Advisor スコアで最適化の状態を把握する

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前のユニットで、Advisor の推奨事項を確認したときに、コスト、セキュリティ、信頼性、パフォーマンス、オペレーショナル エクセレンスに関する推奨事項の長いリストがあることに気付かれたかもしれません。 最初に対処する必要があるレコメンデーションや、ワークロードを適切に設計するために最も大きな影響を与えるレコメンデーションを識別できるでしょうか? Azure Advisor スコアを作成したのはそのためです。

Advisor スコアとは

Advisor は、その結果を次の 1 つの数値に集約します:Advisor スコア。

Advisor スコアは、0% から 100% のスケールで示される Azure サブスクリプションの評価です。 文書化されたベスト プラクティスに基づいて、これらのサブスクリプションのリソースがどの程度最適化されているかを理解するのに役立ちます。 また、それぞれが Azure Advisor と Azure Well-Architected Framework の 5 つの柱の 1 つを表す 5 つの個別のカテゴリ スコアに分類されます。

Advisor スコアは、一見するだけで、次のことに役立ちます。

• Advisor と Well-Architected フレームワークが定義しているベスト プラクティスに自分がどの程度従っているかを把握します。
• 影響を最大化するためにはどの最適化を行う必要があるかに優先順位を設定します。
• 進行状況を追跡して報告します。

Advisor スコアの計算方法

Advisor では、カテゴリ スコアと全体的な Advisor スコアがパーセンテージで表示されます。

• どのカテゴリでも 100% のスコアは、すべてのリソースが "Advisor によって評価され" 、Advisor に推奨されたベスト プラクティスに沿っていることを意味します。
• 対照的に、スコア 0% は、Advisor によって評価されたリソースがどれも Advisor のレコメンデーションに従っていないことを意味します。

5 つの各カテゴリは、最高で 100% のスコアになる可能性があります。 全体な Advisor スコアは、該当する各カテゴリ スコアの合計を、該当するすべてのカテゴリの潜在的な最高スコアの合計で割って計算されます。 ほとんどのサブスクリプションでは、これは、Avisor が各カテゴリからのスコアを加算していき 500 で除算することを意味しますが、各カテゴリ スコアは Advisor が評価するリソースを使用している場合にのみ計算されます。

たとえば、1 つのサブスクリプションの場合、Advisor スコアは、サブスクリプションの全 Advisor カテゴリ スコアの単純平均です。 したがって、Advisor カテゴリ スコアが次の場合、

• コスト: 73
• セキュリティ:81
• 信頼性:89
• オペレーショナル エクセレンス:77
• パフォーマンス：100

Advisor スコアは、次の式に示すように、0.84、つまり 84% になります。

複数のサブスクリプションのスコアは、少し異なる方法で計算されます。 各カテゴリ スコアが、各サブスクリプションで消費されるリソースに基づいて集計されます。

スコアリングの手法

Advisor がスコアを計算する方法は、以下の 4 つのステップにまとめることができます。 カテゴリ レベル:

1. Advisor によって、"影響を受けるリソースのリテール コスト" が計算されます。 これらのリソースは、Advisor に少なくとも 1 つの推奨事項があるサブスクリプション内のものです。
2. Advisor によって、"評価されたリソースのリテール コスト" が計算されます。 これらのリソースは、推奨事項があるかどうかに関係なく、Advisor が監視しているリソースです。
3. Advisor によって、推奨事項の種類ごとに "正常なリソース比率" が計算されます。 この比率は、影響を受けるリソースのリテール コストを、評価されたリソースのリテール コストで除算した値です。
4. Advisor は、各カテゴリで正常リソース比率に 3 つの追加の重みを適用します。
   • 長期にわたるレコメンデーションが含まれるリソースでは、スコアに対する影響が大きくなります。
   • より影響が大きいレコメンデーションは、影響の少ないレコメンデーションよりも重みが高くなります。
   • Advisor 上で延期または無視したリソースは、スコアの計算から完全に除かれます。

Advisor スコアを使用してワークフローの優先順位を設定する

これまで学習したように、Advisor スコアが高いほど、サブスクリプションが Azure のベストプラクティスに準拠している度合いが高くなります。 さまざまな Advisor スコア コンポーネントを理解すると、Azure Advisor によって提起される問題に対処するときに実行するアクションに優先順位を設定することに役立ちます。

• Advisor スコアは、サブスクリプションが全体的にどのように機能しているかのベースラインを提供します。 また、傾向の履歴を確認して、進行状況を把握したり、追跡したりすることもできます。
• カテゴリ別スコアは、個々のカテゴリがそれ自体でどのように評価されているかを示し、どのカテゴリが全体的なスコアに最も影響を与えているかを確認できます。
• カテゴリ スコアの影響を使用すると、スコアを最も向上させる優れた推奨事項をすばやく確認できます。 この値は、レコメンデーションの重要性と、レコメンデーションの適用がいかに簡単であるかを反映しています。

Advisor が推奨するベストプラクティスを採用して問題を修正すると、Advisor スコアが変化します。 Advisor スコアに最も影響を与える Advisor のレコメンデーションに焦点を当てることで、これらの問題に対処する場合に最も進行を進めることができます。

時間の経過と共に進行状況を監視する

全体的なスコアとカテゴリ スコアが日、週、月単位でどの程度変化するかを確認することで、時間の経過と共に進行状況を追跡できます。 このように、目標を達成するのに役立つベースラインを設定できます。 最終的な目標は、おそらく 100% の Advisor スコアを達成することではなく、適切に設計された Azure ワークロードを設計、構築、運用することでしょう。 Advisor スコアは、そのために役立つ優れた方法です。

特定のニーズに合わせて Advisor スコアの使用を調整できますが、Advisor スコアの管理方法について推奨される一般的なワークフローは次のとおりです。

• Advisor スコア ダッシュボードをチェックして、ターゲット スコアが達成されているかどうかを確認します。 (理想的には、目標を 100% に設定しますが、現在の状況によっては、別の目標から始めることが必要になる場合があります)。
• カテゴリ スコアを分析して、対処する必要があるものを確認します (スコアが目標を下回っている場合)。
• 各推奨事項のカテゴリ スコアが与える影響をレビューして、対処したときに最もメリットが得られるものを確認します。
• できるだけ迅速に目標スコアに戻すことができる推奨事項を適用します。

これで完了です。 このプロセスを定期的に繰り返して、Well-Architected の目標を達成し維持することに役立てます。