Ridurre i costi del servizio con Azure Advisor

Articolo
12/09/2023

Azure Advisor aiuta a ottimizzare e ridurre la spesa complessiva legata ad Azure identificando le risorse inattive e sottoutilizzate. È possibile ottenere raccomandazioni sui costi nella scheda Costo del dashboard di Advisor.

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Nel dashboard di Advisor selezionare la scheda Costo.

Ottimizzare la spesa della macchina virtuale o del set di scalabilità di macchine virtuali (VMSS) ridimensionando o arrestando le istanze sottoutilizzate

Anche se alcuni scenari di applicazione possono comportare un utilizzo ridotto in base alla progettazione, spesso è possibile risparmiare denaro gestendo le dimensioni e il numero di macchine virtuali o set di scalabilità di macchine virtuali.

Advisor usa algoritmi di Machine Learning per identificare un utilizzo ridotto e identificare la raccomandazione ideale per garantire un utilizzo ottimale delle macchine virtuali e dei set di scalabilità di macchine virtuali. Le azioni consigliate vengono arrestate o ridimensionate, specifiche della risorsa valutata.

Raccomandazioni per l'arresto

Advisor identifica le risorse che non sono state usate negli ultimi sette giorni e consiglia di arrestarle.

I criteri di raccomandazione includono le metriche relative all'utilizzo della CPU e della rete in uscita. La memoria non viene considerata perché è stato rilevato che l'utilizzo della CPU e della rete in uscita è sufficiente.
Gli ultimi sette giorni di dati di utilizzo vengono analizzati. È possibile modificare il periodo di lookback nelle configurazioni. I periodi di lookback disponibili sono 7, 14, 21, 30, 60 e 90 giorni. Dopo aver modificato il periodo di ricerca, potrebbero essere necessarie fino a 48 ore prima che le raccomandazioni vengano aggiornate.
Le metriche vengono campionate ogni 30 secondi, aggregate a 1 min e quindi aggregate ulteriormente a 30 minuti (prendiamo il massimo dei valori medi durante l'aggregazione a 30 minuti). Nei set di scalabilità di macchine virtuali le metriche delle singole macchine virtuali vengono aggregate usando la media delle metriche tra istanze.
Viene creata una raccomandazione di arresto se:
- P95 del valore massimo di utilizzo della CPU sommato in tutti i core è inferiore al 3%
- P100 della CPU media negli ultimi 3 giorni (somma su tutti i core) <= 2%
- L'utilizzo della rete in uscita è inferiore al 2% in un periodo di sette giorni

Ridimensionare le raccomandazioni per lo SKU

Advisor consiglia di ridimensionare le macchine virtuali quando è possibile adattare il carico corrente a uno SKU più appropriato, che è meno costoso (in base alle tariffe al dettaglio). Nei set di scalabilità di macchine virtuali, Advisor consiglia di ridimensionare quando è possibile adattare il carico corrente a uno SKU più economico appropriato o a un numero inferiore di istanze dello stesso SKU.

I criteri di raccomandazione includono l'utilizzo della CPU, della memoria e della rete in uscita.
Gli ultimi 7 giorni di dati di utilizzo vengono analizzati. Si noti che è possibile modificare il periodo di ricerca nelle configurazioni. I periodi di lookback disponibili sono 7, 14, 21, 30, 60 e 90 giorni. Dopo aver modificato il periodo di ricerca, tenere presente che potrebbero essere necessarie fino a 48 ore prima che le raccomandazioni vengano aggiornate.
Le metriche vengono campionate ogni 30 secondi, aggregate a 1 minuto e quindi aggregate ulteriormente a 30 minuti (impiegando il massimo dei valori medi durante l'aggregazione a 30 minuti). Nei set di scalabilità di macchine virtuali, le metriche delle singole macchine virtuali vengono aggregate usando la media delle metriche per le raccomandazioni relative al numero di istanze e aggregate usando il numero massimo di metriche per le raccomandazioni sulle modifiche dello SKU.
Uno SKU appropriato (per le macchine virtuali) o il numero di istanze (per le risorse del set di scalabilità di macchine virtuali) viene determinato in base ai criteri seguenti:
- Le prestazioni dei carichi di lavoro nel nuovo SKU non saranno interessate.
  - Destinazione per i carichi di lavoro rivolti agli utenti:
    - P95 dell'utilizzo della CPU e della rete in uscita al 40% o inferiore nello SKU consigliato
    - P100 dell'utilizzo della memoria al 60% o inferiore nello SKU consigliato
  - Destinazione per carichi di lavoro non destinati all'utente:
    - P95 dell'utilizzo della CPU e della rete in uscita al 80% o inferiore per il nuovo SKU
    - P100 dell'utilizzo della memoria all'80% o inferiore per il nuovo SKU
- Il nuovo SKU, se applicabile, ha le stesse funzionalità di rete accelerata e Archiviazione Premium
- Il nuovo SKU, se applicabile, è supportato nell'area corrente della macchina virtuale con la raccomandazione
- Il nuovo SKU, se applicabile, è meno costoso
- I consigli relativi al numero di istanze prendono in considerazione anche se il set di scalabilità di macchine virtuali viene gestito da Service Fabric o dal servizio Azure Kubernetes. Per le risorse gestite di Service Fabric, le raccomandazioni prendono in considerazione i livelli di affidabilità e durabilità.
Advisor determina se un carico di lavoro è rivolto all'utente analizzando le caratteristiche di utilizzo della CPU. L'approccio si basa sui risultati di Microsoft Research. Altre informazioni sono disponibili qui: Oversubscription power based prediction-based in Cloud Platforms - Microsoft Research.
In base alla scelta migliore e ai costi più economici senza effetti sulle prestazioni, Advisor consiglia non solo SKU più piccoli nella stessa famiglia (ad esempio da D3v2 a D2v2), ma anche SKU in una versione più recente (ad esempio D3v2 a D2v3) o una famiglia diversa (ad esempio D3v2 a E3v2).
Per le risorse del set di scalabilità di macchine virtuali, Advisor assegna le priorità alle raccomandazioni relative al numero di istanze rispetto alle raccomandazioni sulle modifiche dello SKU perché le modifiche al numero di istanze sono facilmente utilizzabili, con conseguente risparmio più rapido.

Raccomandazioni con burst

Si valuta se i carichi di lavoro sono idonei per l'esecuzione in SKU specializzati denominati SKU burstable che supportano requisiti di prestazioni del carico di lavoro variabili e sono meno costosi degli SKU per utilizzo generico. Altre informazioni sugli SKU con burst sono disponibili qui: Burstable serie B - Azure Macchine virtuali.

Se viene consigliato uno SKU con burst, vedere:

L'utilizzo medio della CPU è inferiore alle prestazioni di base degli SKU con burst
- Se il P95 della CPU è inferiore a due volte le prestazioni di base degli SKU con burst
- Se lo SKU corrente non dispone di rete accelerata abilitata, poiché gli SKU con bursting non supportano ancora la rete accelerata
- Se si determina che i crediti SKU con burst sono sufficienti per supportare l'utilizzo medio della CPU in 7 giorni. Si noti che è possibile modificare il periodo di ricerca nelle configurazioni.

La raccomandazione risultante suggerisce che un utente deve ridimensionare la macchina virtuale corrente o il set di scalabilità di macchine virtuali in uno SKU con burstable con lo stesso numero di core. Questo suggerimento viene fatto in modo che un utente possa sfruttare i costi inferiori e anche il fatto che il carico di lavoro ha un utilizzo medio basso, ma picchi elevati nei casi, che possono essere gestiti al meglio dallo SKU serie B.

Advisor mostra i risparmi stimati sui costi per l'azione consigliata: ridimensionare o arrestare. Per il ridimensionamento, Advisor fornisce informazioni sul numero di SKU/istanze corrente e di destinazione. Per essere più selettivi sull'azione nelle macchine virtuali sottoutilizzate o nei set di scalabilità di macchine virtuali, è possibile modificare la regola di utilizzo della CPU in base alla sottoscrizione.

In alcuni casi, le raccomandazioni non possono essere adottate o potrebbero non essere applicabili, ad esempio alcuni di questi scenari comuni (potrebbero verificarsi altri casi):

È stato effettuato il provisioning di macchine virtuali o set di scalabilità di macchine virtuali per supportare il traffico imminente
La macchina virtuale o il set di scalabilità di macchine virtuali usa altre risorse non considerate dall'algoritmo di ridimensionamento, ad esempio metriche diverse da CPU, memoria e rete
Test specifici eseguiti sullo SKU corrente, anche se non usati in modo efficiente
È necessario mantenere omogenei gli SKU della macchina virtuale o del set di scalabilità di macchine virtuali
Macchina virtuale o set di scalabilità di macchine virtuali da usare a scopo di ripristino di emergenza

In questi casi, è sufficiente usare le opzioni Ignora/Posticipa associate alla raccomandazione.

Limiti

I risparmi associati alle raccomandazioni sono basati sui tassi di vendita al dettaglio e non prendono in considerazione gli sconti temporanei o a lungo termine che potrebbero essere applicati al tuo conto. Di conseguenza, il risparmio elencato potrebbe essere superiore al possibile.
Le raccomandazioni non prendono in considerazione la presenza di istanze riservate (RI) o acquisti di piani di risparmio. Di conseguenza, il risparmio elencato potrebbe essere superiore al possibile. In alcuni casi, ad esempio nel caso di raccomandazioni tra serie, a seconda dei tipi di SKU per cui sono state acquistate istanze riservate, i costi potrebbero aumentare quando vengono seguiti i consigli di ottimizzazione. Ti consigliamo di prendere in considerazione gli acquisti del piano di ri/risparmio quando agisci sulle raccomandazioni di dimensioni corrette.

Stiamo costantemente lavorando per migliorare queste raccomandazioni. È possibile condividere commenti e suggerimenti sul forum di Advisor.

Configurare le raccomandazioni per macchine virtuali/set di scalabilità di macchine virtuali

È possibile modificare le raccomandazioni della macchina virtuale di Advisor e set di scalabilità di macchine virtuali. In particolare, è possibile configurare un filtro per ogni sottoscrizione per visualizzare solo le raccomandazioni per i computer con un determinato utilizzo della CPU. Questa impostazione filtra le raccomandazioni, ma non modificherà la modalità di generazione.

Nota

Se non si dispone delle autorizzazioni necessarie, l'opzione è disabilitata nell'interfaccia utente. Per informazioni sulle autorizzazioni, vedere Autorizzazioni in Azure Advisor.

Per modificare le regole di ridimensionamento corrette della macchina virtuale/set di scalabilità di macchine virtuali di Advisor, seguire questa procedura:

In qualsiasi pagina di Azure Advisor fare clic su Configurazione nel riquadro di spostamento a sinistra. Viene visualizzata la pagina Configurazione advisor con la scheda Risorse selezionata per impostazione predefinita.
Selezionare la macchina virtuale/set di scalabilità di macchine virtuali scheda di ridimensionamento a destra.
Selezionare le sottoscrizioni che si desidera configurare un filtro per l'utilizzo medio della CPU e quindi fare clic su Modifica.
Selezionare il valore di utilizzo medio della CPU desiderato e fare clic su Applica. Possono essere necessarie fino a 24 ore prima che le nuove impostazioni vengano riflesse nelle raccomandazioni.

Passaggi successivi

Per altre informazioni sui consigli di Advisor, vedere: