Megosztás a következőn keresztül:

Az Azure Optimization Engine hibáinak elhárítása

Ez a cikk az Azure Optimization Engine (AOE) üzembe helyezésével és futtatókörnyezetével kapcsolatos gyakori problémákat ismerteti.


Általános sablontelepítési hiba az AOE telepítésekor

Bizonyos esetekben az AOE-sablon üzembe helyezése egy üzenetet vagy hasonló eredményt hoz létre, például The template deployment failed with multiple errors. Az üzembe helyezési hiba okának azonosításához be kell jelentkeznie az Azure Portalon, a Deployments menüben mind az erőforráscsoportban, mind az előfizetés azon részleteiben, amelyekben az AOE üzembe helyezését választotta. Az resourcesDeployment üzembe helyezés az erőforráscsoportban található, és az AOE-névelőtaggal rendelkező üzembe helyezés az előfizetésben található, ahol azonosíthatja a hiba részleteit. Az Azure Policy megtagadási szabályzatai az üzembehelyezési hibák egyik tipikus okai.

A javaslatok munkafüzete és a Power BI-jelentés üres az AOE üzembe helyezése után

Az AOE az üzembe helyezés után akár 3 órát is igénybe vehet, hogy exportálja és betöltse a javaslatok létrehozásához szükséges adatokat a Log Analyticsbe és az SQL Database-be. Ha ez után sem látja a javaslatokat, ellenőrizze, hogy:

  • A Power BI adatforrását az AOE üzemeltetésénél lévő SQL adatbázis végpontjára változtatta. További információ: Jelentések.
  • Az Azure Advisor az AOE-hatókörben lévő előfizetésekre vonatkozó javaslatokat jelentett.
  • Frissítette a jelentésadatokat, mivel a Power BI jelentésoldalainak többsége úgy van konfigurálva, hogy kiszűrje a hét napnál régebbi javaslatokat.
  • Az Azure Automation-runbookok meghiúsultak, különösen a kritikusak, mint például a Ingest-RecommendationsToLogAnalytics, Ingest-RecommendationsToSQLServer és az összes, Recommend- előtaggal rendelkező runbook. Ellenőrizze a naplózott kivételüzenetet, amely általában utal a hiba okára.
  • Az AOE Log Analytics-munkaterületen napi korlát van beállítva, amely a korlát elérése után elvetheti az AOE-naplók betöltését.

Munkafüzethibák

Az alábbi szakaszok az AOE-munkafüzetekben előforduló gyakori hibákat ismertetik.

Munkafüzethiba – Nem sikerült megoldani a AzureOptimizationPricesheetV1_CL nevű tábla- vagy oszlopkifejezést

Ez a hiba általában annak a jele, hogy nem adja meg a szükséges engedélyeket az AOE Automation-fiók felügyelt identitásának, amely hitelesíti a Microsoft Cost Managementet az Azure-árlista letöltéséhez. További információ: Azure-kötelezettségvállalási munkafüzetek engedélyezése.

Az Azure-hoz készült AOE árlista letöltése csak Nagyvállalati Szerződés (EA) és Microsoft Ügyfélszerződés (MCA) esetén támogatott.

Munkafüzethibák – Nem sikerült megoldani a AzureOptimizationReservationsUsageV1_CL vagy AzureOptimizationSavingsPlansUsageV1_CL nevű tábla- vagy oszlopkifejezést

Ezt a problémát okozhatja az AOE által felügyelt identitás engedélyeinek hiánya, vagy az, hogy a szervezet nem vásárolt foglalásokat vagy megtakarítási csomagokat. Lásd az előző szakaszt.

Az Identitás és szerepkörök munkafüzet üres, hibaüzeneteket jelenít meg

Ez a probléma általában annak a tünete, hogy nem adja meg a szükséges engedélyeket a Microsoft Entra ID bérlői szintjén az AOE Automation-fiók felügyelt identitásának. Miután megadja az AOE által felügyelt identitásnak a Global Reader szerepkört, a munkafüzetnek másnapra ki kell töltődnie. Ha a Global Reader szerepkör megadása után a munkafüzet továbbra is hibákat jelez, meg kell vizsgálnia, hogy a Export-AADObjectsToBlobStorage runbook sikertelen-e, és ellenőriznie kell a naplózott kivételüzenetet, amely általában utal a hiba okára. Ennek oka általában az, hogy az Azure Automation tesztkörnyezeti feldolgozója nem rendelkezik elegendő memóriával. Hibrid feldolgozóval kapcsolatos megoldásokért tekintse meg az AOE munkafüzetek skálázását a hibrid feldolgozóval kapcsolatos utasításokban. A Microsoft Entra ID-felhasználókat és -csoportokat úgy is szűrheti, hogy létrehozza az AzureOptimization_AADObjectsUserFilter és AzureOptimization_AADObjectsGroupFilter automatizálási változókat egy Microsoft Graph OData szűrővel.

Az Export-ConsumptionToBlobStorage runbook befejezése hosszú időt vesz igénybe

Az első tünet, hogy a Export-ConsumptionToBlobStorage runbook hosszú időt vesz igénybe. A második tünet az, hogy Ingest-OptimizationCSVExportsToLogAnalytics a runbook folyamatosan meghiúsul a consumptionexports tároló esetében.

Ezeket a problémákat okozhatja, hogy az AOE-nek a környezetben nagy számú előfizetést kell kezelnie és sok kis blobot kell exportálnia.

Az Azure-beli felhasználás betöltésének optimalizálása érdekében javasoljuk, hogy váltson az előfizetési hatókörből a számlázási fiókra vagy a számlázási profil hatókörére. Az exportálás csak EA- vagy MCA-ügyfelek számára lehetséges.

A művelet végrehajtásához az AOE Automation-fiókban létre kell hoznia egy AzureOptimization_ConsumptionScope változót BillingAccount (EA) vagy BillingProfile (MCA) értékkel. Győződjön meg arról, hogy az EA/MCA számlázási fiók/profil szintjén megadta a szükséges engedélyeket a felügyelt AOE-identitáshoz, és hogy az AzureOptimization_BillingAccountID (EA/MCA) és AzureOptimization_BillingProfileID (csak MCA) megfelelően van beállítva (Azure-beli kötelezettségvállalási munkafüzetek engedélyezése). A beállítások ellenőrzése után a fogyasztási exportálások következő futtatásakor létre kell hoznia egy blobot a teljes számlázási fiókhoz/profilhoz.

A virtuális gép megfelelő méretű javaslatainak áttekintési oldala üres

Az AOE az Azure Advisor Cost javaslatoktól függ a virtuális gépek (VM-ek) optimális méretezéséhez. Ha nem jelennek meg virtuális gépek, próbálja meg növelni a CPU-küszöbértéket az Azure Advisor konfigurációjában. További információ: Virtuális gépek és méretezési csoportok konfigurálására vonatkozó ajánlások. Ellenőrizze, hogy a virtuálisgép-infrastruktúra valóban túlméretezett-e.

A virtuális gép megfelelő méretű javaslatai ismeretlen értékeket tartalmaznak a metrikák küszöbértékeiben

Az AOE attól függ, hogy az Azure Monitor-ügynökök figyelik-e a virtuális gépeket, és úgy vannak konfigurálva, hogy olyan teljesítménymetrikákat küldjenek, amelyeket aztán az Advisor-javaslatok kiegészítésére használnak. További részletek : Munkaterületek konfigurálása.

Meglepően kicsi a költségek és a megtakarítások

Az Azure consumption export runbook nemrég kezdte meg a napi végrehajtását, és csak egy napi fogyasztási adatot kapott. Egy hónap elteltével, vagy a runbook korábbi dátumokhoz való manuális elindítása után a megfelelő használati adatoknak meg kell jelennie.

Az AOE-munkafüzetek előzményadatai csak az utolsó 30 napra vonatkozóan érhetők el.

Az AOE Log Analytics alapértelmezett megőrzési ideje 30 nap. Ha hosszabb ideig kell megőriznie az előzményadatokat, ennek megfelelően növelje a Log Analytics-adatmegőrzést .


Kapcsolódó tartalom

Kapcsolódó FinOps-képességek:

Kapcsolódó termékek:

Kapcsolódó megoldások:

  • Last updated on