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Azure Advisor を使用してサービス コストを削減する

  • [アーティクル]

Azure Advisor は、アイドル状態にあるリソースや活用されていないリソースを識別することによって Azure を最適化し、総合的な Azure の支出を削減します。 コストに関する推奨事項は、Advisor ダッシュボードの [コスト] タブで取得できます。

  1. Azure Portal にサインインします。

  2. 任意のページから [Advisor] を検索して選択します。

  3. [Advisor] ダッシュボードで、 [コスト] タブをクリックします。

使用率の低いインスタンスのサイズ変更またはシャットダウンによって、仮想マシン (VM) または仮想マシン スケール セット (VMSS) の支出を最適化する

特定のアプリケーション シナリオでは、設計によっては使用率が低くなる場合がありますが、多くの場合、仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットのサイズと数を管理することによってコストを削減できます。

Advisor では、機械学習アルゴリズムを使用して低使用率を識別し、仮想マシンおよび仮想マシン スケール セットの最適な使用を確保するための理想的な推奨事項を明らかにします。 推奨されるアクションは、評価対象のリソースに基づき、シャットダウンかサイズ変更になります。

シャットダウンに関する推奨事項

Advisor では、過去 7 日間にまったく使用されなかったリソースを識別して、それらをシャットダウンするように推奨します。

  • 推奨基準には、CPU と送信ネットワーク使用率のメトリックが含まれます。 CPU と送信ネットワーク使用率で十分であることが確認されたため、メモリは考慮されません。

  • 過去 7 日分の使用率データが分析されます。 ルックバック期間は構成で変更できます。 選択可能なルックバック期間は、7 日、14 日、21 日、30 日、60 日、90 日です。 ルックバック期間を変更した後、推奨事項が更新されるまでに最大 48 時間かかる場合があります。

  • メトリックは 30 秒ごとにサンプリングされ、1 分ごとに集計され、さらに 30 分ごとに集計されます (30 分ごとの集約中に平均値の最大値を取ります)。 仮想マシン スケール セットでは、個々の仮想マシンのメトリックは、インスタンス全体のメトリックの平均を使用して集計されます。

  • 次の場合にシャットダウンが推奨されます。

    • すべてのコアで合計された CPU 使用率の最大値の P95 が 3% 未満である
    • 過去 3 日間の平均 CPU の P100 (すべてのコアの合計) <= 2%
    • 7 日間にわたる送信ネットワーク使用率が 2% 未満である

SKU のサイズ変更に関する推奨事項

Advisor では、現在の負荷をより適切で安価 (小売料金に基づく) な SKU に適合させることができる場合に、仮想マシンのサイズ変更が推奨されます。 仮想マシン スケール セットでは、Advisor は現在の負荷をより安価な SKU に収めるか、同じ SKU のインスタンス数を減らした場合にサイズ変更することをお勧めします。

  • レコメンデーション基準には、CPU、メモリ、送信ネットワーク使用率が含まれます。

  • 過去 7 日分の使用率データが分析されます。 ルックバック期間は構成で変更できます。 選択可能なルックバック期間は、7 日、14 日、21 日、30 日、60 日、90 日です。 ルックバック期間を変更した後、推奨事項が更新されるまでに最大 48 時間かかる場合があります。

  • メトリックは 30 秒ごとにサンプリングされ、1 分ごとに集計され、さらに 30 分ごとに集計されます (30 分ごとの集約中に平均値の最大値を取ります)。 仮想マシン スケール セットでは、個々の仮想マシンのメトリックは、インスタンス数の推奨事項のメトリックの平均を使用して集計され、SKU の変更に関する推奨事項のメトリックの最大値を使用して集計されます。

  • 適切な SKU (仮想マシンの場合) またはインスタンス数 (仮想マシン スケール セット リソースの場合) は、次の条件に基づいて決定されます。

    • 新しい SKU のワークロードのパフォーマンスは影響を受けません。
      • ユーザー向けのワークロードのターゲット:
        • 推奨される SKU での CPU および送信ネットワークの使用率の P95 が 40% 以下
        • 推奨される SKU でのメモリ使用率の P100 が 60% 以下
      • ユーザー向けでないワークロードのターゲット:
        • 新しい SKU での CPU および送信ネットワークの使用率の P95 が 80% 以下
        • 新しい SKU でのメモリ使用率の P100 が 80% 以下
    • 新しい SKU には、同じ高速ネットワークおよび Premium Storage の機能が含められます (該当する場合)
    • 新しい SKU は、推奨される仮想マシンの現在のリージョンでサポートされます (該当する場合)
    • 新しい SKU のコストはより低くなります (該当する場合)
    • 仮想マシン スケール セットが Service Fabric または AKS によって管理されている場合は、インスタンス数の推奨事項も考慮されます。 Service Fabric マネージド リソースの場合、推奨事項では信頼性と持続性のレベルが考慮されます。

  • Advisor では、CPU 使用率の特性を分析することで、ワークロードがユーザー向けかどうかが判断されます。 このアプローチは、Microsoft Research による調査結果に基づいています。 詳細については、「クラウド プラットフォームでの予測ベースのパワー オーバーサブスクリプション - Microsoft Research」を参照してください。

  • Advisor では、同じファミリ内のより小さな SKU が推奨される (たとえば、D3v2 から D2v2 へ) だけでなく、パフォーマンスに影響しない範囲で最適かつ最も安価なコストを考慮して、新しいバージョンの SKU (たとえば、D3v2 から D2v3 へ) や、異なるファミリ内の SKU (たとえば、D3v2 から E3v2 へ) が推奨されます。

  • 仮想マシン スケール セットリソースの場合、Advisor はインスタンス数の変更に関する推奨事項よりもインスタンス数の推奨事項に優先順位を付けます。これは、インスタンス数の変更が簡単に実行可能であり、その結果、より迅速に節約できるためです。

バースト可能に関する推奨事項

ワークロードについては、バースト可能 SKU と呼ばれる特殊な SKU で実行するのに適格かどうかが評価されます。これは、変動するワークロードのパフォーマンス要件をサポートでき、汎用 SKU よりも低コストな SKU です。 バースト可能 SKU の詳細については、B シリーズバースト可能 - Azure Virtual Machines に関するページをご覧ください。

バースト可能 SKU は、次の場合に推奨されます。

  • 平均 CPU 使用率が、バースト可能 SKU のベースライン パフォーマンスよりも低くなっています
    • CPU の P95 がバースト可能 SKU のベースライン パフォーマンスの 2 倍未満の場合
    • 現在の SKU で高速ネットワークが有効になっていない場合、バースト可能 SKU では高速ネットワークはまだサポートされていません
    • バースト可能 SKU のクレジットで 7 日間の平均 CPU 使用率を十分サポートできると判定された場合。 ルックバック期間は構成で変更できます。

結果として得られる推奨事項は、ユーザーが現在の仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットのサイズを、同じ数のコアを持つバースト可能な SKU に変更する必要があることを示唆しています。 この提案は、ユーザーが低コストを利用できるように、また、ワークロードの平均使用率は低いものの、場合によってはスパイクが多く、B シリーズ SKU が最適に提供できるという事実を利用できるように行われます。

Advisor からは、いずれかの推奨アクション (シャットダウンまたはサイズ変更) によるコスト削減の見積もりが提示されます。 サイズ変更の場合、Advisor により現在とターゲットの SKU およびインスタンス カウント情報が提供されます。 使用率が低い仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットに対するアクションをより選択的に行うために、サブスクリプションごとに CPU 使用率ルールを調整できます。

次のような一般的なシナリオのように、場合によっては、推奨事項を採用できない、または適用できない場合があります (その他のケースも考えられます)。

  • 今後のトラフィックに対応するために、仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットがプロビジョニングされました

  • サイズ変更アルゴリズムによって考慮されないその他のリソース (CPU、メモリ、ネットワーク以外のメトリック) が仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットで使用されます

  • 効率的に利用されていない場合でも、特定のテストが現在の SKU で実行されています

  • 仮想マシンまたは仮想マシン スケール セットの SKU を同種にしておく必要があります

  • ディザスター リカバリー用に使用されている仮想マシンまたは仮想マシン スケール セット

このような場合は、推奨事項に関連付けられている [無視/延期] オプションをシンプルに使用します。

制限事項

  • レコメンデーションに関連付けられた節約額は小売価格に基づいており、アカウントに適用される可能性がある一時的または長期的な割引は考慮されていません。 その結果、一覧表示される節約額が、実際に可能な額よりも高くなる可能性があります。

  • レコメンデーションでは、予約インスタンス (RI) または節約プランの購入の存在は考慮されていません。 その結果、一覧表示される節約額が、実際に可能な額よりも高くなる可能性があります。 場合によっては、たとえば、シリーズをまたいだレコメンデーションの場合、予約インスタンスが購入された SKU の種類によっては、最適化のレコメンデーションに従うとコストが増加する場合があります。 適正サイズのレコメンデーションに従う場合は、RI/節約プランの購入を検討することをお勧めします。

Microsoft は、このような推奨事項の向上に絶えず取り組んでいます。 Advisor フォーラムでフィードバックをお寄せください。

VM/VMSS の推奨事項を構成する

Advisor 仮想マシン (VM) と Virtual Machine Scale Sets の推奨事項を調整できます。 具体的には、サブスクリプションごとにフィルターを設定して、特定の CPU 使用率のマシンに対する推奨事項のみを表示できます。 この設定では推奨事項がフィルター処理されますが、それらの生成方法は変更されません。

Note

必要なアクセス許可がない場合、このオプションはユーザー インターフェイスで無効になります。 アクセス許可については、「Azure Advisor のアクセス許可」を参照してください。

Advisor VM/Virtual Machine Scale Sets の適切なサイズ設定ルールを調整するには、次の手順に従います。

  1. 任意の Azure Advisor ページから、左のナビゲーション ペインで [構成] をクリックします。 既定で [リソース] タブが選択された状態で [Advisor の構成] ページが開きます。

  2. [VM/Virtual Machine Scale Sets の適切なサイズ設定] タブを選びます。

  3. 平均 CPU 使用率のフィルターを設定するサブスクリプションを選び、[編集] をクリックします。

  4. 目的の平均 CPU 使用率の値を選択して、[適用] をクリックします。 新しい設定が推奨事項に反映されるまでに最大 24 時間かかる場合があります。

VM/Virtual Machine Scale Sets のサイズ設定ルールに関する Azure Advisor 構成オプションのスクリーンショット。

次のステップ

Advisor の推奨事項の詳細については、以下を参照してください。