Azure Advisor を使用してサービス コストを削減する
Azure Advisor は、アイドル状態にあるリソースや活用されていないリソースを識別することによって Azure を最適化し、総合的な Azure の支出を削減します。 コストに関する推奨事項は、Advisor ダッシュボードの [コスト] タブで取得できます。
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任意のページから [Advisor] を検索して選択します。
[Advisor] ダッシュボードで、 [コスト] タブをクリックします。
使用率の低いインスタンスのサイズ変更またはシャットダウンによって、仮想マシン (VM) または仮想マシン スケール セット (VMSS) の支出を最適化する
特定のアプリケーション シナリオでは、設計によっては使用率が低くなる場合がありますが、多くの場合、仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットのサイズと数を管理することによってコストを削減できます。
Advisor では、機械学習アルゴリズムを使用して低使用率を識別し、仮想マシンおよび仮想マシン スケール セットの最適な使用を確保するための理想的な推奨事項を明らかにします。 推奨されるアクションは、評価対象のリソースに基づき、シャットダウンかサイズ変更になります。
シャットダウンに関する推奨事項
Advisor では、過去 7 日間にまったく使用されていないリソースを識別して、それらをシャットダウンするように推奨します。
- 推奨基準には、CPU と送信ネットワーク使用率のメトリックが含まれます。 CPU と送信ネットワーク使用率で十分であることが確認されているため、メモリは考慮されません。
- 過去 7 日間の使用状況データが分析されます
- メトリックは 30 秒ごとにサンプリングされ、1 分ごとに集計され、さらに 30 分ごとに集計されます (30 分ごとの集約中に平均値の最大値を取ります)。 仮想マシン スケール セットでは、個々の仮想マシンのメトリックは、インスタンス全体のメトリックの平均を使用して集計されます。
- 次の場合にシャットダウンが推奨されます。
- すべてのコアで合計された CPU 使用率の最大値の P95th が 3% 未満です。
- 過去 3 日間の平均 CPU の P100 (すべてのコアの合計) <= 2%
- 7 日間にわたる送信ネットワーク使用率が 2% 未満です。
SKU のサイズ変更に関する推奨事項
Advisor では、現在の負荷をより適切で安価 (小売料金に基づく) な SKU に適合させることができる場合に、仮想マシンのサイズ変更が推奨されます。 仮想マシン スケール セットでは、Advisor は現在の負荷をより安価な SKU に収めるか、同じ SKU のインスタンス数を減らした場合にサイズ変更することをお勧めします。
- 推奨基準には、CPU、メモリ、送信ネットワーク使用率が含まれます。
- 過去 7 日間の使用状況データが分析されます
- メトリックは 30 秒ごとにサンプリングされ、1 分ごとに集計され、さらに 30 分ごとに集計されます (30 分ごとの集約中に平均値の最大値を取ります)。 仮想マシン スケール セットでは、個々の仮想マシンのメトリックは、インスタンス数の推奨事項のメトリックの平均を使用して集計され、SKU の変更に関する推奨事項のメトリックの最大値を使用して集計されます。
- 適切な SKU (仮想マシンの場合) またはインスタンス数 (仮想マシン スケール セット リソースの場合) は、次の条件に基づいて決定されます。
- 新しい SKU のワークロードのパフォーマンスに影響を与えるべきではありません。
- ユーザー向けのワークロードのターゲット:
- 推奨される SKU での CPU および送信ネットワークの使用率の P95 が 40% 以下
- 推奨される SKU でのメモリ使用率の P100 が 60% 以下
- ユーザー向けでないワークロードのターゲット:
- 新しい SKU での CPU および送信ネットワークの使用率の P95 が 80% 以下
- 新しい SKU でのメモリ使用率の P100 が 80% 以下
- ユーザー向けのワークロードのターゲット:
- 新しい SKU には、同じ高速ネットワークおよび Premium Storage の機能が含められます (該当する場合)
- 新しい SKU は、推奨される仮想マシンの現在のリージョンでサポートされます (該当する場合)
- 新しい SKU のコストはより低くなります (該当する場合)
- 仮想マシン スケール セットが Service Fabric または AKS によって管理されている場合は、インスタンス数の推奨事項も考慮されます。 Service Fabric マネージド リソースの場合、推奨事項では信頼性と持続性のレベルが考慮されます。
- 新しい SKU のワークロードのパフォーマンスに影響を与えるべきではありません。
- Advisor では、CPU 使用率の特性を分析することで、ワークロードがユーザー向けかどうかが判断されます。 このアプローチは、Microsoft Research による調査結果に基づいています。 詳細については、「クラウド プラットフォームでの予測ベースのパワー オーバーサブスクリプション - Microsoft Research」を参照してください。
- Advisor では、同じファミリ内のより小さな SKU が推奨される (たとえば、D3v2 から D2v2 へ) だけでなく、パフォーマンスに影響しない範囲で最適かつ最も安価なコストを考慮して、新しいバージョンの SKU (たとえば、D3v2 から D2v3 へ) や、異なるファミリ内の SKU (たとえば、D3v2 から E3v2 へ) が推奨されます。
- 仮想マシン スケール セットリソースの場合、Advisor はインスタンス数の変更に関する推奨事項よりもインスタンス数の推奨事項に優先順位を付けます。これは、インスタンス数の変更が簡単に実行可能であり、その結果、より迅速に節約できるためです。
バースト可能に関する推奨事項
ワークロードについては、バースト可能 SKU と呼ばれる特殊な SKU で実行するのに適格かどうかが評価されます。これは、変動するワークロードのパフォーマンス要件をサポートでき、汎用 SKU よりも低コストな SKU です。 バースト可能 SKU の詳細については、B シリーズバースト可能 - Azure Virtual Machines に関するページをご覧ください。
バースト可能 SKU は、次の場合に推奨されます。
- 平均 CPU 使用率が、バースト可能 SKU のベースライン パフォーマンスよりも低くなっています
- CPU の P95 がバースト可能 SKU のベースライン パフォーマンスの 2 倍未満の場合
- 現在の SKU で高速ネットワークが有効になっていない場合、バースト可能 SKU では高速ネットワークはまだサポートされていません
- バースト可能 SKU クレジットが 7 日間の平均 CPU 使用率をサポートするのに十分である場合
結果として得られる推奨事項は、ユーザーが現在の仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットのサイズを、同じ数のコアを持つバースト可能な SKU に変更する必要があることを示唆しています。 この提案は、ユーザーが低コストを利用できるように、また、ワークロードの平均使用率は低いものの、場合によってはスパイクが多く、B シリーズ SKU が最適に提供できるという事実を利用できるように行われます。
Advisor からは、いずれかの推奨アクション (シャットダウンまたはサイズ変更) によるコスト削減の見積もりが提示されます。 サイズ変更の場合、Advisor により現在とターゲットの SKU およびインスタンス カウント情報が提供されます。 使用率が低い仮想マシンまたは仮想マシン スケール セット上でのアクションについて選択度を高くするために、サブスクリプションごとに CPU 使用率ルールを調整できます。
次のような一般的なシナリオのいくつかでは、推奨事項を採用できなかったり、それが適用でないと考えられたりするケースがあります (他のケースもあるかもしれません)。
- 今後のトラフィックに対応するために、仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットがプロビジョニングされました
- サイズ変更アルゴリズムによって考慮されないその他のリソース (CPU、メモリ、ネットワーク以外のメトリック) が仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットで使用されます
- 効率的に利用されていない場合でも、特定のテストが現在の SKU で実行されています
- 仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットの SKU を同種にしておく必要があります
- ディザスター リカバリー用に使用されている仮想マシンまたは仮想マシン スケール セット
このような場合は、推奨事項に関連付けられている [無視/延期] オプションをシンプルに使用します。
Microsoft は、このような推奨事項の向上に絶えず取り組んでいます。 Advisor フォーラムでフィードバックをお寄せください。
次のステップ
Advisor の推奨事項の詳細については、以下を参照してください。