Kostenmodellierung für Azure-Workloads

Die neue Funktion zur Kostenmodellierung unterstützt Azure-Workloads und liefert Empfehlungen basierend auf Nutzungsmustern. Kunden erhalten Empfehlungen, ob Azure Reservations oder ein Savings Plan besser geeignet ist, um maximale Kosteneinsparungen zu erzielen. Kunden von Azure Reservations reservieren eine bestimmte Anzahl von Maschinen im Voraus zu einem reduzierten Pauschalpreis, während Savings Plans es ihnen ermöglichen, sich auf einen Dollarbetrag für vergünstigte Tarife festzulegen. Die Funktion analysiert die Daten der letzten 28 Tage, um geschätzte Empfehlungen zu geben. Dies hilft Kunden, Kosten zu sparen, indem sie fundierte Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung treffen.

Hinweis:

• Für optimale Schätzungen wird empfohlen, Daten aus einer stabilen Umgebung der letzten 28 Tage zu verwenden. Vermeiden Sie die Verwendung von Daten aus Perioden ungewöhnlicher Aktivitäten, wie z. B. Urlaub oder plötzliche Nutzungsspitzen. Warten Sie, bis Ihre Nutzung wieder das Ausgangsniveau erreicht hat, bevor Sie diese Empfehlungen berücksichtigen.

• • Die Kostenmodellierung ist für Cloud-basierte Workloads mit flexibler Preisgestaltung konzipiert. Für Workloads mit festen monatlichen Preisen oder für lokale Workloads verwenden Sie stattdessen Workload Rightsizing.

• Vorteile:

• Bietet maßgeschneiderte Empfehlungen zur Kosteneinsparung.
• Unterstützt sowohl Reservierungs- als auch Savings Plans.
• Analysiert aktuelle Nutzungsdaten für präzise Einblicke.
• Hilft, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und Ausgaben zu reduzieren.

• Bietet Flexibilität bei der Auswahl von Bereitstellungsgruppen, Tags, VM-Serien und Regionen.

• Hinweis:

  Die Kostenmodellierung wird nur für Azure-Workloads unterstützt.

Arten von Plänen

In Azure gibt es zwei Arten von Plänen, um Kosten zu sparen:

• Azure Reservations: Kunden entscheiden, wie viele Maschinen sie im Voraus reservieren möchten. Eine Reservierung hat einen anderen Pauschalpreis zu einem reduzierten Satz im Vergleich zu den Pay-as-you-go-Kosten.

• Savings Plan: Kunden verpflichten sich zu einem bestimmten Dollarbetrag anstatt zu einer Anzahl von Maschinen. Bis dieser Betrag verbraucht ist, wird ihnen ein reduzierter Preis berechnet. Danach zahlen sie den Pay-as-you-go-Preis.

• Die Seite Kostenmodellierung bietet Empfehlungen für jeden Plan unabhängig voneinander und zeigt potenzielle Einsparungen auf.

Klicken Sie auf Kostenoptimierung > Kostenmodellierung. Die Seite Kostenmodell und Cloud-Workloads wird angezeigt.

Sie können alle Bereitstellungsgruppen auswählen, bis zu 15 (oder die tatsächliche Anzahl) Bereitstellungsgruppen, und bei Bedarf bis zu 15 (oder die tatsächliche Anzahl) Bereitstellungsgruppen ausschließen. Sie können Alle Einzelsitzungen oder Alle Mehrfachsitzungen aus Dropdown-Listen auswählen. Sie können auch nach Tags, VM-Serien und Regionen filtern. Wenn Sie keine Optionen auswählen, wird die Analyse standardmäßig auf dem gesamten anwendbaren Datensatz ausgeführt, wobei die Daten der letzten 28 Tage berücksichtigt werden.

Hinweis:

• Die Empfehlung zur Kostenmodellierung basiert auf Daten der letzten 28 Tage und geht davon aus, dass das Verhalten in diesem Zeitraum konsistent bleibt.

Strategien zur Energieverwaltung

Die Datenanalyse variiert je nach ausgewählter Strategie zur Energieverwaltung. Sie können eine der folgenden Autoscale™-Strategien zur Energieverwaltung auswählen, um den gleichzeitigen Maschinenverbrauch und die Einsparmöglichkeiten zu visualisieren:

• Aktuelle Strategie zur Energieverwaltung: Wählen Sie diese Strategie, um potenzielle Einsparungen mithilfe der bestehenden Autoscale-Konfiguration zu analysieren. Es gibt keine Änderung an der Autoscale-Konfiguration. Die empfohlene Kostenmodellierung wird basierend auf dem aktuellen Autoscale-Setup generiert, wobei die Kosten für alle laufenden Maschinen berechnet werden.
• Maschinen am Sitzungsende freigeben: Wählen Sie diese Strategie, wenn Sie bereit sind, die Autoscale-Konfiguration zu ändern, um Maschinen am Ende von Benutzersitzungen freizugeben und potenzielle Einsparungen zu analysieren. Die empfohlene Kostenmodellierung wird basierend auf der aktualisierten Autoscale-Konfiguration generiert, wobei die Kosten nur für die aktive Sitzungszeit berechnet werden, die Trennungszeit wird ignoriert.
• Maschinen bei inaktiver Sitzung freigeben: Wählen Sie diese Strategie, wenn Sie bereit sind, die Autoscale-Konfiguration zu ändern, um Maschinen freizugeben, wenn Sitzungen inaktiv sind, und potenzielle Einsparungen zu analysieren. Die empfohlene Kostenmodellierung wird basierend auf der aktualisierten Autoscale-Konfiguration generiert, wobei die Kosten nur für die Zeit berechnet werden, in der Sitzungen aktiv und nicht im Leerlauf sind.

Wenn eine Maschine beispielsweise 60 Minuten lang läuft und die Sitzung für 20 Minuten getrennt wird, beträgt die verbleibende aktive Sitzungszeit 40 Minuten. Wenn der Benutzer während der aktiven Sitzung 10 Minuten lang inaktiv ist, beträgt die Nettonutzung nur 30 Minuten.

• Bei der aktuellen Strategie zur Energieverwaltung beträgt die Nettonutzung 60 Minuten.
• Bei der Strategie „Maschinen am Sitzungsende freigeben“ beträgt die Nettonutzung, exklusive der Trennungszeit, 40 Minuten.
• Bei der Strategie „Maschinen bei inaktiver Sitzung freigeben“, inklusive Leerlaufzeit, beträgt die Nettonutzung 30 Minuten.

Diese Kriterien dienen als Grundlage für die Analyse. Diese Strategien helfen, die Nettonutzung von Maschinen genauer zu bestimmen.

Maschinenverbrauch und Empfehlungen

Die Seite Kostenmodellierung bietet die folgenden Details zum Maschinenverbrauch und zu den Empfehlungen:

• Diagramm zum gleichzeitigen Maschinenverbrauch: Dieses Diagramm zeigt die Basisnutzung der letzten 28 Tage, wobei jeder Balken einen Wochentag darstellt. Die Basislinie wird mithilfe des 75. Perzentils (p75) der Nutzung berechnet, einer Aggregationsmetrik, die dem Durchschnitt oder Median ähnelt. Für jeden Tag und jede Stunde, z. B. Dienstag um 10 Uhr, wird die Basislinie beispielsweise durch Analyse des p75 der Daten der vorherigen vier Dienstage um 10 Uhr bestimmt. Dieser Prozess wird für alle Stunden und Tage der Woche wiederholt. Fahren Sie mit der Maus über das Diagramm, um die Anzahl der Maschinen anzuzeigen, die unter der aktuellen Strategie zur Energieverwaltung und der ausgewählten Strategie verbraucht werden, wenn potenzielle Änderungen an Autoscale angewendet werden.
• Einsparmöglichkeiten: Zeigen Sie die potenziellen Einsparmöglichkeiten für Azure Reservations und Savings Plans für ein- und dreijährige Laufzeiten an. Die Einsparmöglichkeit für die Optionen Commitment und Pay-as-you-go wird angezeigt.
• Empfehlungen: Zeigen Sie die empfohlenen Änderungen für Azure Reservations und Savings Plans an. Die Empfehlungen umfassen Verpflichtungen für jeden Plan für alle anwendbaren Kombinationen von VM-Serien, -Typen und -Regionen. Daten sind für ein- und dreijährige Laufzeiten verfügbar.

Analyse pro VM-Serie

Wählen Sie die VM-Serie aus der Dropdown-Liste aus, um die optimale Anzahl von Maschinen in Bezug auf die Kosten pro Benutzer zu validieren. Die Kosten pro Benutzer pro Monat sind eine Schätzung der voraussichtlichen monatlichen Kosten pro Benutzer. Diese Schätzung hilft Kunden, die voraussichtlichen monatlichen Kosten pro Benutzer zu verstehen, wenn sie eine bestimmte Anzahl von Maschinen unter Azure Reservations reservieren oder sich zu einem bestimmten stündlichen Dollarbetrag unter dem Savings Plan verpflichten. Zeigen Sie die Kosten pro Benutzer für Azure Reserved Instances und stündliche Savings Plan-Verpflichtungen an. Das Diagramm zeigt Datenpunkte für verschiedene Reservierungsstufen (von Keine Reservierung bis Volle Reservierung, einschließlich Optimaler Reservierung) und stündliche Kostenverpflichtungsstufen (von Keine Verpflichtung bis Maximale Verpflichtung, einschließlich Optimaler Verpflichtung).

Die Seite Kostenmodellierung bietet wertvolle Einblicke und Empfehlungen, um Kunden bei der Optimierung ihrer Azure-Workloads und der Kosteneinsparung zu unterstützen. Durch die Analyse von Nutzungsmustern und die Auswahl des geeigneten Plans können Kunden erhebliche Einsparungen erzielen.