Advisor 점수

2025-05-27

Azure Advisor 점수를 사용하여 최적화 진행률을 측정하는 방법을 알아봅니다.

중요합니다

플랫폼은 보다 정확한 결과를 제공하도록 Azure Advisor 점수의 논리를 업데이트했습니다. 결과적으로, 더 정확한 평가는 점수를 늘리거나 감소합니다.

Advisor 점수 소개

Advisor 점수는 목표를 효과적이고 효율적으로 달성하는 데 도움이 되는 Advisor의 핵심 기능입니다. Azure를 최대한 활용하려면 워크로드 최적화 여정의 위치를 이해해야 합니다. 잘 사용되는 서비스 또는 리소스를 알아야 합니다. 또한 권장 사항에 따라 작업의 우선 순위를 지정하여 결과를 최대화하는 방법을 알아야 합니다.

개인 설정된 클라우드 컨설턴트인 Advisor는 사용량 현황 데이터 및 리소스 구성을 지속적으로 평가하여 업계 모범 사례를 확인합니다. Advisor는 평가를 단일 점수로 집계합니다. Advisor 점수를 통해 안정적이고 안전하며 비용 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 단계를 수행하고 있는지 빠르게 확인할 수 있습니다.

Advisor 점수는 5개의 범주 점수로 구분된 전체 점수로 구성됩니다. Advisor의 각 범주에 대한 점수는 WAF(Azure Well Architected Framework)의 다섯 가지 핵심 요소를 각각 나타냅니다.

일일, 주별 및 월별 추세에 대한 전체 점수 및 범주 점수를 확인하여 시간에 따른 진행률을 추적합니다. 목표를 달성하는 데 도움이 되는 벤치마크를 설정합니다.

Advisor 점수는 목표를 효과적이고 효율적으로 달성하는 데 도움이 되는 Advisor의 핵심 기능입니다.

Open Advisor 점수

Azure Portal에 로그인합니다.
다음 작업 중 하나를 완료하여 Advisor 대시보드의 개요 페이지를 엽니다.
- 맨위 가운데에서.
  1. 리소스, 서비스 및 문서 검색(G + /) 텍스트 상자에 .를 입력advisor합니다.
  2. 검색 팝업의 서비스 아래에서 Advisor를 선택합니다.
- Azure 서비스에서Advisor를 선택합니다.
- 왼쪽 위 모서리에 있습니다.
  1. 포털 표시 메뉴 아이콘을 선택합니다.
  2. 포털 메뉴의 즐겨찾기에서 Advisor를 선택합니다.

Advisor에서 Advisor 점수를 선택합니다.

Advisor | Advisor 점수에서는 전체 Advisor 점수의 백분율과 각 Advisor 범주에 대한 세부 내역을 확인해 보세요.

Advisor 점수 해석

Advisor는 전체 Advisor 점수와 Advisor 범주에 대한 분석을 백분율로 표시합니다. 모든 범주에서 100개의% 점수는 Advisor가 평가한 모든 리소스가 Advisor가 권장하는 업계 모범 사례를 따른다는 것을 의미합니다. 스펙트럼의 다른 쪽 끝에서 점수가 0인% Advisor가 평가한 리소스가 Advisor 권장 사항을 따르지 않음을 의미합니다. 점수는 Advisor가 평가한 리소스에 대해서만 제공됩니다. Advisor가 전체 워크로드와 모든 리소스를 스캔하려고 시도할 때, 일부 리소스에 대해 권장 사항이 제공되지 않는 경우가 항상 존재할 수 있습니다. 리소스에 사용 가능한 권장 사항이 없는 경우 리소스는 점수에 아무것도 기여하지 않습니다. 다음 흐름을 쉽게 달성하려면 악보의 요소를 활용하세요.

Advisor 점수는 워크로드 또는 구독이 Advisor 점수를 기준으로 어떻게 수행되고 있는지를 평가하는 데 도움이 됩니다. 추세를 이해하려면 과거 추세를 검토하세요.
각 권장 사항마다 카테고리별로 점수를 매기면, 어느 아직 처리되지 않은 권장 사항이 점수를 가장 크게 향상시키는지 알려줍니다. 값은 권장 사항의 가중치와 예측된 구현 용이성을 모두 반영합니다. 요인은 시간을 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다. 값은 우선 순위를 지정하는 데도 도움이 됩니다.
각 권장 사항에 대한 범주 점수의 효과는 각 범주에 대한 수정 작업의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.

범주 점수에 대한 각 권장 사항의 기여도는 Azure Portal의 Advisor 점수 페이지에 명확하게 표시됩니다. 각 범주의 점수를 잠재적 점수 증가율 열에 나열된 백분율 포인트만큼 증가시키십시오. Potential 점수 증가 열 값은 범주 내 권장 사항의 가중치와 잠재적으로 가장 쉬운 작업을 해결하기 위한 예측된 구현 용이성을 모두 반영합니다. 시간을 최대한 진행하는 데 도움이 되도록 점수에 가장 큰 영향을 주는 권장 사항에 집중하세요.

Advisor 권장 사항이 개별 리소스와 관련이 없는 경우 권장 사항을 연기하거나 해제합니다. 연기되거나 해제된 권장 사항은 다음 새로 고침을 통해 점수 계산에서 제외됩니다. Advisor는 또한 입력을 피드백으로 사용하여 모델을 개선합니다.

Advisor 점수 계산

Advisor는 두 개의 점수를 백분율로 표시합니다.

점수	세부 정보
전체 고문 점수	적용 가능한 각 범주 점수의 합계를 적용 가능한 모든 범주에서 가장 높은 잠재적 점수의 합계로 나눈 값으로 계산됩니다. 대부분의 경우 전체 Advisor 점수는 5개 범주 점수의 합계를 5로 나눈 값입니다.
범주별 점수 매기기	플랫폼에는 서로 다른 범주에 대한 별도의 점수 방법론이 있습니다. 세부 정보는 점수 방법론 섹션의 각 범주 점수 계산에 대해 설명되어 있습니다.

전체적인 Advisor 점수 예제

구독에 대한 모든 Advisor 범주 점수의 간단한 평균입니다.

다음 표의 Advisor 범주 점수가 가정됩니다.

카테고리	점수
비용	`73`
운영 우수성	`77`
성능	`100`
신뢰도	`85`
안전	`80`

Advisor 점수가 계산됩니다.

(73 + 77 + 100 + 85 + 80) / 5 = 415 / 5 = 83

자문 점수는 83%.

보안 범주에 대한 점수 매기기 방법론

보안 점수는 보안 점수 모델

비용 범주에 대한 점수 매기기 방법론

비용 범주 점수는 개별 구독 점수 및 구독 사용량 기반 가중치를 사용하여 계산됩니다. 계산은 다음 단계에 요약되어 있습니다.

Advisor는 권장 사항으로 평가되는 리소스의 소매 비용을 계산합니다. 구독의 평가된 리소스에는 Advisor에 하나 이상의 권장 사항이 있습니다.
Advisor에서 평가된 리소스의 소매 비용을 계산합니다. Advisor는 리소스에 권장 사항이 있는지 여부에 관계없이 평가된 리소스를 모니터링합니다.
Advisor는 정상 리소스 비율을 사용하여 각 권장 사항 유형을 계산합니다. 이 비율은 평가된 리소스의 소매 비용을 총 평가된 리소스의 소매 비용으로 나눈 값입니다.
Advisor는 범주의 정상 리소스 비율에 세 가지 다른 가중치를 적용합니다.
- 점수에 더 큰 영향을 미치는 권장 사항은 비용 점수에 미치는 영향이 적은 권장 사항보다 가중치가 더 큽니다.
- 장기 권장 사항이 있는 리소스는 비용 점수에 더 큰 영향을 미칩니다.
- Advisor에서 연기하거나 해제하는 리소스는 비용 점수 계산에서 완전히 제거됩니다.

안정성, 성능 및 운영 우수성 범주에 대한 점수 방법론

세 가지 범주에 대한 점수 매기기 방법론은 보안 점수를 계산하는 방법을 기반으로 합니다. 보안 점수 모델은 WAF 평가에 매핑되는 미리 정의된 하위 범주 집합을 사용합니다. 각 하위 범주에는 고정 가중치가 할당됩니다. 미리 정의된 맵은 모든 권장 사항 및 하위 범주가 전체 범주 점수에 영향을 주도록 합니다.

각 범주에는 하나 이상의 구독이 있으며 각 구독에는 여러 리소스가 포함됩니다. 플랫폼은 각 리소스를 평가하여 권장 사항을 확인합니다. 플랫폼은 권장 사항을 논리적 하위 범주로 그룹화합니다. 플랫폼은 하위 범주 수준에서 점수를 계산합니다. 플랫폼은 하위 범주 점수를 사용하여 구독 점수와 전체 범주 점수를 계산합니다.

하위 범주 정의

하위 범주는 각 WAF 기둥에 매핑된 권장 사항의 논리적 그룹화입니다. 각 하위 범주에는 고정 가중치 또는 최대 점수가 할당되어 있습니다. 하위 범주는 범주 수준에서 점수 계산의 기본 기초입니다. 각 하위 범주는 범주 수준에서 두 개의 점수가 할당된 하위 범주 점수와 최대 점수로 정의됩니다. 하위 범주 점수와 최대 점수가 정의되면 기존 및 새 권장 사항이 점수에 매핑됩니다. 하위 범주 맵은 전체 점수, 권장 사항의 중요도 및 권장 사항 채택 간에 직접적인 상관 관계를 만듭니다.

하위 범주 점수 계산

하위 범주 점수는 정상 리소스의 백분율과 최대 점수를 사용하여 계산됩니다.

SubcategoryScore = MaximumScore * (HealthyResources / (HealthyResources + UnhealthyResources) )

리소스	세부 정보
최대 점수	최대 점수는 지정된 범주에 대한 하위 범주의 중요도에 따라 각 하위 범주에 할당된 가중치입니다.
유해한 리소스	하나 이상의 권장 사항에 의해 비준수로 플래그가 지정된 리소스입니다.
정상 리소스	WAF 평가를 따르고 이에 대한 권장 사항이 없는 리소스입니다.

하위 범주 점수가 계산되면 플랫폼은 범주 수준에 대한 구독 수준에서 점수를 계산합니다.

단일 구독

하위 범주 수준의 점수는 하위 범주에 있는 리소스의 조건을 반영합니다. 하위 범주의 권장 사항의 영향을 받는 각 리소스는 하위 범주 점수에 기여합니다. 각 개별 하위 범주는 개별 구독 및 범주 점수에 기여합니다. 단일 구독에 집중하는 경우 구독 수준 및 범주 수준의 점수는 동일합니다.

CategoryScoreForSingleSubscription = 100 * (ΣAllSubcategories / ΣMaximumScoreForAllSubcategories)

여러 구독

여러 구독의 경우 플랫폼은 구독 전체에서 개별 안정성, 성능 또는 운영 우수성 범주 점수를 결합하고 결합된 범주 점수에 도달합니다. 각 구독에는 가중치가 부여되어 있습니다. 구독의 가중치는 구독의 적용 가능한 리소스 수를 기준으로 계산됩니다. 플랫폼은 각 개별 범주 점수에 대한 모든 구독의 가중 평균을 사용하여 구독의 가중치 또는 범주 점수를 계산합니다.

가치	세부 정보
`sub1Score`	구독의 점수는 `S1`입니다.
`sub1weight`	구독의 `S1` 가중치입니다.
`sub2Score`	`S2` 구독의 점수입니다.
`sub2weight`	구독의 `S2` 가중치입니다.

S1 및 S2 구독의 범주 점수를 계산합니다.

CategoryScoreForMultipleSubscription = ( (sub1Score * sub1weight) + (sub2Score * sub2weight) ) / (sub1weight + sub2weight)

점수 계산 예제

단일 구독 예제

단일 구독에 대해 안정성 점수를 계산하는 방법의 예입니다.

다음 표에서는 각 하위 범주에서 정상 및 비정상 리소스의 수를 표시합니다.

하위 범주 최대 점수	리소스 정상 + 비정상
고가용성 `30`	`25` + `6` = `31`
비즈니스 연속성 `20`	`13` + `1` = `14`
재해 복구 `15`	`28` + `10` = `38`
확장성 `10`	`10` + `3` = `13`
모니터링 및 경고 `5`	`5` + `6` = `11`
서비스 업그레이드 및 사용 중지 `5`	`9` + `3` = `12`
다른 `5`	`10` + `4` = `14`

S1 구독의 모든 하위 범주에서 최대 점수 또는 가중치의 합계를 계산합니다.

30 + 20 + 15 + 10 + 5 + 5 + 5 = 90

구독에 대한 S1 가중치는 적용 가능한 모든 리소스의 합계입니다.

31 + 14 + 38 + 13 + 11 + 12 + 14 = 133

구독의 가중치는 S1이며 133입니다.

다음 표에서는 각 하위 범주의 점수를 표시합니다.

하위 범주	리소스 건강한 / 전체 = 비율	하위 범주 점수 최대 점수 * 정상 리소스 비율
고가용성	`25` / `31` = `0.8065`	`30` * `0.8065` = `24.2`
사업 연속성	`13` / `14` = `0.9286`	`20` * `0.9286` = `18.6`
재해 복구	`28` / `38` = `0.7368`	`15` * `0.7368` = `11.1`
확장성	`10` / `13` = `0.7692`	`10` * `0.7692` = `7.7`
모니터링 및 경고	`5` / `11` = `0.4545`	`5` * `0.4545` = `2.3`
서비스 업그레이드 및 사용 중지	`9` / `12` = `0.75`	`5` * `0.75` = `3.8`
기타	`10` / `14` = `0.7143`	`5` * `0.7143` = `3.6`

S1 구독의 모든 하위 범주 점수를 합산합니다.

24.2 + 18.6 + 11.1 + 7.7 + 2.3 + 3.8 + 3.6 = 71.3

단일 S1 구독의 안정성 점수는 모든 하위 범주 점수의 합계를 최대 점수 또는 가중치의 합계로 나눈 값입니다.

100 * (71.3 / 90) = 79.22

구독의 S1 안정성 점수는 79.22% 또는 79%입니다.

여러 구독 예제

여러 구독에 대해 안정성 점수를 계산하는 방법의 예입니다.

다음 표에서는 각 하위 범주에서 정상 및 비정상 리소스의 수를 표시합니다.

하위 범주 최대 점수	리소스 정상 + 비정상
고가용성 `30`	`18` + `2` = `20`
비즈니스 연속성 `20`	`10` + `3` = `13`
재해 복구 `15`	`13` + `1` = `14`
확장성 `10`	`17` + `8` = `25`
모니터링 및 경고 `5`	`8` + `3` = `11`
서비스 업그레이드 및 사용 중지 `5`	`5` + `4` = `9`
다른 `5`	`9` + `2` = `11`

구독의 모든 하위 범주에서 최대 점수 또는 가중치의 합계를 S2 계산합니다.

30 + 20 + 15 + 10 + 5 + 5 + 5 = 90

구독에 대한 S2 가중치는 적용 가능한 모든 리소스의 합계입니다.

20 + 13 + 14 + 25 + 11 + 9 + 11 = 103

구독의 S2 가중치는 103입니다.

다음 표에서는 각 하위 범주의 점수를 표시합니다.

하위 범주	리소스 건강한 수 / 전체 수 = 비율	하위 범주 점수 최대 점수 * 정상 리소스 비율
고가용성	`18` / `20` = `0.9`	`30` * `0.9` = `27`
사업 연속성	`10` / `13` = `0.7692`	`20` * `0.7692` = `15.38`
재해 복구	`13` / `14` = `0.9286`	`15` * `0.9286` = `13.93`
확장성	`17` / `25` = `0.68`	`10` * `0.68` = `6.8`
모니터링 및 경고	`8` / `11` = `0.7273`	`5` * `0.7273` = `3.64`
서비스 업그레이드 및 사용 중지	`5` / `9` = `0.5556`	`5` * `0.5556` = `2.78`
기타	`9` / `11` = `0.8182`	`5` * `0.8182` = `4.09`

S1 구독의 모든 하위 범주 점수를 합산하세요.

27.0 + 15.4 + 13.9 + 6.8 + 3.6 + 2.8 + 4.1 = 73.6

구독의 S2 안정성 점수는 모든 하위 범주 점수의 합계를 최대 점수 또는 가중치의 합계로 나눈 값입니다.

100 * (73.6 / 90) = 81.78

구독의 S2 안정성 점수는 81.78% 또는 82%입니다.

S1 및 S2 구독의 신뢰성 점수는 두 점수의 가중 평균입니다.

( (79.22 * 133) + (81.78 * 103) ) / (133 + 103) = (10536.26 + 8423.34) / 236 = 18959.6 / 236 = 80.3373

S1 및 S2 구독의 안정성 점수는 80.34% 또는 80%입니다.

질문과 대답(F.A.Q.s)

다음 섹션에서는 Advisor 점수에 대한 일반적인 질문에 답변합니다.

내 점수를 새로 고치는 빈도는 어떻게 되나요?

점수는 하루에 한 번 이상 새로 고쳐집니다.

내 점수가 변경된 이유는 무엇인가요?

Advisor에서 권장하는 사례를 채택하여 영향을 받는 리소스를 수정하면 점수가 변경됩니다. 구독에 대한 권한이 있는 사용자가 새 리소스를 수정하거나 만드는 경우 점수가 변동될 수 있습니다. 귀하의 점수는 비용의 영향을 받는 리소스 대비 모든 리소스의 총 비용 비율에 기반하여 산정됩니다.

권장 사항을 구현했지만 점수가 변경되지 않았습니다. 점수가 증가하지 않은 이유는 무엇인가요?

점수는 채택된 권장 사항을 즉시 반영하지 않습니다. 권장 사항이 수정된 후 점수가 변경되는 데 최소 24시간이 걸립니다.

안정성 범주 및 각 최대 점수에 대한 하위 범주 목록은 무엇인가요?

하위 범주 최대 점수	세부 정보
고가용성 `30`	서비스 및 구성을 사용하여 고가용성 솔루션을 디자인, 배포 및 유지 관리합니다. 고가용성 솔루션은 구성 요소 오류가 있더라도 애플리케이션 및 데이터에 대한 지속적인 작업 및 액세스를 보장합니다. 가용성 영역 가용성 집합 부하 분산 장치
비즈니스 연속성 `20`	비즈니스 프로세스를 통해 비즈니스 운영을 유지하고 가동 중지 시간을 최소화하는 다양한 예기치 않은 이벤트에 대응하고 복구할 수 있는 서비스 및 기능을 사용합니다. 둘 이상의 지역에 있는 트래픽 관리자 엔드포인트 Azure Resource Manager/Bicep 템플릿
재해 복구 `15`	서비스를 사용하여 지리적으로 분리된 Azure 지역에서 중요한 워크로드 및 데이터의 보조 복사본을 복제하고 유지 관리합니다. 이 구성을 사용하면 큰 중단이 발생할 경우 애플리케이션을 신속하게 복구하고 액세스할 수 있습니다. Azure 사이트 복구 Azure Backup 다중 지역 쓰기를 사용하는 Azure Cosmos DB Azure SQL Database의 Geo-Replication
확장성 `10`	Azure 서비스 제한을 평가하고 관리하여 솔루션을 확장하고 확장할 때 비즈니스 연속성을 보장합니다. 관리 제한 리소스 그룹 제한 Azure 구독 제한 및 할당량
모니터링 및 경고 `5`	어떤 일이 실패하면, 그것이 실패했다는 사실과 실패한 시점 및 이유를 알아야 합니다. Azure 서비스 상태 경고 리소스 수준 경고
서비스 업그레이드 및 사용 중지 `5`	사용 중단 경로에 있는 서비스 및 기능에서 리소스를 평가하고 마이그레이션할 계획입니다. 클래식 배포 모델 종료
다른 `5`	이전 하위 범주와 정렬되지 않은 모든 권장 사항은 이 하위 범주에 배치됩니다.

성능 범주 및 최대 점수에 대한 하위 범주 목록은 무엇인가요?

하위 범주 최대 점수	세부 정보
컴퓨팅 최적화 `25`	컴퓨팅 리소스의 성능을 평가하고 최적화합니다. Virtual Machine 앱 서버 인스턴스
데이터 성능 `15`	데이터 성능 최적화는 워크로드가 데이터를 처리하고 저장하는 효율성을 개선하는 것입니다. 모든 워크로드 작업, 트랜잭션 또는 계산은 일반적으로 데이터의 빠르고 정확한 검색, 처리 및 저장에 의존합니다.
모니터링 및 경고 `5`	워크로드의 보안, 성능 및 안정성을 효과적으로 모니터링하려면 독립 실행형 스택이 있는 포괄적인 시스템이 필요합니다. 포괄적인 시스템은 모든 모니터링, 검색 및 경고 기능을 위한 토대를 제공합니다.
스토리지 최적화 `25`	스토리지 리소스의 성능을 평가하고 최적화합니다. SQL 데이터 웨어하우스 스토리지 계정
네트워크 최적화 `30`	네트워크 리소스의 성능을 평가하고 최적화합니다. 교통 관리자
확장성 `10`	워크로드의 기반, 사용자에 대한 부하 패턴을 위한 안정적인 크기 조정 전략을 설계 및 구현하고 솔루션을 확장하는 동안 비즈니스 연속성을 보장합니다.
서비스 업그레이드 및 사용 중지 `10`	사용 중단 경로에 있는 서비스 및 기능에서 리소스를 평가하고 마이그레이션할 계획입니다. 클래식 배포 모델 종료
다른 `5`	이전 하위 범주와 정렬되지 않은 모든 권장 사항은 이 하위 범주에 배치됩니다.

운영 우수성 범주 및 최대 점수에 대한 하위 범주 목록은 무엇인가요?

하위 범주 최대 점수	세부 정보
효율성 최적화 `25`	구성을 평가하고 관리하여 Azure 리소스의 성능을 향상합니다. 가속화된 네트워킹 사용
오류 완화 `15`	사용자에게 거의 영향을 미치지 않으면서 배포 오류를 처리하고 완화하도록 잘 설계된 방식으로 Azure 리소스를 구현하고 구성합니다.
모니터링 및 경고 `5`	워크로드의 보안, 성능 및 안정성을 효과적으로 모니터링하려면 독립 실행형 스택이 있는 포괄적인 시스템이 필요합니다. 포괄적인 시스템은 모든 모니터링, 검색 및 경고 기능을 위한 토대를 제공합니다.
안전하고 안전한 배포 `5`	안전하고 안전한 배포 프로세스는 워크로드를 안전하게 변경하고 배포하는 방법을 정의합니다. 이를 구현하려면 위험 관리의 렌즈를 통해 배포에 대해 생각해야 합니다.
확장성 `5`	워크로드의 기반, 사용자에 대한 부하 패턴을 위한 안정적인 크기 조정 전략을 설계 및 구현하고 솔루션을 확장하는 동안 비즈니스 연속성을 보장합니다.
서비스 업그레이드 및 사용 중지 `30`	사용 중단 경로에 있는 서비스 및 기능에서 리소스를 평가하고 마이그레이션할 계획입니다. 클래식 배포 모델 종료
기타 `5`	이전 하위 범주와 정렬되지 않은 모든 권장 사항은 이 하위 범주에 배치됩니다.

일부 권장 사항에 범주 점수의 영향 열에 빈 '-' 값이 있는 이유는 무엇인가요?

Advisor는 점수 모델의 최근 변경 내용과 함께 새 권장 사항 또는 권장 사항을 즉시 포함하지 않습니다. 일반적으로 몇 주인 짧은 평가 기간이 지나면 새 권장 사항 또는 업데이트된 권장 사항이 점수에 포함됩니다.

권장 사항의 잠재적 절감액이 낮더라도 일부 권장 사항에 대한 비용 점수의 영향 값이 더 큰 이유는 무엇인가요?

비용 점수는 사용량이 부족한 리소스의 잠재적 절감액과 권장 사항 구현의 예측된 용이성을 모두 반영합니다.

예를 들어, 잠재적인 절감액이 더 낮은 경우에도 Advisor는 오랫동안 유휴 상태인 영향을 받는 리소스에 더 많은 가중치를 줍니다.

점수의 영향 열에서 "곧 출시"라고 표시되면 어떤 의미인가요?

이 메시지는 권장 사항이 새로운 것이고 플랫폼이 Advisor 점수 모델에 권장 사항을 가져오기 위해 노력하고 있음을 의미합니다. 새 권장 사항이 점수 계산에 추가되면 점수의 영향 값이 권장 사항으로 업데이트됩니다.

하나 이상의 범주 또는 구독에 대한 점수가 없는 이유는 무엇인가요?

Advisor는 리소스를 평가하고 각 리소스와 연결된 범주 및 구독에 대한 점수만 업데이트합니다.

Advisor에서 구독의 리소스에 대한 소매 비용을 어떻게 계산하나요?

Advisor는 에 게시된 종량제 요금을 사용합니다. 종량제 요금은 적용 가능한 할인을 반영하지 않습니다. 따라서 요금과 리소스가 할당된 마지막 날의 사용량을 곱합니다. 할인은 구독, 테넌트 및 등록에 따라 다르므로 할인은 Advisor 점수에 대한 리소스 비용 계산에서 생략됩니다.

내 점수에 대한 득점을 얻으려면 Advisor에서 권장 사항을 확인해야 하나요?

아니요. 점수는 Advisor에서 권장 사항을 보지 않고 사전에 권장된 관행을 채택한 경우에도 Advisor가 권장하는 관행을 채택한 것을 반영합니다.

점수 방법론이 프로덕션 워크로드와 개발 테스트 워크로드를 구분하나요?

현재 사용할 수 없습니다. 개발 및 테스트에 사용되는 개별 리소스에 권장 사항이 적용되지 않는 경우 리소스에 대한 권장 사항을 해제합니다.

리소스가 100개인 구독과 리소스가 100,000개인 구독 간의 점수를 비교하려면 어떻게 해야 하나요?

점수 방법론은 구독 및 서비스 조합의 리소스 수를 제어하도록 설계되었습니다. 리소스가 적은 구독은 리소스가 많은 구독보다 점수가 높거나 낮습니다.

내 점수가 Azure에서 지출한 금액에 따라 달라지나요?

아니요. 점수가 반드시 지출한 금액을 반영하는 것은 아닙니다. 불필요한 지출로 인해 비용 범주에 대한 점수가 낮아지게 됩니다.

Azure Advisor에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.

특정 Advisor 권장 사항에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.