本文可帮助你了解 FinOps 框架中的预测功能，以及如何在 Microsoft Cloud 中实现该功能。
定义
预测涉及分析历史趋势和未来计划，以预测成本、了解对当前预算的影响以及影响未来预算。
分析历史使用情况和成本趋势，以确定你希望更改的任何模式。 通过未来计划来增强这一点，以生成明智的预测。
定期对照当前预算查看预测情况，以确定风险并启动修正工作。 制定一个计划，以在团队和部门之间平衡预算，并在未来预算的制定中纳入所学经验。
通过准确、详细的预测，组织可以更好地适应未来的变化。
开始之前
你需要熟悉所用服务的收费方式，才能有效地预测未来的使用情况和成本。
可以通过以下操作来了解使用模式的变化如何影响未来成本：
- 了解影响成本的因素（例如计算、存储、网络和数据传输）
- 服务的使用情况如何与各种定价模式（例如即用即付、预留和 Azure 混合权益）相对应
入门
刚开始管理云中的成本时，可以使用门户中提供的原生成本分析体验。
最简单的方法是使用“成本分析”来预测未来成本（使用“每日成本”或“累计成本”视图）。 如果你的使用情况一致，几乎没有异常或较大变动，那可能就足够满足你的需求了。
如果确实看到成本的异常或较大幅度（可能预期）的波动，您可能需要自定义视图以生成更准确的预测。 为此，你需要分析数据并筛选掉任何可能使结果出现偏差的内容。
- 使用“成本分析”分析历史趋势并确定异常情况。
- 在开始之前，确定你是否对按计费周期计的成本感兴趣，还是想在考虑承诺折扣后预测扣除承诺折扣后的实际费用。 如果想要预测有效成本，请更改视图以使用摊销成本。
- 首先打开“每日成本”视图，然后更改日期范围以查看所需的未来日期的数据。 例如，如果要预测未来 12 个月的情况，请将日期范围设置为过去 12 个月。
- 筛选掉所有购买记录 (
Charge type = Purchase)。 请记下它们，因为你需要单独预测它们。 - 按组对费用进行分类，以识别新订阅、旧订阅（已删除）、资源组和资源。
- 如果看到任何已删除的项目，请将其筛选掉。
- 如果你发现任何新的记录，请记下它们，然后将其筛选掉。分别对它们进行预测。 考虑用新名称保存视图，作为以后“记住”它们的一种方式。
- 如果视图中包括了将来的日期，你可能会注意到预测开始缩小。发生这种情况是因为异常不再被纳入算法中。
- 如果看到任何大的峰值或低谷，请根据其中一个分组选项对数据进行分组，以确定原因。
- 请尝试不同的选项，直到使用与查找成本意外变化相同的方法发现原因。
- 如果要查找导致成本出现峰值（或低谷）的确切变化，请在单独的窗口或浏览器标签页中使用 Azure Monitor 或 Resource Graph 等工具。
- 如果相应变化是一项单独的收费，不应计入预测，请将其筛选掉。注意不要过筛选掉其他成本，因为这会使预测结果出现偏差。 如有必要，请首先预测一个较小的范围，以最大限度地降低筛选较多的风险，然后按范围重复该过程。
- 如果更改处于不应被筛选掉的范围内，请记下该范围，然后将其筛选掉。分别对它们进行预测。
- 考虑筛选出在此期间重新配置的任何订阅、资源组或资源，因为它们可能无法准确反映未来的成本。 请记下它们，以便可以单独预测它们。
- 此时，你应该对稳定的成本有了相当清晰的了解。
- 更改日期范围，查看未来时间段的情况。 例如，接下来的 12 个月。
- 如果对该时间段的总累计成本感兴趣，请将粒度更改为
Accumulated。
- 如果对该时间段的总累计成本感兴趣，请将粒度更改为
- 记下预测，然后对筛选掉的每个数据集重复此过程。
- 可能需要缩短未来的日期范围，以确保历史异常或资源更改不会影响预测。 如果预测受到影响，请根据每日或每月运行费率手动预测未来成本。
- 接下来，考虑你打算对环境进行的任何更改。
- 此部分可能有点棘手，需要针对每个工作负载进行单独处理。
- 首先通过筛选将范围缩小到仅发生变化的工作负载。 如果计划的更改只会影响单个计量器（例如虚拟机 (VM) 的可能运行时间小时数或存储帐户中存储的总数据量），则进行筛选以将显示范围缩小为该计量器。
- 使用定价计算器确定你现在拥有的容量与你打算拥有的容量之间的差额。 然后，手动将该差额应用于计划期间的成本预测。
- 对每个预期的变化重复此过程。
无论哪种方法最适合你，请将预测与当前预算进行比较，了解你目前的状况。 如果你筛选了数据以显示更小的范围或工作负载：
- 若要跟踪该特定范围或工作负荷，请考虑 在成本管理中创建预算。 为实际成本和预测成本指定筛选器并设置警报。
- 在“成本分析”中保存视图，以监视一段时间内的成本和预算。
- 考虑订阅针对此视图的预定警报，以便与利益干系人共享成本趋势图表。 它可以在成本随时间变化的过程中帮助你提高责任感和意识，以免超出预算。
- 考虑为每个订阅订阅异常通知，以确保所有人在识别出异常时都能获知这些异常。
考虑每月或每季度查看一次预测，以确保你保持在预期的轨道上。
在基础上提升
此时，你可以通过一个手动过程来生成预测。 当从基础阶段进入下一阶段时，可考虑以下几点：
- 扩大预测计算的覆盖范围，以包括所有成本。
- 如果将成本数据导入到一个单独的系统中，请使用或引入一个能够覆盖所有成本数据的预测功能。 考虑使用自动化机器学习 (AutoML) 来最大限度地减少工作量。
- 将预测功能集成到内部预算工具中。
- 自动检测和缓解成本差异。
- 实现可实时识别和解决成本差异的自动化流程。
- 建立相关工作流或机制，以迅速调查和缓解差异，确保成本控制与预测的预算相协调。
- 根据实际成本建立自定义预测和预算报告，供所有利益干系人使用。
- 如果要度量单位成本，请考虑为单位成本建立预测，以更好地了解你的成本收入比是呈上升还是下降趋势。
- 建立并自动执行 KPI，例如：
- 成本与预测，用于衡量预测算法的准确性。
- 只有在存在预期的使用模式且没有异常时，才能执行该操作。
- 没有异常时，目标差额 <12%。
- 成本与预测，用于衡量成本是否达到目标值。
- 它会评估是否存在异常来衡量云解决方案的性能。
- 设定的差额范围是 12-20%，其中 <12% 表示优化后的团队、项目或工作负载。
- 该时间段内导致成本超出预期范围的意外异常数。
- 对预测警报做出反应的时间。
- 成本与预测，用于衡量预测算法的准确性。
有关详细信息，请转到 FinOps Foundation
此功能是 FinOps 基金会提供的 FinOps 框架的一部分，FinOps 基金会是一个致力于推进云成本管理和优化的非营利性组织。 有关 FinOps 的详细信息（包括有用的 playbook、培训和认证计划等），请参阅 FinOps 框架文档中的预测功能一文。
还可以在 FinOps Foundation YouTube 频道中找到相关视频：
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