Azure Danışmanı’nı kullanarak hizmet maliyetlerini düşürme
Azure Danışmanı, boşta olan ve yeterince kullanılmayan kaynakları belirleyerek genel Azure harcamanızı iyileştirmenize ve azaltmanıza yardımcı olur. Danışman panosundaki Maliyet sekmesinden maliyet önerileri alabilirsiniz.
Azure Portal oturum açın.
Herhangi bir sayfada Danışman'ı arayın ve seçin.
Danışman panosunda Maliyet sekmesini seçin.
Az kullanılan örnekleri yeniden boyutlandırarak veya kapatarak sanal makine (VM) veya sanal makine ölçek kümesi (VMSS) harcamalarını iyileştirme
Bazı uygulama senaryoları tasarım gereği kullanımın düşük olmasına neden olsa da, genellikle sanal makinelerinizin veya sanal makine ölçek kümelerinizin boyutunu ve sayısını yöneterek tasarruf edebilirsiniz.
Danışman, düşük kullanımı belirlemek ve sanal makinelerin ve sanal makine ölçek kümelerinin en iyi kullanımını sağlamak için ideal öneriyi belirlemek için makine öğrenmesi algoritmalarını kullanır. Önerilen eylemler, değerlendirilen kaynağa özgü olarak kapatılır veya yeniden boyutlandırılır.
Kapatma önerileri
Danışman, son yedi gün içinde hiç kullanılmayan kaynakları tanımlar ve bunları kapatmak için bir öneride bulunur.
Öneri ölçütleri CPU ve Giden Ağ kullanım ölçümlerini içerir. CPU ve Giden Ağ kullanımının yeterli olduğunu bulduğumuzdan bellek dikkate alınmaz.
Son yedi günlük kullanım verileri analiz edilir. Yapılandırmalarda geri arama döneminizi değiştirebilirsiniz. Kullanılabilir geri arama süreleri 7, 14, 21, 30, 60 ve 90 gündür. Geri arama süresini değiştirdikten sonra önerilerin güncelleştirililmesi 48 saate kadar sürebilir.
Ölçümler 30 saniyede bir örneklenir, 1 dk'ya toplanır ve daha sonra 30 dak'a kadar toplanır (30 dk'ya toplama yaparken ortalama değerlerin maksimumunu alıyoruz). Sanal makine ölçek kümelerinde, tek tek sanal makinelerden alınan ölçümler, örnekler arasındaki ölçümlerin ortalaması kullanılarak toplanır.
Şu durumda bir kapatma önerisi oluşturulur:
- Tüm çekirdekler arasında toplam MAKSIMUM CPU kullanımı değerinin P95 değeri %3'ten azdır
- Son 3 gün içindeki ortalama CPU'nun P100'ünü (tüm çekirdekler için toplam) <= %2
- Giden Ağ kullanımı yedi günlük süre boyunca %2'den az
SKU önerilerini yeniden boyutlandırma
Danışman, geçerli yükü daha düşük maliyetli (perakende fiyatlarına göre) daha uygun bir SKU'ya sığdırmak mümkün olduğunda sanal makineleri yeniden boyutlandırmanızı önerir. Danışman, sanal makine ölçek kümelerinde geçerli yükü daha uygun bir SKU'ya veya aynı SKU'nun daha az sayıda örneğine sığdırmak mümkün olduğunda yeniden boyutlandırmayı önerir.
Öneri ölçütleri CPU, Bellek ve Giden Ağ kullanımını içerir.
Son 7 günlük kullanım verileri analiz edilir. Yapılandırmalarda geri arama döneminizi değiştirebileceğinizi unutmayın. Kullanılabilir geri arama süreleri 7, 14, 21, 30, 60 ve 90 gündür. Geri arama süresini değiştirdikten sonra önerilerin güncelleştirilme süresinin 48 saat kadar sürebileceğini unutmayın.
Ölçümler her 30 saniyede bir örneklenir, 1 dakikaya toplanır ve daha sonra 30 dakikaya kadar toplanır (30 dakikaya kadar toplanırken ortalama değerlerin maksimumunu alır). Sanal makine ölçek kümelerinde, tek tek sanal makinelerden alınan ölçümler örnek sayısı önerileri için ölçümlerin ortalaması kullanılarak toplanır ve SKU değişiklik önerileri için ölçümlerin üst sınırı kullanılarak toplanır.
Aşağıdaki ölçütlere göre uygun bir SKU (sanal makineler için) veya örnek sayısı (sanal makine ölçek kümesi kaynakları için) belirlenir:
- Yeni SKU'da iş yüklerinin performansı etkilenmez.
- Kullanıcıya yönelik iş yükleri için hedef:
- Önerilen SKU'da %40 veya daha düşük bir düzeyde CPU ve Giden Ağ kullanımının P95'i
- Önerilen SKU'da %60 veya daha düşük bir düzeyde P100 Bellek kullanımı
- Kullanıcıya yönelik olmayan iş yükleri için hedef:
- Yeni SKU'da %80 veya daha düşük bir düzeyde CPU ve Giden Ağ kullanımının P95'i
- Yeni SKU'da %80 veya daha düşük bir düzeyde P100 Bellek kullanımı
- Kullanıcıya yönelik iş yükleri için hedef:
- Varsa, yeni SKU aynı Hızlandırılmış Ağ ve Premium Depolama özelliklerine sahiptir
- Varsa yeni SKU, sanal makinenin geçerli bölgesinde öneriyle desteklenir
- Varsa yeni SKU daha düşük maliyetlidir
- Sanal makine ölçek kümesi Service Fabric veya AKS tarafından yönetiliyorsa örnek sayısı önerileri de dikkate alınır. Service Fabric tarafından yönetilen kaynaklar için öneriler güvenilirlik ve dayanıklılık katmanlarını dikkate alır.
- Yeni SKU'da iş yüklerinin performansı etkilenmez.
Danışman, cpu kullanım özelliklerini analiz ederek bir iş yükünün kullanıcıya yönelik olup olmadığını belirler. Yaklaşım, Microsoft Research tarafından elde edilen bulguları temel alır. Burada daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz: Bulut Platformlarında Tahmin Tabanlı Power Oversubscription - Microsoft Research.
Performans etkisi olmayan en uygun ve en ucuz maliyetlere bağlı olarak Danışman, aynı ailedeki daha küçük SKU'ları (örneğin D3v2'dan D2v2'ye) değil, aynı zamanda daha yeni bir sürümde (örneğin D3v2'dan D2v3'e) veya farklı bir ailede (örneğin D3v2-E3v2) SKU'ları önerir.
Sanal makine ölçek kümesi kaynakları için Danışman, örnek sayısı değişiklikleri kolayca eyleme dönüştürülebildiğinden örnek sayısı önerilerini SKU değişiklik önerilerine göre önceliklendirir ve bu da daha hızlı tasarruf sağlar.
Hızla artırılabilir öneriler
İş yüklerinin değişken iş yükü performans gereksinimlerini destekleyen ve genel amaçlı SKU'lardan daha düşük maliyetli olan, SeriLeştirilebilir SKU'lar olarak adlandırılan özel SKU'larda çalışmaya uygun olup olmadığını değerlendiriyoruz. Seri hale dönüştürülebilir SKU'lar hakkında daha fazla bilgi için bkz. B serisi seri serileri- Azure Sanal Makineler.
Şu durumlara karşı serileştirilebilir bir SKU önerisi yapılır:
- Ortalama CPU kullanımı , seri hale dönüştürülebilir SKU'ların temel performansından daha azdır
- CPU'nun P95'i, serileştirilebilir SKU'ların temel performansının iki katının altındaysa
- Geçerli SKU hızlandırılmış ağ özelliğini etkinleştirmediyse, seri hale dönüştürülebilir SKU'lar henüz hızlandırılmış ağı desteklemediğinden
- Burstable SKU kredilerinin 7 gün içindeki ortalama CPU kullanımını desteklemek için yeterli olduğunu belirlersek. Yapılandırmalarda geri arama döneminizi değiştirebileceğinizi unutmayın.
Sonuçta elde edilen öneri, kullanıcının geçerli sanal makinesini veya sanal makine ölçek kümesini aynı sayıda çekirdek içeren bir serileştirilebilir SKU'ya yeniden boyutlandırması gerektiğini önerir. Bu öneri, bir kullanıcının daha düşük maliyetten yararlanması ve ayrıca iş yükünün düşük ortalama kullanıma sahip olması, ancak B serisi SKU tarafından en iyi şekilde sağlanabilecek durumlarda yüksek ani artışlar olması için yapılır.
Danışman, önerilen eylemlerden biri için tahmini maliyet tasarruflarını gösterir: yeniden boyutlandırma veya kapatma. Yeniden boyutlandırma için Danışman geçerli ve hedef SKU/örnek sayısı bilgilerini sağlar. Az kullanılan sanal makinelerde veya sanal makine ölçek kümelerinde eylem gerçekleştirme konusunda daha seçici olmak için CPU kullanım kuralını aboneliğe göre ayarlayabilirsiniz.
Bazı durumlarda öneriler benimsenemez veya bu yaygın senaryolardan bazıları gibi geçerli olmayabilir (başka durumlar da olabilir):
Yaklaşan trafiği karşılamak için sanal makine veya sanal makine ölçek kümesi sağlandı
Sanal makine veya sanal makine ölçek kümesi, yeniden boyutlandırma algoritması tarafından dikkate alınmayan CPU, Bellek ve Ağ dışındaki ölçümler gibi diğer kaynakları kullanır
Etkin bir şekilde kullanılmasa bile geçerli SKU'da belirli testler yapılıyor
Sanal makine veya sanal makine ölçek kümesi SKU'larını homojen tutmanız gerekiyor
Olağanüstü durum kurtarma amacıyla kullanılan sanal makine veya sanal makine ölçek kümesi
Böyle durumlarda, öneriyle ilişkili Kapat/Ertele seçeneklerini kullanmanız yeterlidir.
Sınırlamalar
Önerilerle ilişkili tasarruflar perakende fiyatlarına bağlıdır ve hesabınız için geçerli olabilecek geçici veya uzun vadeli indirimleri dikkate almaz. Sonuç olarak, listelenen tasarruflar gerçekten mümkün olandan daha yüksek olabilir.
Öneriler, Ayrılmış Örnekler (RI) / Tasarruf planı satın almalarının varlığını dikkate almaz. Sonuç olarak, listelenen tasarruflar gerçekten mümkün olandan daha yüksek olabilir. Bazı durumlarda, örneğin seriler arası öneriler söz konusu olduğunda, ayrılmış örneklerin satın alındığı SKU türlerine bağlı olarak, iyileştirme önerilerine uyulduğunda maliyetler artabilir. Doğru boyuttaki önerilere göre hareket ettiğinizde RI/Tasarruf planı satın almalarınızı dikkate almanız konusunda sizi uyarıyoruz.
Bu önerileri geliştirmek için sürekli çalışıyoruz. Danışman Forumu'nda geri bildirim paylaşmaktan çekinmeyin.
VM/VMSS önerilerini yapılandırma
Danışman sanal makinesini (VM) ve Sanal Makine Ölçek Kümeleri önerilerini ayarlayabilirsiniz. Özellikle, yalnızca belirli CPU kullanımına sahip makinelere yönelik önerileri göstermek üzere her abonelik için bir filtre ayarlayabilirsiniz. Bu ayar önerileri filtreler ancak bunların oluşturulma şeklini değiştirmez.
Dekont
Gerekli izinlere sahip değilseniz, seçenek kullanıcı arabiriminde devre dışı bırakılır. İzinler hakkında bilgi için bkz . Azure Danışmanı'nda izinler.
Danışman VM'Sanal Makine Ölçek Kümeleri doğru boyutlandırma kurallarını ayarlamak için şu adımları izleyin:
Herhangi bir Azure Danışmanı sayfasında, sol gezinti bölmesinde Yapılandırma'ya tıklayın. Danışman Yapılandırması sayfası, varsayılan olarak Kaynaklar sekmesi seçili olarak açılır.
VM/Sanal Makine Ölçek Kümeleri sağ boyutlandırma sekmesini seçin.
Ortalama CPU kullanımı için bir filtre ayarlamak istediğiniz abonelikleri seçin ve düzenle'ye tıklayın.
İstenen ortalama CPU kullanım değerini seçin ve Uygula'ya tıklayın. Yeni ayarların önerilere yansıtılması 24 saate kadar sürebilir.
Sonraki adımlar
Danışman önerileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz: