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Estimer les coûts de surveillance d’Azure Virtual Desktop

Azure Virtual Desktop utilise le service Journaux Azure Monitor pour collecter, indexer et stocker les données générées par votre environnement. Pour cette raison, le modèle de tarification Azure Monitor est basé sur la quantité de données introduites et traitées (ou « ingérées ») par votre espace de travail Log Analytics en gigaoctets par jour. Le coût d’un espace de travail Log Analytics ne dépend pas seulement du volume de données collectées, mais également du plan de paiement Azure que vous avez sélectionné et de la durée de stockage des données générées par votre environnement.

Cet article explique les éléments suivants pour vous aider à comprendre le fonctionnement de la tarification dans Azure Monitor :

  • Comment estimer les coûts d’ingestion et de stockage des données à l’avance avant d’activer cette fonctionnalité
  • Comment mesurer et contrôler votre ingestion et votre stockage pour réduire les coûts lors de l’utilisation de cette fonctionnalité

Remarque

Toutes les tailles et toutes les tarifications répertoriées dans cet article ne sont que des exemples illustrant le fonctionnement de l’estimation. Pour obtenir une évaluation plus précise en fonction de votre modèle de tarification Azure Monitor Log Analytics et de votre région Azure, consultez Tarification Azure Monitor.

Estimer les coûts d’ingestion et de stockage des données

Nous vous recommandons d’utiliser un ensemble prédéfini de données écrites sous forme de journaux dans votre espace de travail Log Analytics. Dans l’exemple d’estimation suivant, nous allons examiner les données facturables dans la configuration par défaut

Les jeux de données prédéfinis pour Azure Virtual Desktop Insights sont les suivants :

  • Compteurs de performances des hôtes de session
  • Journaux des événements Windows des hôtes de session
  • Azure Virtual Desktop diagnostics à partir de l’infrastructure de service

Vos coûts d’ingestion et de stockage des données dépendent de la taille, de l’intégrité et de l’utilisation de votre environnement. Les exemples d’estimations que nous allons utiliser dans cet article pour calculer les plages de coûts que vous pouvez attendre sont basés sur des machines virtuelles saines exécutant une utilisation légère à l’alimentation, en fonction de nos instructions de dimensionnement des machines virtuelles, pour calculer une plage de coûts d’ingestion des données et de stockage que vous pourriez attendre.

La machine virtuelle d’utilisation légère que nous allons utiliser dans notre exemple comprend les composants suivants :

  • 4 processeurs virtuels, 1 disque
  • 16 sessions par jour
  • Une durée moyenne de session de 2 heures (120 minutes)
  • 100 processus par session

La machine virtuelle d’utilisation de l’alimentation que nous allons utiliser dans notre exemple inclut les composants suivants :

  • 6 processeurs virtuels, 1 disque
  • 6 sessions par jour
  • Durée moyenne de la session de 4 heures (240 minutes)
  • 200 processus par session

Estimation de l’ingestion des compteurs de performances

Les compteurs de performances indiquent les performances des ressources système. L’ingestion des données des compteurs de performances dépend de la taille et de l’utilisation de votre environnement. Dans la plupart des cas, les compteurs de performances doivent correspondre à 80 à 99 % de votre ingestion de données pour Azure Virtual Desktop Insights.

Avant de commencer à estimer, il est important que vous compreniez que chaque compteur de performances envoie des données à une fréquence spécifique. Nous définissons un taux d’échantillonnage par minute par défaut (vous pouvez également modifier ce taux dans vos paramètres), mais ce taux sera appliqué à différents facteurs de multiplication en fonction du compteur. Les facteurs suivants affectent le taux :

  • Pour le facteur par machine virtuelle, chaque compteur envoie des données par machine virtuelle dans votre environnement au taux d’échantillonnage par défaut par minute pendant l’exécution de la machine virtuelle. Vous pouvez estimer le nombre d’enregistrements que ces compteurs envoient par jour en multipliant le taux d’échantillonnage par minute par défaut par le nombre de machines virtuelles dans votre environnement, puis en multipliant ce nombre par la durée d’exécution moyenne de la machine virtuelle par jour.

    Pour résumer :

    Taux d’échantillonnage par minute par défaut × nombre de cœurs d’UC dans la référence SKU de machine virtuelle × nombre de machines virtuelles × durée d’exécution moyenne de la machine virtuelle par jour = nombre d’enregistrements envoyés par jour

  • Pour le facteur par processeur, chaque compteur envoie au taux d’échantillonnage par défaut par minute par processeur virtuel dans chaque machine virtuelle de votre environnement pendant l’exécution de la machine virtuelle. Vous pouvez estimer le nombre d’enregistrements que les compteurs envoient par jour en multipliant le taux d’échantillonnage par minute par défaut par le nombre de cœurs de processeur dans la référence SKU de la machine virtuelle, puis en multipliant ce nombre par le nombre de minutes d’exécution de la machine virtuelle et le nombre de machines virtuelles dans votre environnement.

    Pour résumer :

    Taux d’échantillonnage par minute par défaut × nombre de cœurs de processeur dans la référence SKU de la machine virtuelle × nombre de minutes d’exécution de la machine virtuelle × nombre de machines virtuelles = nombre d’enregistrements envoyés par jour

  • Pour le facteur par disque, chaque compteur envoie des données au taux d’échantillonnage par défaut pour chaque disque de chaque machine virtuelle de votre environnement. Le nombre d’enregistrements que ces compteurs envoient par jour est égal au taux d’échantillonnage par défaut par minute, multiplié par le nombre de disques dans la référence SKU de machine virtuelle, multiplié par 60 minutes par heure et enfin multiplié par les heures d’activité moyennes pour une machine virtuelle.

    Pour résumer :

    Taux d’échantillonnage par minute par défaut × nombre de disques dans la référence SKU de machine virtuelle × 60 minutes par heure × nombre de machines virtuelles × durée d’exécution moyenne des machines virtuelles par jour = nombre d’enregistrements envoyés par jour

  • Pour le facteur par session, chaque compteur envoie des données au taux d’échantillonnage par défaut pour chaque session de votre environnement pendant que la session est connectée. Vous pouvez estimer le nombre d’enregistrements que ces compteurs enverront par jour en multipliant le taux d’échantillonnage par minute par défaut par le nombre moyen de sessions par jour et la durée moyenne des sessions.

    Pour résumer :

    Taux d’échantillonnage par minute × sessions par jour × durée moyenne de session = nombre d’enregistrements envoyés par jour

  • Pour le facteur par processus, chaque compteur envoie des données au taux par défaut pour chaque processus dans chaque session de votre environnement. Vous pouvez estimer le nombre d’enregistrements que ces compteurs enverront par jour en multipliant le taux d’échantillonnage par minute par défaut par le nombre moyen de sessions par jour, puis en le multipliant par la durée moyenne de session et le nombre moyen de processus par session.

    Pour résumer :

    Taux d’échantillonnage par minute × sessions par jour × durée moyenne de session × nombre moyen de processus par session = nombre d’enregistrements envoyés par jour

Le tableau suivant répertorie les 20 compteurs de performances collectés par Azure Virtual Desktop Insights et leurs taux par défaut :

Nom du compteur Taux d’échantillonnage par défaut Facteur de fréquence
Disque logique(C :)\% d’espace libre 60 secondes Par disque
Disque logique(C :)\Longueur moyenne de la file d’attente de disque 30 secondes Par disque
Disque logique(C :)\Avg. Disque sec/Transfert 60 secondes Par disque
Disque logique(C :)\Longueur de la file d’attente du disque actuel 30 secondes Par disque
Mémoire(*)\Octets disponibles 30 secondes Par machine virtuelle
Mémoire(*)\Erreurs de page/s 30 secondes Par machine virtuelle
Mémoire(*)\Pages/s 30 secondes Par machine virtuelle
Mémoire(*)\% octets validés en cours d’utilisation 30 secondes Par machine virtuelle
PhysicalDisk(*)\Avg. Disk Queue Length 30 secondes Par disque
PhysicalDisk(*)\Avg. Disk sec/Read 30 secondes Par disque
PhysicalDisk(*)\Avg. Disk sec/Transfer 30 secondes Par disque
PhysicalDisk(*)\Avg. Disk sec/Write 30 secondes Par disque
Informations sur le processeur(_Total)\% de temps processeur 30 secondes Par cœur/processeur
Services Terminal Server(*)\Sessions actives 60 secondes Par machine virtuelle
Services Terminal(*)\Sessions inactives 60 secondes Par machine virtuelle
Services Terminal(*)\Nombre total de sessions 60 secondes Par machine virtuelle
Délai d’entrée utilisateur par processus(*)\Délai d’entrée maximal 30 secondes Par processus
Délai d’entrée utilisateur par session(*)\Délai d’entrée maximal 30 secondes Par session
RemoteFX Network(*)\Current TCP RTT 30 secondes Par machine virtuelle
RemoteFX Network(*)\Current UDP Bandwidth 30 secondes Par machine virtuelle

Si nous estimons que chaque taille d’enregistrement est de 200 octets, un exemple de machine virtuelle exécutant une charge de travail légère sur le taux d’échantillonnage par défaut enverrait environ 90 mégaoctets de données de compteur de performances par jour et par machine virtuelle. Pendant ce temps, un exemple de machine virtuelle exécutant une charge de travail d’alimentation envoie environ 130 mégaoctets de données de compteur de performances par jour et par machine virtuelle. Toutefois, la taille des enregistrements et l’utilisation de l’environnement peuvent varier, de sorte que les mégaoctets par jour que votre déploiement utilise peuvent être différents.

Pour en savoir plus sur les compteurs de performances de délai d’entrée, consultez Compteurs de performances de délai d’entrée utilisateur.

Estimation de l’ingestion du journal des événements Windows

Les journaux des événements Windows sont des sources de données collectées par l’agent Azure Monitor ou l’agent Log Analytics sur des machines virtuelles Windows. Vous pouvez collecter des événements à partir de journaux standard tels que Système et Application, ainsi que des journaux personnalisés créés par les applications que vous devez surveiller.

Voici les événements Windows par défaut pour Azure Virtual Desktop Insights :

  • Application
  • Microsoft-Windows-TerminalServices-RemoteConnectionManager/Administration
  • Microsoft-Windows-TerminalServices-LocalSessionManager/Operational
  • Système
  • Microsoft-FSLogix-Apps/Operational
  • Microsoft-FSLogix-Apps/Administration

Les événements Windows envoient des événements chaque fois que l’environnement respecte les conditions de l’événement. Les machines dans des états sains envoient moins d’événements que les machines dans des états non sains. Étant donné que le nombre d’événements est imprévisible, nous utilisons une plage de 1 000 à 10 000 événements par machine virtuelle et par jour en nous basant sur des exemples d’environnements sains pour cette estimation. Par exemple, si nous estimons que la taille de chaque enregistrement d’événement dans cet exemple est de 1 500 octets, cela revient à environ 2 à 15 mégaoctets de données d’événement par jour pour l’environnement spécifié.

Pour en savoir plus sur la configuration de la collecte des données du journal des événements Windows avec l’agent Azure Monitor, consultez Comment collecter des événements et des compteurs de performances à partir de machines virtuelles avec l’agent Azure Monitor.

Pour en savoir plus sur les événements Windows, consultez Propriétés des enregistrements d’événements Windows.

Estimation de l’ingestion diagnostics

Le service diagnostics crée des journaux d’activité pour les actions utilisateur et administrative.

Voici les noms des journaux d’activité suivis par le compteur de diagnostic :

  • WVDCheckpoints
  • WVDConnections
  • WVDErrors
  • WVDFeeds
  • WVDManagement
  • WVDAgentHealthStatus

Le service envoie des informations de diagnostic chaque fois que l’environnement répond aux conditions requises pour créer un enregistrement. Étant donné que le nombre d’enregistrements de diagnostic est imprévisible, nous utilisons une plage de 500 à 1 000 événements par machine virtuelle et par jour sur la base d’exemples d’environnements sains pour cette estimation.

Par exemple, si nous estimons que chaque taille d’enregistrement de diagnostic dans cet exemple est de 200 octets, le total des données ingérées est inférieur à 1 Mo par machine virtuelle et par jour.

Pour en savoir plus sur les catégories de journaux d’activité, consultez Azure Virtual Desktop diagnostics.

Mesurer et gérer les données de votre compteur de performances

Vos coûts de surveillance réels dépendent de la taille, de l’utilisation et de l’intégrité de votre environnement. Pour comprendre comment mesurer l’ingestion de données dans votre espace de travail Log Analytics, consultez Analyser l’utilisation dans l’espace de travail Log Analytics.

Les compteurs de performances utilisés par les hôtes de session font partie de la plus grande source de données ingérées pour Azure Virtual Desktop Insights. Cette requête affiche tous les compteurs de performances que vous avez activés dans l’environnement, pas seulement ceux par défaut pour Azure Virtual Desktop Insights. Ces informations peuvent vous aider à comprendre les domaines à cibler pour réduire les coûts.

Exécutez le modèle de requête personnalisé suivant pour un espace de travail Log Analytics afin de suivre la fréquence et les mégaoctets ingérés par compteur de performances au cours du dernier jour :

Remarque

Veillez à remplacer les valeurs d’espace réservé du modèle par les valeurs que votre environnement utilise, sinon la requête ne fonctionnera pas.

let WVDHosts = dynamic(['host1.contoso.com', 'host2.contoso.com']); 
Perf 
| where TimeGenerated > ago(1d) 
| where Computer in (WVDHosts) 
| extend PerfCounter = strcat(ObjectName, ":", CounterName) 
| summarize Records = count(TimeGenerated), InstanceNames = dcount(InstanceName), Bytes=sum(_BilledSize) by PerfCounter 
| extend Billed_MBytes = Bytes / (1024 * 1024), BytesPerRecord = Bytes / Records 
| sort by Records desc

Estimation des coûts totaux

Enfin, nous allons estimer le coût total. Dans cet exemple, supposons que nous trouvions les résultats suivants en fonction des exemples de valeurs des sections précédentes :

Source de données Estimation de la taille par jour (en mégaoctets)
Compteurs de performances 90-130
Événements 2-15
Diagnostics Azure Virtual Desktop < 1

Dans cet exemple, le total des données ingérées pour Azure Virtual Desktop Insights est compris entre 92 et 145 mégaoctets par machine virtuelle et par jour. En d’autres termes, tous les 31 jours, chaque machine virtuelle ingère environ 3 à 5 gigaoctets de données.

À l’aide du modèle de paiement à l’utilisation par défaut pour la tarification Log Analytics, vous pouvez estimer le coût de stockage et de collecte de données Azure Monitor par mois. En fonction de votre ingestion de données, vous pouvez également envisager le modèle de réservation de capacité pour la tarification Log Analytics.

Gérer l’ingestion des données pour réduire les coûts

Cette section explique comment mesurer et gérer l’ingestion des données pour réduire les coûts.

Pour en savoir plus sur la gestion des droits et des autorisations sur le classeur, consultez Contrôle d’accès.

Remarque

La suppression des points de données aura un impact sur leurs visuels correspondants dans Azure Virtual Desktop Insights.

Paramètres Log Analytics

Voici quelques suggestions pour optimiser vos paramètres Log Analytics afin de gérer l’ingestion des données :

  • Utilisez un espace de travail Log Analytics désigné pour vos ressources Azure Virtual Desktop afin de vous assurer que Log Analytics collecte uniquement les compteurs de performances et les événements pour les machines virtuelles de votre déploiement Azure Virtual Desktop.
  • Ajustez vos paramètres de stockage Log Analytics pour gérer les coûts. Vous pouvez réduire la période de rétention, évaluer si un niveau tarifaire de stockage fixe serait plus rentable ou définir des limites sur la quantité de données que vous pouvez ingérer pour limiter l’impact d’un déploiement défectueux. Pour plus d’informations, consultez Détails de la tarification des journaux Azure Monitor.

Supprimer les données excédentaires

Notre configuration par défaut est le seul ensemble de données que nous recommandons pour Azure Virtual Desktop Insights. Vous avez toujours la possibilité d’ajouter des points de données supplémentaires et de les afficher dans le navigateur Hôte Diagnostics de l’hôte ou de créer des graphiques personnalisés pour ceux-ci, mais les données ajoutées augmenteront votre coût Log Analytics. Ils peuvent être supprimés pour réduire les coûts.

Mesurer et gérer les données de votre compteur de performances

Vos coûts de surveillance réels dépendent de la taille, de l’utilisation et de l’intégrité de votre environnement. Pour comprendre comment mesurer l’ingestion de données dans votre espace de travail Log Analytics, consultez Analyser l’utilisation dans l’espace de travail Log Analytics.

Les compteurs de performances utilisés par les hôtes de session seront probablement votre principale source de données ingérées pour Azure Virtual Desktop Insights. Le modèle de requête personnalisé suivant pour un espace de travail Log Analytics peut suivre la fréquence et les mégaoctets ingérés par compteur de performances au cours du dernier jour :

let WVDHosts = dynamic(['host1.contoso.com', 'host2.contoso.com']);
Perf
| where TimeGenerated > ago(1d)
| where Computer in (WVDHosts)
| extend PerfCounter = strcat(ObjectName, ":", CounterName)
| summarize Records = count(TimeGenerated), InstanceNames = dcount(InstanceName), Bytes=sum(_BilledSize) by PerfCounter
| extend Billed_MBytes = Bytes / (1024 * 1024), BytesPerRecord = Bytes / Records
| sort by Records desc

Remarque

Veillez à remplacer les valeurs d’espace réservé du modèle par les valeurs que votre environnement utilise, sinon la requête ne fonctionnera pas.

Cette requête affiche tous les compteurs de performances que vous avez activés sur l’environnement, pas seulement ceux par défaut pour Azure Virtual Desktop Insights. Ces informations peuvent vous aider à comprendre les domaines à cibler pour réduire les coûts, comme la réduction de la fréquence d’un compteur ou sa suppression complète.

Vous pouvez également réduire les coûts en supprimant les compteurs de performances. Pour savoir comment supprimer des compteurs de performances ou modifier des compteurs existants afin de réduire leur fréquence, consultez Configuration des compteurs de performances.

Gérer les journaux des événements Windows

Il est peu probable que les événements Windows provoquent un pic dans l’ingestion des données lorsque tous les hôtes sont sains. Un hôte non sain peut augmenter le nombre d’événements envoyés au journal, mais les informations peuvent être essentielles pour résoudre les problèmes de l’hôte. Nous vous recommandons de les conserver. Pour en savoir plus sur la gestion des journaux des événements Windows, consultez Configuration des journaux des événements Windows.

Gérer les diagnostics

Les diagnostics Azure Virtual Desktop doivent correspondre à moins de 1 % des coûts de stockage des données. Nous vous déconseillons donc de les supprimer. Pour gérer les diagnostics Azure Virtual Desktop, utilisez Log Analytics pour la fonctionnalité diagnostics.

Étapes suivantes

Pour en savoir plus sur Azure Virtual Desktop Insights, consultez les articles suivants :

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