Поделиться через

Отчеты подсистемы оптимизации Azure

В этой статье описываются варианты создания отчетов, доступные в подсистеме оптимизации Azure (AOE). Включает в себя отчеты Power BI и рабочие книги Log Analytics, которые визуализируют обширные рекомендации и аналитические сведения, созданные AOE.


Отчет о рекомендациях Power BI

AOE включает отчет Power BI для визуализации рекомендаций. Чтобы использовать его, сначала необходимо изменить подключение источника данных к База данных SQL, развернутой с помощью AOE. В верхнем меню Power BI выберите Преобразование данных>Параметры источника данных.

Снимок экрана: навигация по элементу меню параметров источника данных.

Затем выберите "Изменить источник " и перейдите по URL-адресу сервера базы данных SQL. Убедитесь, что правила брандмауэра SQL позволяют подключиться и войти с помощью рабочей или учебной учетной записи Майкрософт с разрешениями на базу данных SQL.

Снимок экрана: параметры подключения к базе данных SQL Server.

Отчет был создан для сценария, в котором к вашим ресурсам применяется тег environment. Если вы хотите изменить его или добавить новые теги, откройте меню "Преобразование данных" еще раз, но теперь выберите подвариант Преобразовать данные. Откроется новое окно. При выборе следующего параметра "Расширенный редактор" можно изменить логику преобразования данных и обновить инструкции по обработке тегов.

Снимок экрана: расширенный редактор, в котором выполняется изменение логики преобразования.

Отчет содержит несколько страниц, описанных в следующих разделах.

Обзор — последние рекомендации

На начальной странице показана сводка последних доступных рекомендаций, которые можно фильтровать по нескольким перспективам. Если на этой странице отображается пустая страница, необходимо обновить ее, чтобы получить рекомендации на прошлой неделе. Если оно по-прежнему отображается пустым после обновления, может возникнуть какая-то проблема с ранбуками автоматизации AOE.

Снимок экрана: последние рекомендации, которые предоставляют обзор всех рекомендаций по оптимизации.

Обзор рекомендаций по затратам

На странице "Затраты" отображаются последние рекомендации по затратам, созданные AOE (вместе с рекомендациями от Azure Advisor). Эти рекомендации сортируются по потенциальной ежемесячной экономии . Для каждой рекомендации есть ссылка на страницу портал Azure с дополнительными сведениями и оценкой соответствия, которая показывает, как рекомендация соответствует вашим характеристикам среды. Для пользовательских рекомендаций AOE оценка соответствия также является мерой точности. Чем ближе к оценке в 5, тем более точно соответствует рекомендация.

Снимок экрана: страница

Обзор и изучение оптимального размера виртуальной машины

На странице Обзор оптимального размера ВМ вы получите представление о относительном распределении рекомендаций по оптимальному размеру виртуальной машины от Azure Advisor. Мы быстро видим, как характеристики нагрузки поддерживают рекомендуемые SKU подходящего размера. Если ваши виртуальные машины отправляют необходимые счетчики производительности в Log Analytics, вы получаете более четкое представление о возможности поддержки каждой рекомендации. В следующем примере у нас есть некоторые неизвестные сведения, так как одна из виртуальных машин не отправляла метрики производительности в рабочую область Log Analytics.

Снимок экрана: обзор рекомендаций по размеру виртуальной машины.

Страница «Исследование оптимального размера виртуальной машины» позволяет фильтровать и выполнять более глубокий анализ рекомендаций по оптимизации размеров виртуальных машин Azure Advisor с разных точек зрения.

Другие хорошо спроектированные столпы

Как и на странице "Затраты", есть и другие последние страницы рекомендаций для каждого из оставшихся хорошо спроектированных основных компонентов: высокий уровень доступности (надежность), безопасность, производительность и эффективность работы.

Сведения о рекомендациях и их история

Если вы выбрали рекомендацию на одной из страниц пяти принципов Well-Architected, вы можете кликнуть правой кнопкой мыши и подробнее изучить рекомендацию. Доступны два варианта: сведения о рекомендациях и журнал рекомендаций.

Снимок экрана, показывающий проведение детализации с помощью рекомендации.

Параметр "Сведения о рекомендациях" перейдет на страницу, где можно просмотреть все сведения об этой конкретной рекомендации. Вы можете вернуться к списку рекомендаций, щелкнув стрелку влево (удерживая клавишу CTRL вниз). На странице "Журнал рекомендаций" показано, как долго эта рекомендация действовала в течение последнего года и как развивалась оценка соответствия.

Снимок экрана, показывающий историю оценок соответствия для конкретной рекомендации.


Учебные тетради

Используя книги Log Analytics AOE, вы можете просматривать множество перспектив по поводу собираемых каждый день данных. К ним относятся:

  • Аномалии роста затрат
  • ИД Microsoft Entra, учетные записи Azure Resource Manager и назначенные роли
  • Распределение ресурсов
  • Получение аналитических сведений об использовании обязательств Azure (поддерживает только клиенты EA и MCA)

Для получения дополнительной информации, ознакомьтесь с кратким описанием каждой рабочей книги.

Рекомендации

Книга рекомендаций является отчетом, с которого следует начать ваше путешествие по оптимизации Azure на основе AOE. Он сообщает о рекомендациях по оптимизации, созданных каждую неделю как AOE, так и Помощником по Azure, в пяти основных аспектах хорошо спроектированной платформы — затраты, эффективность работы, производительность, надежность и безопасность.

Снимок экрана: вкладка

Скриншот вкладки

Аналитика обязательств Azure

Для полного анализа производительности зарезервированных ресурсов и планов экономии Azure доступны несколько рабочих книг.

  • Моделирование преимуществ позволяет моделировать планы экономии и обязательств по резервированию, экономию и покрытие на основе истории использования виртуальных машин.
  • Отчеты об использовании преимуществ о распределении использования различных моделей ценообразования (планы экономии, резервирования, спотовые и по запросу) и об экономии, которую каждая модель ценообразования позволяет достичь по сравнению с другими.
  • Потенциал резервирования в отчетах об использовании виртуальных машин по запросу и их потенциал для резервирования, включая исторический анализ и подробные сведения о ресурсах, которые могут использовать эти резервирования.
  • Отчеты об использовании резервирования сообщают об использовании и обеспечивают возможность агрегирования по тегам ресурсов и предоставляют более глубокое понимание реальной экономии (включая неиспользуемые резервирования).
  • Отчеты об использовании планов экономии и возможность агрегирования использования по тегам ресурсов и углубленный анализ реальных сбережений (включая неиспользованные планы экономии).

Проверьте эту запись блога, чтобы получить полное описание каждой рабочей тетради.

Снимок экрана с анализом использования преимуществ Azure, включая сравнение между ценами на резервирование и тарифами по запросу/Планом экономии.

Рост затрат

Рабочая книга "Рост расходов" сообщает об аномалиях роста использования, обнаруженных с различных точек зрения: подписка, категория измерений, подкатегория измерений, имя счетчика, группа ресурсов или отдельные ресурсы.

Снимок экрана: аномалии и условия роста затрат.

Инвентаризация ресурсов

Книга Инвентаризации Ресурсов отражает распределение наиболее релевантных типов ресурсов Azure (в основном IaaS) с различных точек зрения, включая их историческую эволюцию.

Снимок экрана: перспективы виртуальных машин с течением времени.

Идентификации и роли

Рабочая книга 'Удостоверения и роли' сообщает об объектах Microsoft Entra ID (пользователи, группы и приложения) и их соответствующих ролях в пределах арендатора и ресурсов Azure. Для более подробного анализа этой рабочей тетради посмотрите эту запись в блоге.

Снимок экрана, демонстрирующий сведения о субъектах и ролях Microsoft Entra ID/Azure Resource Manager, с указанием сроков действия учетных данных для субъектов-служб.

Снимок экрана: привилегированные роли идентификатора Microsoft Entra и журнал назначений.

Использование блочного BLOB-хранилища

Книга Блочного хранилища BLOB по использованию содержит отчеты о распределении использования блочного хранилища BLOB-объектов среди разных типов учетных записей хранения, структуры файлов, параметров репликации и многоуровневом хранении; позволяет моделировать экономию от перехода с горячего на холодное хранение.

Снимок экрана, показывающий анализ использования блочного блоб-хранилища с рекомендациями по управлению жизненным циклом.

Соответствие политик

Рабочая книга Policy Compliance содержит отчет о соответствии политик Azure для всего арендатора, с учетом исторической перспективы и возможностью фильтрации и группировки по тегам ресурсов.

Снимок экрана: состояние соответствия политике с эволюцией с течением времени.


Связанный контент

Связанные возможности FinOps:

Связанные продукты:

Связанные решения:


  • Last updated on