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Informes del motor de optimización de Azure

En este artículo se explican las opciones de informes disponibles en el motor de optimización de Azure (AOE). Incluye informes de Power BI y libros de Log Analytics que visualizan las recomendaciones detalladas y perspectivas generadas por el AOE.


Informe de recomendaciones de Power BI

AOE incluye un informe de Power BI para visualizar recomendaciones. Para usarlo, primero debe cambiar la conexión del origen de datos a la Base de Datos SQL que desplegó con el AOE. En el menú superior de Power BI, seleccione Transformar configuración del origen de datos

Captura de pantalla que muestra la navegación al elemento de menú Configuración del origen de datos.

A continuación, seleccione Cambiar origen y cambie a la dirección URL del servidor de SQL Database. Asegúrese de que las reglas del firewall de SQL permiten la conexión y que se puede iniciar sesión con una cuenta profesional o educativa de Microsoft con permisos en la base de datos SQL.

Captura de pantalla que muestra la configuración de conexión de base de datos de SQL Server.

El informe se creó para un escenario en el que tiene una environment etiqueta aplicada a los recursos. Si desea cambiarla o agregar nuevas etiquetas, vuelva a abrir el menú Transformar datos, pero elija la subopción Transformar datos . Se abre una nueva ventana. Si selecciona siguiente en la opción "Editor avanzado", puede editar la lógica de transformación de datos y actualizar las instrucciones de procesamiento de etiquetas.

Captura de pantalla que muestra el editor avanzado donde se edita la lógica de transformación.

El informe contiene varias páginas descritas en las secciones siguientes.

Información general: recomendaciones más recientes

En la página inicial se muestra un resumen de las recomendaciones más recientes disponibles, filtrables por varias perspectivas. Si esta página muestra vacía, debe actualizarla para obtener las recomendaciones de la semana pasada. Si sigue apareciendo vacío después de la actualización, es posible que haya algún problema ascendente con los runbooks de Automatización de AOE.

Captura de pantalla que muestra las recomendaciones más recientes que proporcionan información general de todas las recomendaciones de optimización.

Costo: introducción a las recomendaciones de costos

En la página Costo se muestran las recomendaciones de costo más recientes generadas por AOE (junto con las de Azure Advisor). Estas recomendaciones se ordenan por ahorro mensual potencial. Para cada recomendación, hay un vínculo a una página de Azure Portal con más detalles y una puntuación de ajuste que le indica cómo se ajusta la recomendación a las características del entorno. Para las recomendaciones personalizadas de AOE, la puntuación de ajuste también es una medida de precisión. Cuanto más cerca de una puntuación de 5, más adecuada o precisa será la recomendación.

Captura de pantalla de la página Información general de costos que muestra información general sobre las oportunidades de optimización de costos.

Información general y exploración del tamaño correcto de la máquina virtual

La Página de descripción general del dimensionamiento correcto de VM te proporciona una comprensión a nivel general de la distribución relativa de las recomendaciones de dimensionamiento correcto de las máquinas virtuales según Azure Advisor. Podemos ver rápidamente cómo las características de carga de trabajo admiten las SKU de destino recomendadas de tamaño correcto. Si tiene máquinas virtuales que envían los contadores de rendimiento necesarios a Log Analytics, obtendrá una vista más clara de la compatibilidad de cada recomendación. En el ejemplo siguiente, tenemos información desconocida, ya que una de las máquinas virtuales no envió métricas de rendimiento al área de trabajo de Log Analytics.

Captura de pantalla que muestra información general sobre las recomendaciones de tamaño correcto de la máquina virtual.

La página Exploración de tamaño adecuado de VM permite filtrar y llevar a cabo un análisis más profundo de las recomendaciones de tamaño adecuado de Azure Advisor desde múltiples perspectivas.

Otros pilares bien diseñados

De forma similar a la página Costo , hay otras páginas de recomendaciones más recientes para cada uno de los pilares bien diseñados restantes: Alta disponibilidad (confiabilidad), Seguridad, Rendimiento y Excelencia operativa.

Detalles e historial de recomendaciones

Cuando se selecciona una recomendación en una de las cinco páginas de pilares bien diseñados, puede hacer clic con el botón derecho en ella y explorar en profundidad la recomendación. Hay dos opciones disponibles: Detalles de la recomendación y Historial de recomendaciones.

Captura de pantalla que muestra la obtención de detalles a través de una recomendación.

La opción Detalles de recomendación le lleva a una página donde puede ver todos los detalles de esa recomendación específica. Para volver a la lista de recomendaciones, haga clic en la flecha superior izquierda (mientras mantiene presionada la tecla CTRL). En la página Historial de recomendaciones se muestra cuánto tiempo estuvo activa esa recomendación durante el último año y cómo evolucionó la puntuación de ajuste.

Captura de pantalla que muestra el historial de puntuación de ajuste para una recomendación específica.


Cuadernos de trabajo

Con los libros de Log Analytics de AOE, puede explorar muchas perspectivas sobre los datos que se recopilan todos los días. Incluyen:

  • Anomalías de crecimiento de costos
  • Identificador de Entra de Microsoft, entidades de seguridad de Azure Resource Manager y roles asignados
  • Cómo se distribuyen los recursos
  • Obtención de información sobre el uso de los compromisos de Azure (solo admite clientes de EA y MCA)

Para obtener más información, consulte a continuación una breve descripción de cada hoja de cálculo.

Recomendaciones

El libro de Recomendaciones es el informe para comenzar con su recorrido de optimización de Azure basado en AOE. Informa sobre las recomendaciones de optimización generadas cada semana por AOE y Azure Advisor, en los cinco pilares del marco bien diseñado: costo, excelencia operativa, rendimiento, confiabilidad y seguridad.

Captura de pantalla de la pestaña Introducción a las recomendaciones más recientes del motor de optimización de Azure.

Captura de pantalla de la pestaña Costo de recomendaciones más recientes del motor de optimización de Azure.

Conclusiones de compromisos de Azure

Para obtener un análisis completo del rendimiento de Azure Reservations and Savings Plans y simulaciones de compra, tienes varios libros de trabajo disponibles:

  • Benefits Simulation permite simulaciones de los ahorros y la cobertura de los compromisos de Planes de Ahorro y Reservas, basadas en el historial de uso de máquinas virtuales a demanda.
  • Beneficios Informes de uso sobre la distribución del uso de los diferentes modelos de precios (Planes de ahorro, Reservas, Spot y A petición) y sobre el ahorro que cada modelo de precios está logrando en comparación con otros.
  • Reservas Potenciales reporta sobre el uso de máquinas virtuales bajo demanda y su potencial de comprometer reservas, con análisis históricos y detalles de los recursos que podrían consumir dichas reservas.
  • Informes de uso de reservas permiten la agregación de uso por etiquetas de recursos y proporcionan información más detallada sobre ahorros reales (incluidas las reservas sin usar).
  • Informes de uso de Planes de Ahorro que permiten la agregación de uso por etiquetas de recursos y una percepción más profunda sobre los ahorros reales (incluidos los planes de ahorro sin usar).

Consulte esta publicación de blog para obtener una descripción completa de cada libro de trabajo.

Captura de pantalla que muestra el análisis de uso de ventajas de Azure con una comparación entre las reservas y los precios del plan de ahorro y a petición.

Costos crecientes

El libro Costos crecientes informa sobre las anomalías de crecimiento del uso detectadas en varias perspectivas: suscripción, categoría de medidor, subcategoría de medidor, nombre del medidor, grupo de recursos o recursos individuales.

Captura de pantalla en la que se muestran anomalías y condiciones de crecimiento de costos.

Inventario de recursos

El libro de inventario de recursos informa sobre la distribución de los tipos de recursos de Azure más relevantes (principalmente IaaS) en distintas perspectivas, incluida su evolución histórica.

Captura de pantalla que muestra las perspectivas de las máquinas virtuales a lo largo del tiempo.

Identidades y roles

El Cuaderno de trabajo de Identidades y Roles informa sobre los objetos de Microsoft Entra ID (usuarios, grupos y aplicaciones) y sus respectivos roles en el inquilino y los recursos de Azure. Para obtener un análisis más detallado de este libro, consulte esta entrada de blog.

Captura de pantalla que muestra el resumen de roles y entidades de seguridad de Microsoft Entra/Azure Resource Manager, con expiración de credenciales de entidad de servicio.

Captura de pantalla en la que se muestran los roles de Id. de Microsoft Entra con privilegios y el historial de asignaciones.

Uso de almacenamiento de blobs en bloque

El libro de uso de Blob Storage en bloques informa sobre la distribución del uso de Block Blob Storage en distintos tipos de cuentas de almacenamiento, estructura de archivos, opciones de replicación y niveles; permite simulaciones de ahorro de niveles de acceso frecuente a esporádico.

Captura de pantalla que muestra el análisis de uso de Block Blob Storage con recomendaciones de administración del ciclo de vida.

Cumplimiento de directivas

El Cuaderno de Cumplimiento de Directivas informa sobre el cumplimiento de Azure Policy en todo el arrendatario, y ofrece una perspectiva histórica, además de la capacidad de filtrar y agrupar por etiquetas de recursos.

Captura de pantalla que muestra el estado cumplimiento de directivas, con evolución a lo largo del tiempo.


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