成本建議
Azure Advisor 可找出閒置和未充分利用的資源，協助您減少 Azure 的整體費用並進行最佳化。 您可以從 Advisor 儀表板上的 [成本] 索引標籤取得成本建議。
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在 Advisor 儀錶板上，選取 [ 成本] 索引標籤。
AI 服務
此檔智慧資源的潛在成本節省
我們發現您的檔智慧 （先前稱為 表格辨識器） 資源在過去 30 天內有足夠的使用量，讓您考慮使用承諾層。
深入瞭解認知服務 - AzureAdvisorFRCommitment （此 電腦視覺 資源的潛在成本節省）。
此電腦視覺資源可能省下的成本
我們發現您的 電腦視覺 資源在過去 30 天內有足夠的 READ 使用量，讓您考慮使用承諾層。
深入瞭解認知服務 - AzureAdvisorCVReadCommitment （此 電腦視覺 資源的潛在成本節省）。
此語音服務資源可能省下的成本
我們發現您的語音服務資源在過去 30 天內有足夠的使用量，讓您考慮使用承諾層。
深入了解認知服務 - AzureAdvisorSpeechCommitment （Azure AI 檔智能定價）。
此翻譯工具資源可能省下的成本
我們發現您的 翻譯工具 資源在過去 30 天內有足夠的使用量，讓您考慮使用承諾層。
深入瞭解認知服務 - AzureAdvisor 翻譯工具 Commitment（此 翻譯工具 資源的潛在成本節省）。
此 LUIS 資源可能省下的成本
我們發現您的 LUIS 資源在過去 30 天內有足夠的使用量，讓您考慮使用承諾層。
深入瞭解認知服務 - AzureAdvisorLUISCommitment（此 LUIS 資源的潛在成本節省）。
此語言服務資源可能省下的成本
我們發現您的語言服務資源在過去 30 天內有足夠的使用量，讓您考慮使用承諾層。
深入了解認知服務 - AzureAdvisorTextAnalyticsCommitment（此語言服務資源的潛在成本節省）。
啟用 Azure Databricks 叢集的自動調整
自動調整規模可讓您更輕鬆地達到高叢集使用率，因為您不需要佈建叢集以配合工作負載。 當您使用自動調整時，相較於靜態叢集，工作負載可以更快執行，而且整體成本可以降低。
深入瞭解 Databricks 工作區 - DatabricksEnableAutoscaling （啟用 Azure Databricks 叢集的自動調整）。
分析
未使用、已停止、數據總管資源
這項建議會呈現所有停止使用的資料總管資源 (至少停止使用 60 天)。 請考慮刪除資源。
深入了解數據總管資源 - ADX 已停止的資源（未使用的已停止數據總管資源）。
未使用/空白數據總管資源
此建議會顯示從上次更新布建超過 10 天的所有數據總管資源，並找到空白或沒有活動。 請考慮刪除資源。
深入了解數據總管資源 - ADX 未使用的資源（未使用/空白數據總管資源）。
設定適當的資料總管資源大小以達到最佳成本
偵測到其中一或多個問題：低數據容量、CPU 使用率或記憶體使用率。 相應減少和/或相應縮小資源，以顯示建議的組態。
深入了解數據總管資源 - 針對成本調整大小（以最佳成本調整數據總管資源的大小）。
降低資料總管資料表快取原則以將成本最佳化
減少數據表快取原則會釋放低 CPU 使用率、記憶體和高快取大小設定的數據總管叢集節點。
深入了解數據總管資源 - ReduceCacheForAzureDataExplorerTables （減少數據總管數據表快取原則以將成本優化）。
未使用的執行中資料總管資源
此建議會顯示所有無使用者活動的執行中資料總管資源。 請考慮停止這些資源。
深入了解 數據總管資源 - StopUnusedClusters （未使用執行的數據總管資源） 。
清除資料總管資源中未使用的儲存體
經過一段時間後，內部範圍合併作業可能會累積多餘和未使用的儲存體成品，且已超過資料保留期間。 雖然這種未參考的資料不會對效能造成負面影響，但其可能導致儲存體非必要的使用及更高的成本。 此建議會顯示具有未使用儲存體成品的資料總管資源。 建議您執行清除命令來偵測和刪除未使用的記憶體成品，並降低成本。 復原能力將會重設為清除時間，且在執行清除之前所建立的數據上無法使用。
深入了解數據總管資源 - RunCleanupCommandForAzureDataExplorer （清除數據總管資源中未使用的記憶體）。
為資料總管資源啟用最佳化的自動調整
您的資源看起來可能已自動調整來降低成本 (根據使用量模式、快取使用率、擷取使用率和 CPU)。 若要將成本和效能最佳化，建議您啟用最佳化的自動調整。 若要確定您未超過計劃的預算，請在啟用優化的自動調整時新增實例計數上限。
深入了解數據總管資源 - EnableOptimizedAutoscaleAzureDataExplorer（啟用數據總管資源的優化自動調整）。
將資料總管叢集變更為更具成本效益且效能更佳的 SKU
您有在非最佳 SKU 下運作的資源。 我們建議您移轉至更具成本效益且效能更佳的 SKU。 此 SKU 應降低您的成本，並改善整體效能。 我們已計算符合叢集 CPU 和快取的必要執行個體計數。
深入了解數據總管資源 - SkuChangeForAzureDataExplorer（將數據總管叢集變更為更具成本效益且效能更佳的 SKU）。
請考慮變更定價層
根據您的目前使用量量，調查變更您的定價（承諾用量）層以接收折扣並降低成本。
深入瞭解 Log Analytics 工作區 - 請考慮ChangingPricingTier （考慮變更定價層）。
考慮在選取的資料表上設定低成本的基本記錄方案
我們發現每個月擷取超過 1 GB 的資料表符合低成本基本記錄資料方案資格。 基本記錄計劃可讓您以較低的成本搜尋偵錯和疑難解答功能。
深入瞭解 Log Analytics 工作區 - EnableBasicLogs （請考慮在選取的數據表上設定低成本的基本記錄計劃）。
請考慮移除未使用的還原資料表
您有一或多個資料表，其中具有工作區中已還原的資料。 如果您不再使用還原的數據，請刪除數據表以避免不必要的費用。
深入瞭解 Log Analytics 工作區 - DeleteRestoredTables （請考慮移除未使用的還原數據表）。
請考慮在 Spark 計算上啟用自動暫停
在設定閑置閑置期間之後，自動暫停並關閉未使用的計算資源。
深入瞭解 Synapse 工作區 - EnableSynapseSparkComputeAutoPauseGuidance （請考慮在 spark compute 上啟用自動暫停功能。）
請考慮在 Spark 計算上啟用自動調整
自動調整會自動相應增加和減少叢集實例中的節點數目。 在建立新的 Spark 集區期間，您可以在選取自動調整時設定節點數目下限和上限。 接著自動調整就會監視負載的資源需求，然後擴大或縮小節點數目。 這項功能不需額外付費。
深入瞭解 Synapse 工作區 - EnableSynapseSparkComputeAutoScaleGuidance （請考慮在 spark compute 上啟用自動調整功能。）
計算
標準 SSD 磁碟計費上限。
在標準 HDD 中執行高 IO 工作負載的客戶可以升級至標準 SSD，並受益於更佳的效能和 SLA，現在體驗到計費交易數目上限的限制。
深入了解瞭解 Azure 磁碟 儲存體 計費。
識別使用量過低的磁碟
您有使用小於 10% 的磁碟大小，以節省成本。
深入瞭解 受控磁碟：尋找和刪除未連結的磁碟。
您有未連結至 VM 超過 30 天的磁碟。 評估您是否仍然需要磁碟。
我們發現您有未連結至 VM 超過 30 天的磁碟。 評估您是否仍然需要磁碟。 如果您決定刪除磁碟，則無法復原。 建議您在刪除之前建立快照集，或確定已不再需要磁碟中的資料。
深入瞭解 磁碟 - DeleteOrDowngradeUnattachedDisks （您有未連結至 VM 超過 30 天的磁碟。評估您是否仍然需要 disk。）。
將使用量低的虛擬機器擴展集調整至正確大小或關機
我們已分析過去七天內虛擬機擴展集的使用模式，並識別出使用量較低的虛擬機擴展集。 雖然某些案例的設計可能導致低使用率，但您通常可藉由管理虛擬機器擴展集的大小和數目來節省金錢。
深入瞭解虛擬機擴展集 - LowUsageVmss （正確大小或關機使用量過低的虛擬機擴展集）。
使用已啟用暫時 OS 磁碟的虛擬機器來節省成本，並獲得更理想的效能
使用暫時 OS 磁碟時，您會獲得下列優點：節省 OS 磁碟的記憶體成本。 縮短 OS 磁碟的讀取/寫入延遲。 將 OS (和暫存磁碟) 重設為其原始狀態，以加快 VM 重新安裝映像作業的執行速度。 最好針對具有無狀態工作負載的短期 IaaS VM 或 VM 使用暫時 OS 磁碟。
深入瞭解訂用帳戶 - 暫時性OsDisk （使用 虛擬機器 啟用暫時OS磁碟以節省成本並取得更好的效能）。
資料庫
調整使用量過低的 MariaDB 伺服器大小
我們的內部遙測顯示您的 MariaDB 資料庫伺服器資源在過去七天內已長時間使用量過低。 低資源使用率會導致不需要的支出，而不需要修正，而不會對效能造成重大影響。 為了降低成本，並有效率地管理資源，我們建議您將計算大小 (虛擬核心) 縮減一半。
深入瞭解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDbCpuRightSize （右大小使用量過低的 MariaDB 伺服器） 。
調整使用量過低的 MySQL 伺服器大小
我們的內部遙測顯示您的 MySQL 資料庫伺服器資源在過去七天內使用量過低。 低資源使用率會導致不需要的支出，而不需要修正，而不會對效能造成重大影響。 為了降低成本，並有效率地管理資源，我們建議您將計算大小 (虛擬核心) 縮減一半。
深入瞭解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLCpuRightSize （大小不足的 MySQL 伺服器） 。
調整使用量過低的 PostgreSQL 伺服器大小
我們的內部遙測顯示您的 PostgreSQL 資料庫伺服器資源在過去七天內已長時間使用量過低。 低資源使用率會導致不需要的支出，而不需要修正，而不會對效能造成重大影響。 為了降低成本，並有效率地管理資源，我們建議您將計算大小 (虛擬核心) 縮減一半。
深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlCpuRightSize （右大小使用量過低的 PostgreSQL 伺服器） 。
檢閱您 Azure Cosmos DB 免費層帳戶的設定
您的 Azure Cosmos DB 免費層帳戶目前包含總布建輸送量超過每秒 1,000 個要求單位的資源（RU/秒）。 因為免費層只涵蓋您帳戶中布建的前 1000 RU/秒輸送量，因此任何超過 1000 RU/秒的輸送量會以一般定價計費。 因此，我們預期您需支付 Azure Cosmos DB 帳戶上目前布建的輸送量費用。
深入瞭解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBFreeTierOverage （檢閱 Azure Cosmos DB 免費層帳戶的設定）。
請考慮對閒置的 Azure Cosmos DB 容器採取行動
在過去 30 天內，我們未在您的一個或多個 Azure Cosmos DB 容器上偵測到任何活動。 請考慮降低其輸送量，或是，如果您不打算使用這些容器，請將其刪除。
深入瞭解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBIdleContainers （請考慮對閑置的 Azure Cosmos DB 容器採取動作）。
在 Azure Cosmos DB 資料庫或容器上啟用自動調整
根據過去七天的使用量，您可以啟用自動調整來儲存。 在每個小時中，我們將佈建的 RU/秒與 RU/秒的實際使用率 (自動調整的調整目標) 進行比較，並計算在一段時間內節省的成本。 自動調整會在不使用時縮小 RU/秒，協助您最佳化成本。
深入瞭解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBAutoscale 建議 （在 Azure Cosmos DB 資料庫或容器上啟用自動調整）。
在您的 Azure Cosmos DB 資料庫或容器上設定手動輸送量，而非自動調整
根據過去七天的使用量，您可以使用手動輸送量來儲存，而不是自動調整。 當最大輸送量的平均使用率 (RU/秒) 大於 66% 或小於或等於 10% 時，手動輸送量會更符合成本效益。
管理及治理
Azure 監視器
如需 Azure 監視器成本優化建議，請參閱 在 Azure 監視器中優化成本。
購買計算的節省方案可以獲得更低的價格
在分析了您過去 30 天的計算使用量後，建議您新增節省方案以省下更多成本。 只要承諾在為期 1 或 3 年的時間內支付固定的小時費率，節省方案可讓您在精選的計算服務獲得更低的價格。 當您全域使用精選的計算服務時，該方案會以更低的價格來對您的使用量計費。 如果您的使用量高於每小時承諾用量時，則會以平常的隨用隨付價格計費。 此成本節省會自動套用到全域的計算使用量，即使使用量需求隨著時間發生變化，您仍會繼續節省費用。 節省方案更適合動態工作負載，並可同時適應計劃性或非計劃性變更，保留則更適合穩定且可預測的工作負載，且沒有計劃性變更。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍節省方案可在購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - SavingsPlan（購買計算的節省方案可能會解除鎖定較低的價格）。
網路
刪除提供者狀態為未佈建的 ExpressRoute 線路
我們注意到您的 ExpressRoute 線路處於「未佈建」的提供者狀態超過一個月。 此線路目前會依您的訂用帳戶按小時計費。 如果您不打算使用連線提供者布建線路，請刪除線路。
深入瞭解 ExpressRoute 線路 - ExpressRouteCircuit （刪除未布建提供者狀態中的 ExpressRoute 線路）。
重新規劃或刪除閒置的虛擬網路閘道
我們注意到，您的虛擬網路閘道已閒置超過 90 天。 此閘道會按小時計費。 重新設定此閘道，如果您不想再使用它，請將其刪除。
深入瞭解虛擬網路網關 - IdleVNetGateway （重新用途或刪除閑置的虛擬網路網關）。
請考量移轉至 Front Door 標準版/進階版
您的 Front Door 傳統層包含大量的網域或路由規則，因此會增加額外費用。 Front Door Standard 或 進階版 層不會依其他網路變數或路由規則收取費用。 請考量移轉以以節約成本。
深入瞭解 Front Door 定價。
請考慮在一個單一 Front Door 標準版/進階版設定檔下使用多個端點
我們偵測到您的訂用帳戶包含多個 Front Door 標準版/進階版設定檔，其中包含少量端點。 您可以使用一個設定檔內的多個端點，節約基本費用的成本。 針對標準層，您最多可以使用 10 個端點，進階層則最多 25 個端點。
深入瞭解 Front Door 端點。
保留執行個體
購買虛擬機器保留執行個體以省下較隨用隨付多的成本
保留執行個體所提供的折扣遠大於隨用隨付價格。 使用保留實例，您可以預先購買虛擬機的基本成本。 折扣會自動套用至大小和區域與保留實例相同的新 VM 或現有 VM。 我們分析了過去 30 天的使用量，並建議省錢的保留實例。
深入瞭解虛擬機 - ReservedInstance （購買虛擬機保留實例以節省隨用隨付成本的費用）。
請考慮使用App Service 保留實例來節省隨選成本
我們已分析所選字詞、回溯期間內的App Service使用模式，並建議購買保留實例，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買 App Service 方案的每小時使用量，並節省隨用隨付成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是根據個別訂閱選定期間及回顧期間的使用量模式加以計算。
深入瞭解訂用帳戶 - AppServiceReservedCapacity （考慮 App Service 保留實例以節省隨選成本）。
請考慮使用 Azure Cosmos DB 保留實例來節省隨用隨付成本
我們分析過去 30 天內的 Azure Cosmos DB 使用量模式，並計算保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買 Azure Cosmos DB 每小時使用量，並節省隨用隨付成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 系統會計算過去 30 天內個別訂用帳戶和使用量模式的節省估計值。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以節省更多費用。
深入瞭解訂用帳戶 - CosmosDBReservedCapacity （請考慮 Azure Cosmos DB 保留實例以節省隨用隨付成本）。
考慮虛擬機保留實例以節省隨選成本
保留執行個體所提供的折扣遠大於隨選價格。 使用保留實例，您可以預先購買虛擬機的基本成本。 折扣會自動套用至大小和區域與保留實例相同的新 VM 或現有 VM。 我們已分析所選字詞的使用量、回顧期間，以及建議省錢的保留實例。
深入瞭解訂用帳戶 - ReservedInstance（考慮虛擬機保留實例以節省隨選成本）。
請考慮 Cosmos DB 保留實例，以節省隨用隨付成本
我們已分析您在所選字詞、回頭查看期間及計算保留實例購買的 Cosmos DB 使用量模式，以最大化節省成本。 使用保留實例，您可以預先購買 Cosmos DB 每小時使用量，並節省隨用隨付成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 系統會針對所選字詞、回溯期間內個別訂用帳戶和使用量模式計算節省估計值。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以節省更多費用。
深入瞭解訂用帳戶 - CosmosDBReservedCapacity （請考慮 Cosmos DB 保留實例以節省隨用隨付成本）。
請考慮使用 SQL PaaS DB 保留實例來節省隨用隨付成本
我們分析過去 30 天內的 SQL PaaS 使用模式，並建議購買保留實例，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買 SQL PaaS 部署的每小時使用量，並節省 SQL PaaS 計算成本。 SQL 授權會分開計費，且不會依保留折扣。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - SQLReservedCapacity （考慮 SQL PaaS DB 保留實例以節省隨用隨付成本）。
請考慮使用App Service戳記費用保留實例，以節省隨選成本
我們分析過去 30 天內 App Service 隔離的環境戳記費用使用量模式，並建議購買保留實例，以節省最多成本。 使用保留實例，您可以預先購買隔離環境戳記費用的每小時使用量，並節省隨用隨付成本。 保留實例僅適用於戳記費用，不適用於App Service實例。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 根據過去 30 天內的使用模式，計算個別訂用帳戶的節省估計值。
深入瞭解訂用帳戶 - AppServiceReservedCapacity（請考慮 App Service 戳記費用保留實例，以節省隨選成本）。
考慮適用於 MariaDB 的資料庫保留實例，以節省隨用隨付成本
我們分析過去 30 天內的 適用於 MariaDB 的 Azure 資料庫 使用量模式，並建議購買保留實例，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買 MariaDB 每小時使用量，並節省計算成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 系統會計算個別訂用帳戶的節省估計值，以及過去30天內的使用模式。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - MariaDBSQLReservedCapacity（考慮適用於 MariaDB 的資料庫保留實例，以節省隨用隨付成本）。
請考慮使用適用於 MySQL 的資料庫保留實例，以節省隨用隨付成本
我們分析過去 30 天內的 My SQL 資料庫 使用量模式，並建議購買保留實例，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買 MySQL 每小時使用量，並節省計算成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 系統會計算個別訂用帳戶的節省估計值，以及過去30天內的使用模式。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - MySQLReservedCapacity （考慮適用於 MySQL 的資料庫保留實例，以節省隨用隨付成本）。
考慮適用於 PostgreSQL 的資料庫保留實例，以節省隨用隨付成本
我們分析過去 30 天內適用於 PostgreSQL 的資料庫使用模式，並建議購買保留實例，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買Postgre SQL 資料庫 每小時使用量，並節省隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 系統會計算個別訂用帳戶的節省估計值，以及過去30天內的使用模式。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - PostgreSQLReservedCapacity （考慮適用於 PostgreSQL 的資料庫保留實例，以節省隨用隨付成本）。
請考慮快取 Redis 保留實例，以節省隨用隨付成本
我們分析了過去 30 天內的 Redis 快取使用量模式，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買 Cache for Redis 每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - RedisCacheReservedCapacity （考慮 Cache for Redis 保留實例以節省隨用隨付成本）。
請考慮使用 Azure Synapse Analytics （先前稱為 SQL DW） 保留實例來節省隨用隨付成本
我們會分析過去 30 天內的 Azure Synapse Analytics 使用模式，並建議保留實例購買，以節省最多成本。 使用保留實例，您可以預先購買 Synapse Analytics 每小時使用量，並節省隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - SQLDWReservedCapacity （考慮 Azure Synapse Analytics （先前稱為 SQL DW） 保留實例，以節省隨用隨付成本。
（預覽）請考慮 Blob 記憶體保留實例以節省 Blob v2 和 Data Lake Storage Gen2 成本
我們分析了過去 30 天內的 Azure Blob 和 Data Lake 記憶體使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 Blob 記憶體保留實例僅適用於儲存在 Azure Blob （GPv2） 和 Azure Data Lake 儲存體 （Gen 2） 上的數據。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - BlobReservedCapacity （預覽） 考慮 Blob 記憶體保留實例，以節省 Blob v2 和 Data Lake Storage Gen2 成本。
請考慮使用 Azure 專用主機保留實例，以節省隨選成本
我們分析過去 30 天內的 Azure 專用主機使用量，並計算保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - AzureDedicatedHostReservedCapacity （請考慮 Azure 專用主機保留實例以節省隨選成本）。
請考慮Data Factory保留實例，以節省隨選成本
我們分析了過去 30 天內的 Data Factory 使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - DataFactorybReservedCapacity （請考慮 Data Factory 保留實例以節省隨選成本）。
請考慮使用 Azure 資料總管保留實例來節省隨選成本
我們分析了過去 30 天內的 Azure 數據總管使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - AzureDataExplorerReservedCapacity （請考慮 Azure 數據總管保留實例以節省隨選成本）。
請考慮 Azure 檔案儲存體 保留實例，以節省隨選成本
我們分析了您過去 30 天內的 Azure 檔案儲存體 使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - AzureFilesReservedCapacity （請考慮 Azure 檔案儲存體 保留實例以節省隨選成本）。
請考慮 Azure VMware 解決方案 保留實例，以節省隨選成本
我們分析過去 30 天內的 Azure VMware 解決方案 使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - AzureVMwareSolutionReservedCapacity （請考慮 Azure VMware 解決方案 保留實例，以節省隨選成本。
請考慮 NetApp 儲存體 保留實例，以節省隨選成本
我們分析過去 30 天內的 NetApp 儲存體 使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - NetApp 儲存體 ReservedCapacity （使用保留優化 Azure 檔案儲存體 的成本）。
請考慮使用 Azure 受控磁碟保留實例，以節省隨選成本
我們分析了過去 30 天內的 Azure 受控磁碟使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - AzureManagedDiskReservedCapacity （請考慮 Azure 受控磁碟保留實例以節省隨選成本）。
請考慮使用 Red Hat 保留實例來節省隨選成本
我們分析了過去 30 天內的 Red Hat 使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - RedHatReservedCapacity （請考慮 Red Hat 保留實例以節省隨選成本）。
請考慮 RedHat OSA 保留實例，以節省隨選成本
我們分析了過去 30 天內的 RedHat 開放原始碼保證 （OSA） 使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - RedHatOsaReservedCapacity （請考慮 RedHat OSA 保留實例以節省隨選成本）。
請考慮 SapHana 保留實例，以節省隨選成本
我們分析了過去 30 天內的 SapHana 使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - SapHanaReservedCapacity （請考慮 SapHana 保留實例以節省隨選成本）。
請考慮使用 SuseLinux 保留實例來節省隨選成本
我們分析過去 30 天內的 SuseLinux 使用量，並計算保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - SuseLinuxReservedCapacity （請考慮 SuseLinux 保留實例以節省隨選成本）。
考慮 VMware Cloud Simple 保留實例
我們分析了您過去 30 天內的 VMware 雲端簡單使用量，並計算了保留實例購買，以節省最大成本。 使用保留實例，您可以預先購買每小時使用量，並節省您目前的隨選成本。 保留實例是計費權益，並會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - VMwareCloudSimpleReservedCapacity （請考慮 VMware Cloud Simple 保留實例）。
為即將到期的保留設定自動續約
列出的保留實例即將或最近過期。 不過，您的資源會繼續正常運作，不過，您將會依後續隨選費率計費。 若要將成本最佳化，請為這些保留設定自動續約，或手動購買更換項目。
深入瞭解 Reservation - ReservedInstancePurchaseNew （設定到期保留的自動更新）。
購買計算的節省方案可以獲得更低的價格
在分析了您過去 30 天的計算使用量後，建議您新增節省方案以省下更多成本。 當您承諾花費固定每小時一到三年的固定金額時，節省方案會解除鎖定選取計算服務的價格。 當您全域使用精選的計算服務時，該方案會以更低的價格來對您的使用量計費。 當您的使用量高於每小時承諾用量時，您將會以定期隨用隨付價格計費。 此成本節省會自動套用到全域的計算使用量，即使使用量需求隨著時間發生變化，您仍會繼續節省費用。 節省方案更適合動態工作負載，並可同時適應計劃性或非計劃性變更，保留則更適合穩定且可預測的工作負載，且沒有計劃性變更。 節省的估計值是針對個別訂用帳戶和過去 30 天內觀察到的使用量模式而計算的。 共用範圍節省方案可在購買體驗中取得，且可以進一步節省費用。
深入瞭解訂用帳戶 - SavingsPlan（購買計算的節省方案可能會解除鎖定較低的價格）。
請考慮 Cosmos DB 保留實例，以節省隨用隨付成本
我們已分析您在所選字詞、回頭查看期間及計算保留實例購買的 Cosmos DB 使用量模式，以最大化節省成本。 使用保留實例，您可以預先購買 Cosmos DB 每小時使用量，並節省隨用隨付成本。 保留實例是計費權益，會自動套用至新的或現有的部署。 節省的估計值是針對個別訂閱及選定期間與回顧期間的使用量模式加以計算。 共用範圍建議可在保留購買體驗中取得，且可以節省更多費用。
深入瞭解訂用帳戶 - CosmosDBReservedCapacity （請考慮 Cosmos DB 保留實例以節省隨用隨付成本）。
儲存體
使用標準儲存體來儲存受控磁碟快照集
若要節省 60% 的成本，請將快照集儲存在 Standard 儲存體，而不論父磁碟的儲存類型為何。 這是 受控磁碟 快照集的預設選項。 將您的快照集從進階遷移至標準儲存體。 參閱受控磁碟定價詳細資料。
深入瞭解受控磁碟快照集 - ManagedDiskSnapshot （使用標準 儲存體 來儲存 受控磁碟 快照集）。
在儲存體帳戶中重新瀏覽傳統記錄資料的保留原則
在您的儲存體帳戶上偵測到大型傳統記錄資料。 您需支付儲存在記憶體帳戶中的數據容量，包括傳統記錄。 檢查傳統記錄的保留原則，並使用必要的期間進行更新，以保留較少的記錄數據。 這將會減少不必要的傳統記錄資料，並因容量降低而節省您的計費成本。
深入瞭解 儲存體 帳戶 - XstoreLargeClassicLog （記憶體帳戶中傳統記錄數據的重新流覽保留原則）。
根據您的高交易/TB 比率，進階記憶體可能更具成本效益
您的交易/TB 比率可能很高。 確切數目取決於交易混合和區域，但任何超過 30 或 35 TPB/TB 的地方都是評估移至 進階版 記憶體的好候選專案。
深入瞭解 儲存體 帳戶 - MoveTo 進階版儲存體 （根據您的高交易/TB 比率，進階記憶體除了針對您的案例執行效能之外，可能更有成本效益。如需進階和標準帳戶定價的詳細資訊，請參閱這裡。
針對資料庫工作負載使用差異或增量備份
針對 Azure VM 中要備份到 Azure 的 SQL/HANA DB，搭配每週完整備份使用每日差異，通常比每日完整備份更符合成本效益。 對於 HANA，Azure 備份 也支援更具成本效益的增量備份。
深入了解復原服務保存庫 - 優化資料庫備份的成本（針對資料庫工作負載使用差異或增量備份）。
Web
適當大小的使用量過低 App Service 方案
我們已分析過去七天內 App Service 方案的使用模式，並識別出低 CPU 使用量。 雖然某些案例的設計會導致低使用率，但您可以藉由選擇成本較低的SKU來節省成本，同時保留相同的功能。
注意
- 目前，這項建議僅適用於在 WINDOWS 上執行的 App Service 方案，其可讓您在不遺失任何功能的情況下，從 P3v2 降低到 P2v2 或 P2v2 到 P1v2 等成本較低的層。
- 僅持續幾分鐘的CPU高載可能無法正確偵測到。 在縮減 SKU 之前，請先在 App Service 方案計量刀鋒視窗中仔細分析。
深入瞭解 App Service 方案。
未使用/空白 App Service 方案
您的 App Service 方案沒有任何與其相關聯的執行中應用程式。 請考慮刪除資源以降低費用，或在其下新增應用程式以利用其功能。
深入瞭解 App Service 方案。