Reduzieren der Dienstkosten mithilfe des Azure Advisors

Der Azure Advisor hilft Ihnen beim Optimieren und Senken Ihrer Gesamtausgaben für Azure, indem Ressourcen im Leerlauf bzw. zu gering ausgelastete Ressourcen ermittelt werden. Kostenempfehlungen finden Sie auf dem Advisor-Dashboard auf der Registerkarte Kosten.

1. Melden Sie sich am Azure-Portal an.

2. Suchen Sie auf einer beliebigen Seite nach dem Eintrag Advisor, und wählen Sie ihn aus.

3. Wählen Sie auf dem Advisor-Dashboard die Registerkarte Kosten aus.

Optimieren von virtuellen Computern (VMs) oder VM-Skalierungsgruppen (VM Scale Set, VMSS) durch Ändern der Größe oder Herunterfahren von Instanzen mit geringer Auslastung

Auch wenn es bei bestimmten Anwendungsszenarien entwurfsbedingt zu einer geringen Auslastung kommen kann, können Sie häufig Kosten sparen, indem Sie Größe und Anzahl Ihrer virtuellen Computer oder VM-Skalierungsgruppen steuern.

Der Advisor nutzt Machine Learning-Algorithmen, um eine geringe Auslastung und die ideale Empfehlung zu identifizieren, um eine optimale Nutzung virtueller Computer und VM-Skalierungsgruppen zu gewährleisten. Es wird empfohlenen, die Ressource, die gerade ausgewertet wird, entweder herunterzufahren oder ihre Größe zu ändern.

Empfehlungen zum Herunterfahren

Der Advisor identifiziert Ressourcen, die in den letzten sieben Tagen gar nicht verwendet wurden, und empfiehlt, sie herunterzufahren.

• Zu den Empfehlungskriterien gehören CPU- und ausgehende Netzwerkauslastungsmetriken. Der Arbeitsspeicher wird nicht berücksichtigt, seit wir festgestellt haben, dass CPU und ausgehende Netzwerkauslastung ausreichend sind.

• Die Nutzungsdaten der letzten sieben Tage werden analysiert. Sie können den Rückblickzeitraum in den Konfigurationen ändern. Die verfügbaren Rückblickzeiträume sind 7, 14, 21, 30, 60 und 90 Tage. Nachdem Sie den Rückblickzeitraum geändert haben, kann es bis zu 48 Stunden dauern, bis die Empfehlungen aktualisiert werden.

• Die Metriken werden alle 30 Sekunden abgefragt, auf 1 Minute und dann weiter auf 30 Minuten aggregiert (beim Aggregieren auf 30 Minuten verwenden wir das Maximum der Durchschnittswerte). Bei VM-Skalierungsgruppen werden die Metriken einzelner virtueller Computer aggregiert, wobei der instanzenübergreifende Mittelwert der Metriken verwendet wird.

• Eine Empfehlung zum Herunterfahren wird in folgenden Fällen erstellt:

  • P95 des maximalen Werts für die CPU-Auslastung für alle Kerne liegt bei weniger als drei Prozent
  • P100 der durchschnittlichen CPU-Auslastung in den letzten drei Tagen (Summe für alle Kerne) <= zwei Prozent
  • Die Netzwerkauslastung in ausgehender Richtung liegt innerhalb eines siebentägigen Zeitraums bei weniger als zwei Prozent

Empfehlungen zum Ändern der SKU-Größe

Advisor empfiehlt, die Größe virtueller Maschinen zu ändern, wenn es möglich ist, die aktuelle Last auf eine geeignetere SKU anzupassen, die kostengünstiger ist (basierend auf den Einzelhandelspreisen). Bei VM-Skalierungsgruppen empfiehlt Advisor nach Möglichkeit eine Größenänderung, um die aktuelle Last auf eine geeignetere günstigere SKU oder eine geringere Anzahl von Instanzen derselben SKU anzupassen.

• Zu den Empfehlungskriterien gehören CPU, Arbeitsspeicher und Auslastung des ausgehenden Netzwerks.

• Die Nutzungsdaten der letzten 7 Tage werden analysiert. Sie können den Rückblickzeitraum in den Konfigurationen ändern. Die verfügbaren Rückblickzeiträume sind 7, 14, 21, 30, 60 und 90 Tage. Nachdem Sie den Rückblickzeitraum geändert haben, kann es bis zu 48 Stunden dauern, bis die Empfehlungen aktualisiert werden.

• Die Metriken werden alle 30 Sekunden abgefragt, auf 1 Minute und dann weiter auf 30 Minuten aggregiert (beim Aggregieren auf 30 Minuten verwenden wir das Maximum der Durchschnittswerte). Bei VM-Skalierungsgruppen werden die Metriken von einzelnen virtuellen Computern aggregiert, wobei mithilfe des Mittelwerts der Metriken Empfehlungen für die Anzahl und mithilfe der maximalen Werts der Metriken SKU-Änderungsempfehlungen ermittelt werden.

• Eine entsprechende SKU (für virtuelle Computer) oder eine Instanzanzahl (für VM-Skalierungsgruppen-Ressourcen) wird anhand der folgenden Kriterien bestimmt:

  • Die Leistung der Workloads wird in der neuen SKU nicht beeinträchtigt werden.
    • Ziel für benutzerbezogene Workloads:
      • P95 der CPU-Auslastung und des ausgehenden Netzwerkdatenverkehrs erreicht bei der empfohlenen SKU bei maximal 40 Prozent.
      • P100 der Arbeitsspeicherauslastung erreicht bei der empfohlenen SKU maximal 60 Prozent.
    • Ziel für nicht benutzerbezogene Workloads:
      • P95 der CPU-Auslastung und des ausgehenden Netzwerkdatenverkehrs erreicht bei der neuen SKU bei maximal 80 Prozent.
      • P100 der Arbeitsspeicherauslastung erreicht bei der neuen SKU maximal 80 Prozent.
  • Die neue SKU (sofern zutreffend) verfügt über die gleichen Funktionen für beschleunigten Netzwerkbetrieb und Storage Premium
  • Die neue SKU (sofern zutreffend) wird in der aktuellen Region des virtuellen Computers mit der Empfehlung unterstützt
  • Die neue SKU (sofern zutreffend) ist kostengünstiger
  • Empfehlungen zur Instanzanzahl berücksichtigen auch, ob die VM-Skalierungsgruppe von Service Fabric oder AKS verwaltet wird. Empfehlungen für von Service Fabric verwaltete Ressourcen berücksichtigen Zuverlässigkeits- und Dauerhaftigkeitsstufen.

• Advisor bestimmt, ob eine Workload benutzerorientiert ist, indem die Merkmale der CPU-Auslastung analysiert werden. Der Ansatz basiert auf Erkenntnissen von Microsoft Research. Weitere Informationen finden Sie hier: Prognosebasierter Leistungsüberschuss bei Cloudplattformen – Microsoft Research.

• Auf Basis der besten Eignung und den niedrigsten Kosten ohne Leistungseinbußen empfiehlt Advisor nicht nur kleinere SKUs derselben Familie (z. B. D2v2 statt D3v2), sondern auch SKUs in einer neueren Version (z. B. D2v3 statt D3v2) oder einer anderen Familie (z.B. E3v2 statt D3v2).

• Bei VM-Skalierungsgruppen-Ressourcen gibt Advisor Empfehlungen zur Instanzanzahl den Vorzug vor SKU-Änderungsempfehlungen, da Änderungen der Instanzanzahl leicht umsetzbar sind, was zu schnelleren Einsparungen führt.

Burstfähige Empfehlungen

Wir bewerten, ob Workloads zur Ausführung in spezialisierten SKUs (sogenannten burstfähigen SKUs) berechtigt sind, die variable Workloadleistungsanforderungen unterstützen und kostengünstiger als universelle SKUs sind. Weitere Informationen zu burstfähigen SKUs finden Sie unter Größen von virtuellen Burstable-Computern der B-Serie.

Eine burstfähige SKU wird in folgenden Fällen empfohlen:

• Die durchschnittliche CPU-Auslastung ist geringer als die Basisleistung einer burstfähigen SKU
  • Wenn P95 der CPU weniger als das Zweifache der Baselineleistung einer burstfähigen SKU beträgt.
  • Wenn für die aktuelle SKU kein beschleunigter Netzwerkbetrieb aktiviert ist, da burstfähige SKUs noch keinen beschleunigten Netzwerkbetrieb unterstützen
  • Wenn wir feststellen, dass das Guthaben der burstfähigen SKU ausreicht, um die durchschnittliche CPU-Auslastung für einen siebentägigen Zeitraum zu unterstützen. Sie können den Rückblickzeitraum in den Konfigurationen ändern.

Im Ergebnis wird einem Benutzer empfohlen, die Größe seines aktuellen virtuellen Computers oder seiner VM-Skalierungsgruppe in eine burstfähige SKU mit derselben Anzahl von Kernen zu ändern. Anhand dieses Vorschlags kann der Benutzer von niedrigeren Kosten und der Tatsache profitieren, dass die Workload zwar eine niedrige durchschnittliche Auslastung, aber auch hohe Spitzen in Fällen hat, die am besten von einer SKU der B-Serie bedient werden können.

Der Advisor zeigt die geschätzten Kosteneinsparungen für beide empfohlenen Aktionen an: Größe ändern oder herunterfahren. Bei einer Größenänderung stellt der Advisor Informationen zur aktuellen und Ziel-SKU/-Instanzanzahl bereit. Wenn Sie bei Maßnahmen für virtuelle Computer oder VM-Skalierungsgruppen mit zu geringer Auslastung selektiver vorgehen möchten, können Sie die Regel für die CPU-Auslastung auf Abonnementbasis anpassen.

In einigen Fällen können die Empfehlungen nicht übernommen werden oder sind möglicherweise nicht anwendbar. Hierzu zählen unter anderem folgende häufige Szenarien:

• Der virtuelle Computer oder die VM-Skalierungsgruppe wurde unter Berücksichtigung des aufkommenden Datenverkehrs bereitgestellt

• Der virtuelle Computer oder die VM-Skalierungsgruppe nutzt andere Ressourcen, die vom Algorithmus für die Größenänderung nicht berücksichtigt werden, z. B. andere Metriken als CPU, Arbeitsspeicher und Netzwerk

• Für die aktuelle SKU werden spezifische Tests durchgeführt (auch ohne effiziente Nutzung).

• Die SKUs für virtuelle Maschinen oder VM-Skalierungsgruppen müssen einheitlich sein

• Der virtuelle Computer oder die VM-Skalierungsgruppe werden für die Notfallwiederherstellung verwendet

Verwenden Sie in solchen Fällen einfach die Optionen zum Schließen/Zurückstellen der Empfehlung.

Einschränkungen

• Die mit den Empfehlungen verbundenen Einsparungen basieren auf Einzelhandelspreisen. Temporäre oder langfristige Rabatte, die für Ihr Konto gelten könnten, werden dabei nicht berücksichtigt. Deshalb können die aufgeführten Einsparungen höher sein als tatsächlich möglich.

• Bei den Empfehlungen wird das Vorhandensein von RI-Käufen (Reservierte Instanzen) bzw. Sparplankäufen nicht berücksichtigt. Deshalb können die aufgeführten Einsparungen höher sein als tatsächlich möglich. In einigen Fällen, z. B. bei serienübergreifenden Empfehlungen, können die Kosten je nach SKU-Typen, für die reservierte Instanzen erworben wurden, bei Befolgen der Optimierungsempfehlungen höher ausfallen. Wir weisen Sie deshalb dringend darauf hin, bei den Empfehlungen für die richtige Größe Ihre RI-/Sparplankäufe zu berücksichtigen.

Wir arbeiten ständig an der Verbesserung dieser Empfehlungen. Hinterlassen Sie gerne Feedback im Advisor-Forum.

Konfigurieren von Empfehlungen für VM/VMSS

Sie können Empfehlungen für den Advisor für virtuelle Computer (VM) und Virtual Machine Scale Sets anpassen. Insbesondere können Sie einen Filter für jedes Abonnement einrichten, um nur Empfehlungen für Computer mit bestimmter CPU-Auslastung anzuzeigen. Diese Einstellung filtert Empfehlungen, ändert jedoch nicht, wie sie generiert werden.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Skalierungsregeln für Advisor VM/Virtual Machine Scale Sets für die richtige Größenanpassung anzupassen:

1. Klicken Sie auf einer beliebigen Azure Advisor-Seite im linken Navigationsbereich auf Konfiguration. Daraufhin wird die Seite „Advisor-Konfiguration“ mit standardmäßig ausgewählter Registerkarte Ressourcen geöffnet.

2. Wählen Sie die Registerkarte VM/Virtual Machine Scale Sets aus.

3. Wählen Sie die Abonnements aus, die Sie für die durchschnittliche CPU-Auslastung einrichten möchten, und klicken Sie dann auf Bearbeiten.

4. Wählen Sie den gewünschten Wert für die durchschnittliche CPU-Auslastung aus, und klicken Sie auf Anwenden. Es kann bis zu 24 Stunden dauern, bis die neuen Einstellungen in den Empfehlungen berücksichtigt werden.

Nächste Schritte

Hier finden Sie weitere Informationen zu Empfehlungen des Advisor:

• Advisor-Kostenempfehlungen (vollständige Liste)
• Einführung in Advisor
• Advisor-Bewertung