del panel de Advisor.

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  3. En el panel Advisor, seleccione la pestaña Costo.

Optimización del gasto de máquinas virtuales (VM) o del conjunto de escalado de máquinas virtuales (VMSS) mediante el cambio de tamaño o el apagado de instancias infrautilizadas

Mientras que determinados escenarios de aplicaciones pueden dar lugar a un uso escaso debido al diseño, a menudo puede ahorrar dinero administrando el tamaño y número de máquinas virtuales o de conjuntos de escalado de máquinas virtuales.

Advisor usa algoritmos de aprendizaje automático para identificar un uso bajo y determinar la recomendación ideal para garantizar un uso óptimo de las máquinas virtuales y de los conjuntos de escalado de máquinas virtuales. Las acciones recomendadas son apagar o cambiar de tamaño, en función de cada recurso que se vaya a evaluar.

Recomendaciones de apagado

Advisor identifica los recursos que no se han usado en los últimos 7 días y emite una recomendación para apagarlos.

  • Los criterios de recomendación incluyen métricas de uso de la CPU y de la red de salida. La memoria no se tiene en cuenta porque ya se ha detectado que el uso de la CPU y de la red de salida es suficiente.
  • Se analizan los últimos 7 días de datos de uso.
  • Las métricas se muestrean cada 30 segundos, se agregan a 1 minuto y luego se agregan a 30 minutos (usamos el máximo de los valores promedio mientras se agregan a 30 minutos). En los conjuntos de escalado de máquinas virtuales, las métricas de las máquinas virtuales individuales se agregan mediante el promedio de las métricas entre instancias.
  • Se crea una recomendación de apagado si:
    • La 95ª parte del valor máximo de utilización de la CPU sumada en todos los núcleos es inferior al 3 %.
    • P100 de la media de la CPU en los últimos 3 días (suma de todos los núcleos) <= 2 %.
    • El uso de la red de salida es inferior al 2 % en un período de siete días.

Recomendaciones de cambio de tamaño de SKU

Advisor recomienda cambiar el tamaño de las máquinas virtuales cuando sea posible ajustar la carga actual en una SKU más adecuada, ya que es más económico (en función de las tarifas comerciales). En los conjuntos de escalado de máquinas virtuales, Advisor recomienda cambiar el tamaño cuando sea posible ajustar la carga actual en una SKU más adecuada u obtener un número menor de instancias de la misma SKU.

  • Los criterios de recomendación incluyen el Uso de CPU, de Memoria y de Red de salida.
  • Se analizan los últimos 7 días de datos de uso.
  • Las métricas se muestrean cada 30 segundos, se agregan a 1 minuto y luego se agregan a 30 minutos (se usa el máximo de los valores promedio mientras se agregan a 30 minutos). En los conjuntos de escalado de máquinas virtuales, las métricas de las máquinas virtuales individuales se agregan teniendo en cuenta el promedio de las métricas para las recomendaciones de recuento de instancias, y se agregan mediante el máximo de las métricas para las recomendaciones de cambio de SKU.
  • Una SKU adecuada (para máquinas virtuales) o un recuento de instancias (para los recursos del conjunto de escalado de máquinas virtuales) se determina en función de los criterios siguientes:
    • El rendimiento de las cargas de trabajo en la nueva SKU no debería verse afectado.
      • Destino de cargas de trabajo orientadas al usuario:
        • P95 de la utilización de la CPU y la red de salida en 40 % o menos en la SKU recomendada
        • P100 de uso de memoria en 60 % o menos en la SKU recomendada
      • Destino de cargas de trabajo no orientadas al usuario:
        • P95 de la utilización de la CPU y la red de salida en 80 % o menos en la nueva SKU
        • P100 de uso de memoria en 80 % o menos en la SKU recomendada
    • Si fuera necesario, la nueva SKU tiene las mismas funcionalidades de redes aceleradas y Premium Storage.
    • La nueva SKU, si corresponde, se admite en la región actual de la máquina virtual con la recomendación.
    • La nueva SKU es menos costosa, si corresponde.
    • Las recomendaciones de recuento de instancias también tienen en cuenta si Service Fabric o AKS administran el conjunto de escalado de máquinas virtuales. En el caso de los recursos administrados de Service Fabric, las recomendaciones tienen en cuenta los niveles de confiabilidad y durabilidad.
  • Advisor determina si una carga de trabajo está orientada al usuario mediante el análisis de sus características de uso de la CPU. Este enfoque se basa en las conclusiones de Microsoft Research. Puede encontrar más detalles aquí: Uso de una suscripción por encima de lo necesario basado en la predicción en plataformas en la nube - Microsoft Research.
  • Según la mejor opción disponible y los costos más baratos sin impacto en el rendimiento, Advisor no solo recomienda SKU más pequeñas de la misma familia (por ejemplo, D3v2 a D2v2), sino también SKU en una versión más reciente (por ejemplo, D3v2 a D2v3) o una familia diferente (por ejemplo, D3v2 a E3v2).
  • En el caso de los recursos del conjunto de escalado de máquinas virtuales, Advisor da prioridad a las recomendaciones de recuento de instancias sobre las recomendaciones de cambio de SKU, ya que los cambios de recuento de instancias son fácilmente accionables y se puede ahorrar mucho más rápido.

Recomendaciones ampliables

Evaluamos si las cargas de trabajo son aptas para ejecutarse en SKU especializadas denominadas SKU ampliables que admiten requisitos de rendimiento de cargas de trabajo variables y son menos costosas que las SKU de uso general. Obtenga más información sobre las SKU ampliables aquí: Tamaños de las máquinas virtuales ampliables serie B: Azure Virtual Machines.

Se realiza una recomendación de SKU ampliable si:

  • El uso medio de la CPU es inferior al rendimiento de línea de base de las SKU ampliables.
    • Si la P95 de la CPU es inferior a dos veces el rendimiento de línea de base de las SKU ampliables.
    • Si la SKU actual no tiene habilitadas las redes aceleradas (las SKU ampliables no admiten aún las redes aceleradas).
    • Si determinamos que los créditos de SKU ampliables son suficientes para admitir el uso medio de la CPU durante 7 días.

La recomendación resultante sugiere que un usuario debe cambiar el tamaño de su máquina virtual actual o conjunto de escalado de máquinas virtuales a una SKU ampliable con el mismo número de núcleos. Esta sugerencia se realiza para que un usuario pueda aprovechar el costo más bajo y tener en cuenta que la carga de trabajo tendrá un uso medio bajo, pero con picos altos en ciertos casos; así pues, la SKU de la serie B puede serle de más ayuda.

Advisor muestra el ahorro de costos estimado para cada acción recomendada: apagado o cambio de tamaño. Para cambiar el tamaño, Advisor proporciona información de la SKU y del recuento de instancias actual y de destino. Para ser más selectivo a la hora de actuar sobre las máquinas virtuales infrautilizadas o conjuntos de escalado de máquinas virtuales, puede ajustar la regla de utilización de la CPU por suscripción.

En algunos casos, las recomendaciones no se pueden adoptar o pueden no ser aplicables, como sucede en algunos de estos escenarios comunes (puede haber otros casos):

  • Se ha aprovisionado una máquina virtual o un conjunto de escalado de máquinas virtuales para dar cabida al próximo tráfico.
  • La máquina virtual o el conjunto de escalado de máquinas virtuales usa otros recursos que no se tienen en cuenta en el cambio de tamaño, es decir, métricas que no son CPU, memoria y red.
  • Pruebas específicas que se realizan en la SKU actual, aunque no se utilice de forma eficaz.
  • Necesidad de mantener la homogeneidad de las SKU de máquina virtual o del conjunto de escalado de máquinas virtuales
  • Máquina virtual o conjunto de escalado de máquinas virtuales que se usan con fines de recuperación ante desastres

En tales casos, simplemente use las opciones Descartar o Posponer asociadas a la recomendación.

Trabajamos constantemente para mejorar estas recomendaciones. No dude en compartir sus comentarios en el foro de Advisor.

Pasos siguientes

Para aprender más sobre las recomendaciones de Advisor, consulte: