Dela via

Datainmatning och normalisering

  • Artikel

Den här artikeln hjälper dig att förstå datainmatnings- och normaliseringsfunktionen i FinOps Framework och hur du implementerar det i Microsoft Cloud.

Definition

Datainmatning och normalisering avser processen att samla in, transformera och organisera data från olika källor till en enda, lättillgänglig lagringsplats.

Samla in kostnader, användning, prestanda och andra affärsdata från molnleverantörer, leverantörer och lokala system. Insamling av data kan omfatta:

  • Interna IT-data. Till exempel från system för konfigurationshanteringsdatabas (CMDB) eller IT-tillgångshantering (ITAM).
  • Affärsspecifika data, till exempel organisationshierarkier och mått som mappar molnkostnader till eller kvantifierar affärsvärde. Till exempel intäkter, enligt definitionen i dina verksamhets- och divisionsuppdragsuttryck.

Överväg hur data rapporteras och planera för krav på datastandardisering för att stödja rapportering av liknande data från flera källor, till exempel kostnadsdata från flera moln eller kontotyper. Föredrar öppna standarder och samverkan med och mellan leverantörer, leverantörer och interna verktyg. Det kan också kräva omstrukturering av data på ett logiskt och meningsfullt sätt genom att kategorisera eller tagga data så att de enkelt kan nås, analyseras och förstås.

När organisationer är beväpnade med en omfattande samling kostnads- och användningsinformation som är kopplad till affärsvärde kan de ge intressenterna möjlighet och påskynda målen för andra FinOps-funktioner. Intressenter kan fatta mer välgrundade beslut, vilket leder till effektivare användning av resurser och potentiellt betydande kostnadsbesparingar.

Innan du börjar

Även om datainmatning och normalisering är viktiga för långsiktig effektivitet och effektivitet i alla FinOps-metoder, är det inte ett blockeringskrav för din första uppsättning FinOps-investeringar. Om det är din första iteration genom FinOps-livscykeln bör du överväga funktioner med lägre vikt som kan ge snabbare avkastning på investeringen, till exempel dataanalys och showback. Datainmatning och normalisering kan kräva betydande tid och arbete beroende på kontostorlek och komplexitet. Vi rekommenderar att du fokuserar på den här processen när du har rätt förståelse för arbetet och engagemanget från viktiga intressenter för att stödja den ansträngningen.

Komma igång

När du börjar hantera kostnader i molnet använder du de inbyggda verktyg som är tillgängliga i portalen eller via Power BI. Om du behöver mer kan du ladda ned data för lokal analys, eller eventuellt skapa en liten rapport eller sammanfoga den med en annan datauppsättning. Så småningom måste du automatisera den här processen, där "datainmatning" kommer in. Som utgångspunkt fokuserar vi på att mata in kostnadsdata i ett gemensamt datalager.

  • Innan du matar in kostnadsdata bör du tänka på dina rapporteringsbehov.
    • Prata med dina intressenter för att se till att du har en fast förståelse för vad de behöver. Försök att förstå deras motivationer och mål för att säkerställa att data eller rapportering hjälper dem.
    • Identifiera de data du behöver, var du kan hämta data från och vem som kan ge dig åtkomst. Anteckna alla vanliga datauppsättningar som kan kräva normalisering.
    • Fastställa vilken kornighetsnivå som krävs och hur ofta data behöver uppdateras. Dagliga kostnadsdata kan vara en utmaning att hantera för ett stort konto. Överväg månatliga aggregeringar för att minska kostnaderna och öka frågeprestanda och tillförlitlighet om det uppfyller dina rapporteringsbehov.
  • Överväg att använda en FinOps-plattform från tredje part.
    • Granska de tillgängliga lösningarna från tredje part på Azure Marketplace.
    • Om du bestämmer dig för att skapa en egen lösning kan du börja med FinOps-hubbar, som är en del av öppen källkod FinOps-verktyg som tillhandahålls av Microsoft.
      • FinOps-hubbar påskyndar din utveckling och hjälper dig att fokusera på att skapa de funktioner du behöver i stället för infrastruktur.
  • Välj den kostnadsinformationslösning som passar dig. Vi rekommenderar schemalagda exporter som skickar kostnadsdata till ett lagringskonto dagligen eller varje månad.
    • Om du använder daglig export ser du att data skickas till en ny fil varje dag. Se till att du bara väljer den senaste dagen när du rapporterar om kostnader.
  • Kontrollera om du behöver en dataintegrerings- eller arbetsflödesteknik för att bearbeta data.
    • I en tidig fas kanske du kan behålla data i det exporterade lagringskontot utan annan bearbetning. Vi rekommenderar att du behåller data där för små konton med lätta krav och minimal anpassning.
    • Om du behöver mata in data i ett mer avancerat datalager eller utföra datarensning eller normalisering kan du behöva implementera en datapipeline. Välj en orkestreringsteknik för datapipelines.
  • Ta reda på vad dina datalagringskrav är.
    • I en tidig fas rekommenderar vi att du använder det exporterade lagringskontot för enkelhetens skull och lägre kostnad.
    • Om du behöver en avancerad frågemotor eller förväntar dig att nå datastorleksbegränsningar i dina rapporteringsverktyg bör du överväga att mata in data i ett analysdatalager. Välj ett analysdatalager.

Bygga vidare på grunderna

Nu har du en datapipeline och matar in data till en central datalagringsplats. Tänk på följande när du går vidare från grunderna:

  • Normalisera data till ett standardschema för att stödja justering och blandning av data från flera källor.
    • För kostnadsdata rekommenderar vi att du använder schemat FinOps Open Cost & Usage Specification (FOCUS).
    • FinOps-hubbar innehåller en Power BI-rapport som normaliserar data till FOCUS-schemat, vilket kan vara en bra utgångspunkt.
    • Ett exempel på FOCUS-schemat med Azure-data finns i FOCUS-exempelrapporten.
  • Komplettera molnkostnadsdata med organisationshierarkier och budgetar.
    • Överväg att märka eller tagga krav för att mappa molnkostnader till organisationshierarkier.
  • Berika molnresurs- och lösningsdata med interna CMDB- eller ITAM-data.
  • Tänk på vilka interna affärs- och intäktsmått som behövs för att mappa molnkostnader till affärsvärde.
  • Ta reda på vilka andra datauppsättningar som krävs baserat på dina rapporteringsbehov:

Läs mer på FinOps Foundation

Den här funktionen är en del av FinOps Framework av FinOps Foundation, en ideell organisation som är dedikerad för att främja molnkostnadshantering och optimering. Mer information om FinOps, inklusive användbara spelböcker, utbildning och certifieringsprogram, med mera finns i artikeln datainmatning och normaliseringsfunktioner i FinOps Framework-dokumentationen.

Nästa steg

  • Läs mer om kostnadsallokering för att lära dig hur du allokerar kostnader till affärsenheter och program.
  • Läs mer om dataanalys och showback för att lära dig hur du analyserar och rapporterar om kostnader.