Поделиться через

Начало работы с подсистемой оптимизации Azure

  • Статья

Подсистема оптимизации Azure (AOE) — это расширяемое решение, предназначенное для создания рекомендаций по оптимизации для вашей среды Azure. Просмотрите его как полностью настраиваемый помощник по Azure.


Необходимые компоненты

Ниже приведены требования к развертыванию AOE:

  • Поддерживаемая подписка Azure (см . вопросы и ответы)
  • Учетная запись пользователя с разрешениями владельца для выбранной подписки, поэтому управляемое удостоверение службы автоматизации предоставляет необходимые привилегии для подписки (читателя) и группы ресурсов развертывания (участник данных BLOB-объектов хранилища).
  • Azure PowerShell 9.0.0+
  • Необязательно для управления доступом на основе ролей (RBAC) (RBAC_ RBAC) (microsoft.Graph.Authentication и Microsoft.Graph.Identity.DirectoryManagement PowerShell версии 2.4.0+).
  • Необязательный вариант для управления identity и Azure RBAC. Учетная запись пользователя необходима по крайней мере с разрешениями администратора привилегированных ролей в клиенте Microsoft Entra, чтобы управляемое удостоверение предоставляло необходимые привилегии через идентификатор Microsoft Entra ID (глобальный читатель).
  • Необязательный вариант для аналитики обязательств Azure. Учетная запись пользователя требуется с правами администратора через Соглашение Enterprise (администратор регистрации предприятия) или Клиентское соглашение Майкрософт (владелец профиля выставления счетов). Учетная запись необходима, чтобы управляемое удостоверение предоставило необходимые привилегии по соглашению о потреблении.

Во время развертывания вы задаете несколько вопросов. Необходимо запланировать следующие элементы:

  • Определите, будет ли вы повторно использовать существующую рабочую область Log Analytics или создать новую.

    Внимание

    В идеале следует повторно использовать рабочую область, в которой уже есть виртуальные машины, отправляя метрики производительности (Perf таблицу), в противном случае вы не будете полностью использовать расширенные рекомендации по правильному размеру. Если это не возможно или нужно по какой-то причине, вы по-прежнему можете использовать несколько рабочих областей (см. раздел "Настройка рабочих областей").

  • Требуется подписка Azure для развертывания решения. Если вы используете рабочую область Log Analytics, необходимо развернуть в той же подписке, в которую находится рабочая область.
  • Для созданных ресурсов Azure требуется уникальный префикс имени. Если у вас есть определенные требования к именованию, можно также выбрать имена ресурсов во время развертывания.
  • Регион Azure
  • Необязательный вариант для аналитики обязательств Azure. Требуются идентификаторы Соглашение Enterprise учетной записи выставления счетов (EA/Клиентское соглашение Майкрософт (MCA) и идентификаторы профилей выставления счетов (клиенты MCA).

Почему подсистема оптимизации?

Модуль оптимизации Azure (AOE) изначально был разработан для расширения рекомендаций по правильному размеру виртуальной машины, поступающих от Помощника по Azure с дополнительными метриками и свойствами. Вы можете прочитать серию блогов, посвященную идее , при увеличении рекомендаций по затратам Помощника По Azure для автоматической непрерывной оптимизации — часть 1. Она развивалась до универсальной платформы для оптимизации, вдохновленной хорошо архитекторами платформы всех видов, разработанных сообществом. Помимо рекомендаций, созданных Помощником по Azure, AOE включает несколько пользовательских рекомендаций, в основном из основы затрат, и позволяет быстро разрабатывать новые. AOE дополняет Помощник по Azure и другие сторонние службы Azure с дополнительными аналитическими сведениями по оптимизации и позволяют полностью настраивать.


Льготы

Помимо сбора всех рекомендаций Помощника по Azure, AOE включает другие пользовательские рекомендации, которые можно адаптировать к вашим потребностям, например:

  • Стоить
    • Рекомендации по правильному определению размера виртуальных машин Помощника по правильному размеру с учетом метрик гостевой ОС виртуальной машины (собранных агентами Azure Monitor) и свойств Azure
    • Недоиспользуемые диски Azure Масштабируемые наборы виртуальных машин, диски SSD уровня "Премиум", планы Служба приложений и базы данных SQL Azure (только SKU на основе DTU)
    • Потерянные диски и общедоступные IP-адреса
    • Стандартные подсистемы балансировки нагрузки или шлюзы приложений без внутреннего пула
    • Виртуальные машины, освобожденные давно (забытые виртуальные машины)
    • Учетные записи хранения без политики хранения
    • Служба приложений планов без каких-либо приложений
    • Остановлены (не освобождены) виртуальные машины
  • Высокий уровень доступности
    • Высокий уровень доступности виртуальной машины (количество зон доступности, группа доступности, управляемые диски, распределение учетных записей хранения при использовании неуправляемых дисков)
    • Масштабируемые наборы виртуальных машин высокий уровень доступности (количество зон доступности, управляемые диски)
    • Структура групп доступности (число доменов сбоя и обновления)
  • Производительность
    • Масштабируемые наборы виртуальных машин ограниченное отсутствием вычислительных ресурсов
    • Базы данных SQL ограничены отсутствием ресурсов (только SKU на основе DTU)
    • Служба приложений планы ограничены отсутствием вычислительных ресурсов
  • Безопасность
    • Учетные данные и сертификаты субъекта-службы без даты окончания срока действия
    • Правила NSG, ссылающиеся на пустые или не существующие подсети, потерянные или удаленные сетевые адаптеры, а также потерянные или удаленные общедоступные IP-адреса
  • Эффективность работы
    • Базовые подсистемы балансировки нагрузки без внутреннего пула
    • Срок действия учетных данных и сертификатов субъекта-службы истек или истек срок действия
    • Подписки и группы управления близко к максимальному ограничению назначений Azure RBAC
    • Подписки, близкие к максимальному ограничению групп ресурсов
    • Пустые подсети и подсети с низким уровнем свободного IP-пространства или с слишком большим объемом пространства IP-адресов
    • Потерянные сетевые карты

Помимо пользовательских рекомендаций, созданных каждую неделю, AOE включает следующие книги Azure, которые предоставляют подробные сведения о:


Что входит в набор

AOE включает следующие ресурсы:

  • Учетная запись хранения для хранения всех необработанных экспортов данных
  • Рабочая область Log Analytics, в которой данные обрабатываются и обрабатываются для создания рекомендаций и аналитических сведений
  • служба автоматизации Azure экземпляр для управления приемом данных и логикой создания рекомендаций
  • База данных SQL Azure для хранения до одного года журнала рекомендаций, данных управления приемом и записей подавления рекомендаций
  • Следующие книги Azure, сидящие на вершине данных Log Analytics:
    • Моделирование преимуществ
    • Преимущества использования
    • Использование блочного хранилища BLOB-объектов
    • Рост затрат
    • Удостоверения и роли
    • Соответствие политике
    • Рекомендации
    • Потенциал резервирования
    • Использование резервирования
    • Инвентаризация ресурсов
    • Использование планов экономии
  • Отчет Power BI с последними рекомендациями

После завершения развертывания и первоначального приема и автоматизации создания рекомендаций обычно через три часа можно сообщить о данных с помощью книг Azure или Power BI.


Развертывание AOE

Самый простой, быстрый и рекомендуемый метод установки AOE — это использование Azure Cloud Shell (PowerShell). Вам просто нужно выполнить следующие действия.

  1. Открытие Azure Cloud Shell (PowerShell)
  2. Выполнить git clone https://github.com/microsoft/finops-toolkit.git
  3. Выполнить cd finops-toolkit/src/optimization-engine
  4. Выполнить git checkout main
  5. (необязательно) Запуск Install-Module Microsoft.Graph.Authentication,Microsoft.Graph.Identity.DirectoryManagement — этот шаг требуется для предоставления роли глобального читателя управляемому удостоверению службы автоматизации в идентификаторе Microsoft Entra ID, используемом функциями управления RBAC и удостоверениями.
  6. Выполнить ./Deploy-AzureOptimizationEngine.ps1
  7. Введите параметры развертывания и допустите завершение развертывания (это займет менее пяти минут).

Если развертывание завершается сбоем по какой-то причине, его можно повторить, так как это идемпотентно. То же самое, если вы хотите обновить предыдущее развертывание с последней версией репозитория. Вам просто нужно сохранить те же параметры развертывания. Скрипт развертывания сохраняет предыдущие параметры развертывания и позволяет повторно использовать его.

Если вы не хотите использовать Azure Cloud Shell и предпочитаете запускать развертывание из файловой системы рабочей станции, необходимо сначала установить Azure PowerShell , а также модули Microsoft.Graph .

При необходимости можно указать набор тегов, которые нужно назначить ресурсам AOE, с помощью входного ResourceTags параметра. Например:

$tags = @{"Service"="aoe";"Environment"="Demo"}
.\Deploy-AzureOptimizationEngine.ps1 -ResourceTags $tags

Начните использовать AOE

После развертывания AOE можно приступить к работе несколькими способами (необходимо подождать не менее трех часов, прежде чем просматривать данные):

  1. Ознакомьтесь с несколькими доступными книгами Azure, начиная с Recommendations одного. Книги AOE доступны в рабочей области Log Analytics, выбранной во время установки (проверьте Workbooks окно внутри рабочей области). Дополнительные сведения см. в разделе "Отчеты".
  2. Откройте встроенный отчет Power BI, чтобы получить более подробную информацию о рекомендациях и настроить ее в соответствии с вашими потребностями. Дополнительные сведения см. в разделе "Отчеты".
  3. Настройте AOE, расширив область обработчика или изменив пороговые значения в соответствии с вашими потребностями. Это можно сделать сразу после развертывания. Для всех доступных сведений о настройке проверьте настройки.
  4. Для более широких рекомендаций по размеру виртуальной машины можно добавить журналы производительности компьютеров в область AOE. Проверьте настройку рабочих областей.

Каждую неделю в одно и то же время рекомендации AOE обновляются в соответствии с текущим состоянием вашей среды.


Связанный контент

Связанные возможности FinOps:

Связанные продукты:

Связанные решения: