Yapay zeka aracılarını yapılandırma ve kullanma

Yapay Zeka (AI) aracıları, büyük dil modellerini (LLM' ler) dış araçlar ve veritabanlarıyla tümleştirerek insanların ve uygulamaların verilerle etkileşim kurma yönteminde devrim oluşturmaktadır. Aracılar karmaşık iş akışlarını kolaylaştırır, bilgi alma doğruluğunu geliştirir ve verilerinize sezgisel, doğal bir dil arabirimi sağlar. Bu makalede, bir yapay zeka aracısını FinOps,FinOpsAçık Maliyet ve Kullanım Belirtimi'ni (FOCUS) anlamak ve bir FinOps hub örneğindeki verilere bağlanmak için eğitmek açıklanmaktadır.


Önkoşullar


VS Code'da GitHub Copilot'ı yapılandırma

Yapay zeka destekli bir FinOps hub'ı kullanmaya başlamanın en basit yolu GitHub Copilot Aracısı modudur.

  1. GitHub Copilot'larınız yoksa GitHub Copilot Free'ye kaydolun.

  2. Node.js 20 veya daha yenisini yükleyin.

  3. VS Code'u yükleyin.

  4. Bir çalışma alanı açın ve FinOps hub'ları için GitHub Copilot yönergelerini kaydedin:

    1. VS Code'i açın.
    2. FinOps hub örneğine bağlanmak istediğiniz klasörü veya çalışma alanını açın.
    3. Çalışma alanının kökünde bir .github klasör oluşturun.
    4. FinOps hub'ları için GitHub Copilot yönergelerini indirin ve içeriği klasörüne .github ayıklayın.

  5. GitHub Copilot ve Azure MCP'yi yükleyin:

Azure MCP sunucusu hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. GitHub'da Azure MCP.


Microsoft Copilot Studio yapılandırma

Microsoft Copilot Studio'de Kusto Query MCP Sunucusu aracılığıyla hub veritabanınıza bağlanan bir FinOps hub aracısı oluşturabilirsiniz. Bu aracı Microsoft Teams veya Microsoft 365 Copilot yayımlanarak maliyet içgörülerinin kuruluşunuzun tamamına sunulması sağlanır.

Adım adım yönergeler için bkz. Microsoft Copilot Studio'da FinOps hub aracısını yapılandırma.

Diğer yapay zeka platformlarından bağlanma

FinOps hub'ları, Azure MCP sunucusunu kullanarak Azure Veri Gezgini'nde verilerinize bağlanmak ve bunları sorgulamak için Model Bağlam Protokolü( MCP) kullanır. GitHub Copilot'ın yanı sıra Claude, Continue ve daha fazlası gibi MCP sunucularını destekleyen birçok popüler istemci vardır. Diğer istemcilerle yönergeleri test etmesek de , FinOps hub'ları için yapay zeka yönergelerinin bazılarını veya tümünü diğer istemcilerle yeniden kullanabilirsiniz. Kullandığınız istemcilerle yönergeleri deneyin ve bir değişiklik isteği oluşturun veya herhangi bir boşluk veya geliştirme bulursanız bir çekme isteği gönderin .

Azure MCP sunucusu hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. GitHub'da Azure MCP.


Yapay zeka ile FinOps hub'larını sorgulama

Azure MCP sunucusunu yükledikten ve yapay zeka istemcinizi yapılandırdıktan sonra, FinOps hub örneğinize bağlanmak ve bunları sorgulamak için aşağıdaki örnek adımları kullanın. Bu adımlar , FinOps hub'ları için yapay zeka yönergeleriyle GitHub Copilot Aracısı modunu temel alır. Diğer istemcilerde farklı şekilde çalışabilirler.

Merkeze bağlanın

GitHub Copilot kullanıyorsanız, Aracı modunda Sohbet'i açarak başlayın:

FinOps hub'larına yönelik yapay zeka yönergeleri, FinOps görevleri için önceden yapılandırılmıştır ve FinOps hub örneğinizi bulmayı ve bu örneğe bağlanmayı zaten bilmektedir. Başlamak için FinOps hub örneğine bağlanmayı isteyin:

/ftk-hubs-connect

Copilot, FinOps hub örneğine otomatik olarak bağlanmalıdır. Birden çok dosyanız varsa, bunların listesini görmeniz gerekir. Kaynak grubu, hub adı, küme adı, küme kısa URI'si (küme adı ve konumu) veya tam küme URI'si ile bunlara bağlanmayı isteyebilirsiniz.

Hub'ınıza bağlanırken kimlik bilgilerinizi kullanmanız istenebilir. Devamtuşuna basın.

Adımların geri kalanında, sorabileceğiniz soru türlerinin bir örneğini göstermek için FinOps özellikleri kullanılır.

Veri alımı: Son yenileme zamanını elde etme

Sorgularınız yalnızca verileriniz kadar eksiksizdir. Verilerin FinOps hub örneğine en son ne zaman yüklendiğini denetleyerek başlayın. Bu, ilk bağlantı adımının bir parçası olmalıdır. Ayrıca doğrudan şunları da sorabilirsiniz:

When was my data last refreshed?

Maliyet Yönetimi dışarı aktarma işlemleri genellikle 24 saatte bir yürütülür. Yönetilen dışarı aktarmaları kullanıyorsanız, zamanlamayı daha sık çalışacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Veriler up-togüncel değilse, Maliyet Yönetimi dışa aktarımlarını kontrol edin.

Ayırma: Kaynak grubuna göre maliyet

Azure'da maliyetleri ayırmanın en yaygın yolu kaynak grubudur. En yüksek maliyete sahip kaynak gruplarını belirlemek için şunu sorun:

What are the top resource groups by cost?

Abonelikler (FOCUS'ta SubAccountName), fatura bölümleri ve hatta etiket hakkında da soru sorabilirsiniz.

Raporlama + analiz: Maliyet eğilimlerinde en büyük değişiklikler

Son iki örnek oldukça basittir. Zaman içindeki eğilimleri analiz etmelerini isteyerek biraz daha karmaşık bir şey deneyelim. Copilot bir plan yapmak için önce biraz araştırma yapacak. Karmaşıklık göz önüne alındığında, Copilot sizden analizi gerçekleştirmek için yürüteceği bir KQL sorgusunu gözden geçirmenizi ve onaylamanızı da isteyebilir.

Analyze cloud service spending trends over the past 3 months. Show the top 5 services with the highest increase and top 5 with the highest decrease in cost, including percentage changes.

Sorguyu onaylaması istenirse Copilot'a gereksinimlerinize göre sorguyu ayarlamasını veya yürütmesini söyleyebilirsiniz.

Bu sorgunun karmaşıklığı göz önünde bulundurulduğunda, sorguyu kendiniz çalıştırabilmek için sorguyu istemeniz önerilir. Veri Gezgini portalından her zaman aynı sorguları çalıştırabilirsiniz. Veya Copilot'dan sorguyu çalıştırmanız için size bir bağlantı vermesini isteyin:

Give me a link to run this query myself.

Anomali yönetimi: Anomalileri tanımlama

Şimdi anomalileri arayalım:

Are there any unusual spikes in cost over the last 3 months?

Anomali olup olmadığının, bulunanların bir özetini almanız gerekir. Burası, ayrıntıları kendiniz görmek için sorgunun bağlantısını istemek isteyebileceğiniz başka bir yerdir. Ayrıca sorguyu isteyebilir veya hatta sorguyu açıklamasını sağlayabilirsiniz.

Show me the query with comments on each line to explain what the line does.

Bu, yerleşik Veri Gezgini anomali algılama işlevini kullanmalıdır. Copilot'dan anlamadığınız her şeyi açıklamasını isteyin. Bu, KQL öğrenmek için harika bir fırsat olabilir. Copilot'a sorguyu değiştirmesini veya ihtiyaçlarınıza göre ayarlamasını söyleyin.

Benim durumumda, açıklama satırı arasına boş satırlar ekledi. Bunu çalıştırmak için Veri Gezgini sorgu düzenleyicisindeki tüm metni seçip Çalıştır'ı seçmeniz gerekir.

Tahmin: Proje ay sonu maliyetleri

Anomali algılama, tahmine dayalı olarak bir günün maliyetinin ne olacağını öngörmektir. Bu nedenle Copilot yerleşik Veri Gezgini özellikleriyle geçmiş tahminlerini analiz etme konusunda size yardımcı olabilirse gelecekteki maliyetleri de yansıtabilirsiniz:

Show me the cost for last month, this month, and the forecasted cost by the end of the month for the subscriptions that have the highest cost this month.

Hız iyileştirme: Tasarrufları ölçme

Şimdi tasarruflara göz atalım. Şimdi hem anlaşmalı indirimlerden hem de taahhüt indirimlerinden tasarrufları arayalım ve fiyat iyileştirme çalışmalarımızla ilgili bir fikir vermek için Etkili Tasarruf Oranı'nı (ESR) ölçelim:

What was my cost last month, how much did I save on commitment discounts, and how much did I save with my negotiated discounts? Show my total savings and effective savings rate.

Verilerinizi keşfetme

Bunlar, bugün yanıt alabileceğiniz istek türlerine yalnızca birkaç örnektir. Kendi sorularınızı sorun ve yapay zekanın size nasıl yardımcı olabileceğini test edin. Yapay zekanın öğretilen bilgilerle ve mevcut veriyle sınırlı olduğunu unutmayın. Kapsanmayan veya geliştirilebilen bir senaryo bulursanız lütfen istemi, aldığınız yanıtı ve FinOps araç seti değişiklik isteği olarak nasıl iyileştirildiğini görmek istediğinizi paylaşın.


Görüş bildirin

Hızlı bir incelemeyle nasıl olduğumuzu bize bildirin. Bu incelemeleri FinOps araçlarını ve kaynaklarını geliştirmek ve genişletmek için kullanırız.

Geri bildirim gönderin

Belirli bir şey arıyorsanız mevcut bir fikir için oy verin veya yeni bir fikir oluşturun. Daha fazla oy almak için başkalarıyla fikir paylaşın. En çok oyu alan fikirlere odaklanıyoruz.

Oy verin veya fikir önerin


İlgili içerik

İlgili FinOps özellikleri:

İlgili ürünler:

İlgili çözümler:


  • Last updated on