Modellazione dei costi per i carichi di lavoro Azure

La nuova funzionalità di modellazione dei costi supporta i carichi di lavoro Azure e fornisce raccomandazioni basate sui modelli di utilizzo. I clienti ricevono raccomandazioni su quale tra le prenotazioni di Azure (Azure Reservations) o il piano di risparmio (Savings Plan) sia più adatto per massimizzare i risparmi sui costi. I clienti di Azure Reservations prenotano un numero specifico di macchine in anticipo a un costo fisso scontato, mentre i piani di risparmio consentono loro di impegnarsi a un importo in dollari per tariffe scontate. La funzionalità analizza i dati degli ultimi 28 giorni per fornire raccomandazioni stimate. Questo aiuta i clienti a risparmiare sui costi prendendo decisioni informate sull’allocazione delle risorse.

Nota:

• Per stime ottimali, si consiglia di utilizzare i dati di un ambiente stabile degli ultimi 28 giorni. Evitare di utilizzare dati relativi a periodi di attività insolita, come vacanze o picchi improvvisi di utilizzo. Attendere che l’utilizzo torni ai livelli di base prima di seguire queste raccomandazioni.

• La modellazione dei costi è progettata per carichi di lavoro basati su cloud con prezzi flessibili. Per i carichi di lavoro con prezzi mensili fissi o per i carichi di lavoro on-premise, utilizzare Dimensionamento dei carichi di lavoro invece.

Vantaggi:

• Fornisce raccomandazioni personalizzate per il risparmio sui costi.
• Supporta sia i piani di prenotazione che quelli di risparmio.
• Analizza i dati di utilizzo recenti per approfondimenti accurati.
• Aiuta a ottimizzare l’allocazione delle risorse e a ridurre le spese.
• Offre flessibilità nella selezione di gruppi di consegna, tag, serie di VM e regioni.

Nota:

La modellazione dei costi è supportata solo per i carichi di lavoro Azure.

Tipi di piani

In Azure, esistono due tipi di piani per risparmiare sui costi:

• Azure Reservations: I clienti decidono quante macchine prenotare in anticipo. La prenotazione ha un costo fisso scontato diverso rispetto al costo pay-as-you-go.
• Savings Plan: I clienti si impegnano a un importo specifico in dollari anziché a un numero di macchine. Fino a quando tale importo non viene consumato, viene loro addebitato un costo scontato. Successivamente, pagano il costo pay-as-you-go.

La pagina Modellazione dei costi fornisce raccomandazioni per ciascun piano in modo indipendente, mostrando i potenziali risparmi.

Fare clic su Ottimizzazione dei costi > Modellazione dei costi. Viene visualizzata la pagina Modello di costo e carichi di lavoro cloud.

È possibile selezionare tutti i gruppi di consegna, fino a 15 (o il numero effettivo) gruppi di consegna, ed escludere fino a 15 (o il numero effettivo) gruppi di consegna, se necessario. È possibile selezionare Tutte le sessioni singole o Tutte le sessioni multiple dagli elenchi a discesa. È inoltre possibile filtrare per Tag, Serie di VM e Regioni. Se non si seleziona alcuna opzione, l’analisi viene eseguita per impostazione predefinita sull’intero set di dati applicabile, considerando i dati degli ultimi 28 giorni.

Nota:

La raccomandazione di modellazione dei costi si basa sui dati degli ultimi 28 giorni e presuppone che il comportamento durante questo periodo rimanga coerente.

Strategie di gestione dell’alimentazione

L’analisi dei dati varia in base alla strategia di gestione dell’alimentazione selezionata. È possibile selezionare una delle seguenti strategie di gestione dell’alimentazione Autoscale™ per visualizzare il consumo simultaneo delle macchine e le opportunità di risparmio:

• Strategia di gestione dell’alimentazione corrente: Selezionare questa strategia per analizzare i potenziali risparmi utilizzando la configurazione Autoscale esistente. Non vi è alcuna modifica alla configurazione Autoscale. La modellazione dei costi raccomandata viene generata in base alla configurazione Autoscale corrente, calcolando i costi per tutte le macchine attive e in esecuzione.
• Deallocare le macchine alla fine della sessione: Selezionare questa strategia se si è disposti a modificare la configurazione Autoscale per deallocare le macchine alla fine delle sessioni utente per analizzare i potenziali risparmi. La modellazione dei costi raccomandata viene generata in base alla configurazione Autoscale aggiornata, calcolando i costi solo per il tempo di sessione attivo, ignorando il tempo di disconnessione.
• Deallocare le macchine per sessioni inattive: Selezionare questa strategia se si è disposti a modificare la configurazione Autoscale per deallocare le macchine quando le sessioni sono inattive per analizzare i potenziali risparmi. La modellazione dei costi raccomandata viene generata in base alla configurazione Autoscale aggiornata, calcolando i costi solo per il tempo in cui le sessioni sono attive e non inattive.

Ad esempio, se la macchina è attiva per 60 minuti e la sessione è disconnessa per 20 minuti, i restanti 40 minuti rappresentano il tempo di sessione attivo. Se l’utente è inattivo per 10 minuti durante la sessione attiva, l’utilizzo netto è di soli 30 minuti.

• Nella Strategia di gestione dell’alimentazione corrente, l’utilizzo netto è di 60 minuti.
• Nella Strategia di deallocazione delle macchine alla fine della sessione, l’utilizzo netto, escluso il tempo di disconnessione, è di 40 minuti.
• Nella Strategia di deallocazione delle macchine per sessioni inattive, includendo il tempo di inattività, l’utilizzo netto è di 30 minuti.

Questi criteri servono come base per l’analisi. Queste strategie aiutano a determinare l’utilizzo netto delle macchine in modo più accurato.

Consumo delle macchine e raccomandazioni

La pagina Modellazione dei costi fornisce i seguenti dettagli sul consumo delle macchine e sulle raccomandazioni:

• Grafico del consumo simultaneo delle macchine: Questo grafico mostra l’utilizzo di base negli ultimi 28 giorni, con ogni barra che rappresenta un giorno della settimana. La base di riferimento viene calcolata utilizzando il 75° percentile (p75) dell’utilizzo, una metrica di aggregazione simile alla media o alla mediana. Ad esempio, per ogni giorno e ora, come martedì alle 10:00, la base di riferimento viene determinata analizzando il p75 dei dati dei quattro martedì precedenti alle 10:00. Questo processo viene ripetuto per tutte le ore e i giorni della settimana. Passare il mouse sul grafico per visualizzare il numero di macchine consumate con la strategia di gestione dell’alimentazione corrente e la strategia selezionata quando vengono applicate potenziali modifiche ad Autoscale.
• Opportunità di risparmio: Visualizzare le potenziali opportunità di risparmio sia per le prenotazioni di Azure (Azure Reservations) che per i piani di risparmio (Savings Plans) per termini di uno e tre anni. Viene visualizzata l’opportunità di risparmio per le opzioni Impegno e Pay-as-you-go.
• Raccomandazioni: Visualizzare le modifiche raccomandate sia per le prenotazioni di Azure (Azure Reservations) che per i piani di risparmio (Savings Plans). Le raccomandazioni includono gli impegni per ciascun piano per tutte le combinazioni applicabili di serie di macchine virtuali, tipi e regioni. I dati sono disponibili per termini di uno e tre anni.

Analisi per serie di macchine virtuali

Selezionare la serie di macchine virtuali dall’elenco a discesa per convalidare il numero ottimale di macchine rispetto al costo per utente. Il costo per utente al mese è una stima del costo mensile proiettato per utente. Questa stima aiuta i clienti a comprendere il costo mensile proiettato per utente se prenotano un numero specifico di macchine con Azure Reservations o si impegnano a un importo orario specifico in dollari con il Savings Plan. Visualizzare il costo per utente per le istanze riservate di Azure e gli impegni orari del Savings Plan. Il grafico mostra i punti dati per vari livelli di prenotazione (che vanno da Nessuna prenotazione a Prenotazione completa, inclusa Prenotazione ottimale) e livelli di impegno di costo orario (che vanno da Nessun impegno a Impegno massimo, incluso Impegno ottimale).

La pagina Modellazione dei costi fornisce preziose informazioni e raccomandazioni per aiutare i clienti a ottimizzare i loro carichi di lavoro Azure e a risparmiare sui costi. Analizzando i modelli di utilizzo e selezionando il piano appropriato, i clienti possono ottenere risparmi significativi.