Поделиться через

Снижение затрат на службы с помощью Помощника по Azure

  • Статья

Помощник по Azure помогает оптимизировать и уменьшить общие расходы на Azure, выявляя простаивающие и недостаточно нагруженные ресурсы. Рекомендации по затратам можно получить на вкладке Стоимость панели мониторинга Помощника.

  1. Войдите на портал Azure.

  2. Найдите и выберите Помощник на любой странице.

  3. На панели мониторинга Помощник щелкните вкладку Затраты.

Оптимизация затрат на виртуальные машины (VM) или масштабируемые наборы виртуальных машин (VMSS) путем изменения размера или завершения работы недостаточно используемых экземпляров

Хотя в некоторых сценариях приложение может намеренно обеспечивать низкую загрузку, часто можно сократить затраты, управляя размером и числом виртуальных машин или масштабируемых наборов виртуальных машин.

Помощник использует алгоритмы машинного обучения для выявления низких уровней потребления и для формирования оптимальных рекомендаций, которые помогают оптимизировать использование виртуальных машин и масштабируемых наборов виртуальных машин. Рекомендуемые действия — завершение работы оцениваемого ресурса или изменение его размера.

Рекомендации по завершению работы

Помощник определяет ресурсы, которые не использовались вообще за последние семь дней, и делает рекомендацию по закрытию их работы.

  • Критерии рекомендаций включают метрики потребления ресурсов ЦП и исходящей сети. Память не рассматривается, так как мы обнаружили, что использование ЦП и исходящей сети достаточно.

  • Данные об использовании за последние семь дней анализируются. Вы можете изменить период обратного просмотра в конфигурациях. Доступные периоды обратного просмотра: 7, 14, 21, 30, 60 и 90 дней. После изменения периода обратного просмотра может потребоваться до 48 часов для обновления рекомендаций.

  • Выборка метрик выполняется каждые 30 секунд, суммирование — каждую минуту, а затем выполняется дополнительная статистическая обработка до 30 минут (мы принимаем максимальное из средних значений при статистической обработке до 30 минут). В масштабируемых наборах виртуальных машин метрики отдельных виртуальных машин агрегируются с использованием среднего значения метрик всех экземпляров.

  • Рекомендации по завершению работы формируются в следующих случаях.

    • P95 максимального значения использования ЦП, суммированного во всех ядрах, меньше 3 %
    • P100 среднего объема потребления ресурсов ЦП за последние 3 дня (суммирование по всем ядрам) < = 2%
    • Использование исходящей сети составляет менее 2 % за семь дней.

Рекомендации по выбору номера SKU для изменения размера.

Помощник рекомендует изменять размер виртуальных машин, если это соответствует текущей нагрузке в более подходящем номере SKU, и это предполагает меньшие затраты, чем сейчас (на основе розничных тарифов). В масштабируемых наборах виртуальных машин Помощник рекомендует изменять размер, если можно разместить текущую нагрузку на более дешевом номере SKU или меньшее количество экземпляров одного номера SKU.

  • Критерии рекомендаций включают использование ЦП, памяти и исходящей сети.

  • Анализируются последние 7 дней данных об использовании. Вы можете изменить период обратного просмотра в конфигурациях. Доступные периоды обратного просмотра: 7, 14, 21, 30, 60 и 90 дней. После изменения периода обратного просмотра может потребоваться до 48 часов для обновления рекомендаций.

  • Метрики выборки выполняются каждые 30 секунд, агрегируются до 1 минут, а затем дополнительно агрегируются до 30 минут (при агрегации до 30 минут). В масштабируемых наборах виртуальных машин метрики отдельных виртуальных машин агрегируются с использованием среднего значения метрик для рекомендаций по подсчету экземпляров и агрегируются с использованием максимального количества метрик для рекомендаций по изменению номера SKU.

  • Соответствующий номер SKU (для виртуальных машин) или число экземпляров (для ресурсов масштабируемого набора виртуальных машин) определяется на основе следующих критериев:

    • Производительность рабочих нагрузок на новом номере SKU не будет влиять.
      • Целевой объект для рабочих нагрузок, предназначенных для пользователей:
        • P95 объема потребления ресурсов ЦП и исходящей сети не превышают 40% в рекомендуемых SKU
        • P100 объема потребления ресурсов памяти не превышает 60% в рекомендуемых SKU
      • Целевой объект для рабочих нагрузок, отличных от пользователей:
        • P95 объема потребления ресурсов ЦП и исходящей сети не превышают 80% в новых SKU
        • P100 объема потребления ресурсов памяти не превышает 80% в новых SKU
    • Новый SKU предоставляет, если применимо, те же возможности для ускорения сети и функции службы хранилища ценовой категории «Премиум»
    • Новый номер SKU, если применимо, поддерживается в текущем регионе виртуальной машины с рекомендацией
    • Новый номер SKU, если применимо, является менее затратным
    • Рекомендации по количеству экземпляров также учитываются, если масштабируемый набор виртуальных машин управляется Service Fabric или AKS. Для управляемых ресурсов Service Fabric рекомендации учитывают уровни надежности и устойчивости.

  • Помощник определяет, доступна ли рабочая нагрузка пользователям, анализируя характеристики потребления ресурсов ЦП. Этот подход основан на выводах, сделанных в результате исследования Майкрософт. Дополнительные сведения см. в статье Превышение лимита подписки с учетом прогнозов на облачных платформах — исследование Майкрософт.

  • Помощник рекомендует использовать не только небольшие номера SKU в одном семействе (например, с D3v2 по D2v2), но также номера SKU в более новой версии (например, с D3v2 по D2v3) или в другом семействе (например, с D3v2 по E3v2) с учетом оптимального соответствия и максимально низких затрат без ущерба для производительности.

  • Для ресурсов масштабируемого набора виртуальных машин Помощник определяет приоритеты рекомендаций по количеству экземпляров по сравнению с рекомендациями по изменению номера SKU, так как изменить количество экземпляров проще, что приводит к более быстрой экономии.

Рекомендации с увеличивающейся производительностью

Мы оцениваем рабочие нагрузки, чтобы определить возможность выполнения в специализированных SKU, называемых SKU с увеличивающейся производительностью, которые обеспечивают соответствие требованиям к производительности переменной рабочей нагрузки и менее затратны, чем номера SKU общего назначения. Дополнительные сведения о SKU с увеличивающейся производительностью см. здесь: Серия B с увеличивающейся производительностью — виртуальные машины Azure.

Рекомендации по SKU с увеличивающейся производительностью формируются в следующих случаях:

  • Средняя загрузка ЦП меньше базовой производительности единиц SKU
    • Если P95 ресурсов ЦП меньше, чем двукратная базовая производительность SKU с увеличивающейся производительностью
    • Если в текущем SKU нет включенной функции ускорения сети, поскольку SKU с увеличивающейся производительностью пока не поддерживают ускорение сети
    • Если определить, что кредиты SKU с возможностью ускорения достаточно для поддержки среднего использования ЦП в течение 7 дней. Вы можете изменить период обратного просмотра в конфигурациях.

Результирующая рекомендация предполагает, что пользователь должен изменить размер текущей виртуальной машины или масштабируемого набора виртуальных машин до масштабируемого номера SKU с тем же количеством ядер. Это предложение делается так, чтобы пользователь мог воспользоваться более низкими затратами, а также тем, что рабочая нагрузка имеет низкий средний уровень использования, но высокие пиковые нагрузки в случаях, которые лучше всего обслуживаются номером SKU серии B.

Помощник показывает примерную экономию затрат для рекомендуемых действий: изменение размера или завершение работы. Что касается изменения размера, помощник по Azure предоставляет сведения о текущем и целевом SKU и количестве экземпляров. Чтобы быть более выборочным в действии на недоиспользуемых виртуальных машинах или масштабируемых наборах виртуальных машин, можно настроить правило использования ЦП по подписке.

В некоторых случаях рекомендации не могут быть приняты или могут не применяться, например некоторые из этих распространенных сценариев (могут быть и другие случаи):

  • Для поддержки поступающего трафика подготовлена виртуальная машина или масштабируемый набор виртуальных машин.

  • Виртуальные машины или масштабируемый набор виртуальных машин используют другие ресурсы, не рассмотренные алгоритмом изменения размера, например метрики, отличные от ЦП, памяти и сети.

  • Конкретное тестирование, выполняемое в текущем SKU, даже если оно не используется достаточно эффективно

  • Необходимо сохранить однородность номеров SKU масштабируемого набора виртуальных машин или виртуальных машин.

  • Виртуальная машина или масштабируемый набор виртуальных машин используются для аварийного восстановления.

В таких случаях просто используйте параметры "Закрыть" или "Отложить", связанные с рекомендацией.

Ограничения

  • Экономия, связанная с рекомендациями, основана на розничных ставках и не учитывает временные или долгосрочные скидки, которые могут применяться к вашей учетной записи. В результате перечисленные сбережения могут быть выше, чем на самом деле возможно.

  • Рекомендации не учитывают наличие зарезервированных экземпляров (RI) и планов экономии. В результате перечисленные сбережения могут быть выше, чем на самом деле возможно. В некоторых случаях, например в случае рекомендаций по перекрестной серии, в зависимости от типов зарезервированных экземпляров, для которых были приобретены зарезервированные экземпляры, затраты могут увеличиться при выполнении рекомендаций по оптимизации. При выполнении рекомендаций по правильному размеру рекомендуется учитывать покупки плана ri/сберегательной экономии.

Мы постоянно работаем над улучшением этих рекомендаций. Вы можете оставить отзывы на форуме, посвященном Помощнику.

Настройка рекомендаций vm/VMSS

Вы можете настроить виртуальные машины Помощника и Масштабируемые наборы виртуальных машин рекомендации. В частности, можно настроить фильтр для каждой подписки, чтобы отобразить только рекомендации для компьютеров с определенным использованием ЦП. Этот параметр фильтрует рекомендации, но не изменит способ их создания.

Примечание.

Если у вас нет необходимых разрешений, параметр отключен в пользовательском интерфейсе. Сведения о разрешениях см. в разделе "Разрешения" в Помощнике по Azure.

Чтобы настроить правила изменения размера виртуальной машины и Масштабируемые наборы виртуальных машин помощника, выполните следующие действия.

  1. На любой странице Помощника по Azure щелкните "Конфигурация" в области навигации слева. Откроется страница "Конфигурация помощника" с выбранной вкладкой "Ресурсы " по умолчанию.

  2. Выберите вкладку размера виртуальной машины или Масштабируемые наборы виртуальных машин правого размера.

  3. Выберите подписки, которые вы хотите настроить фильтр для среднего использования ЦП, а затем нажмите кнопку "Изменить".

  4. Выберите требуемое среднее значение использования ЦП и нажмите кнопку "Применить". Для отражения новых параметров в рекомендациях может потребоваться до 24 часов.

Снимок экрана: параметр конфигурации Помощника по Azure для правил размера виртуальных машин или Масштабируемые наборы виртуальных машин.

Следующие шаги

Чтобы узнать больше о рекомендациях Помощника, ознакомьтесь с приведенными ниже материалами.