Bewährte Methoden für FinOps für die allgemeine Ressourcenverwaltung

In diesem Artikel wird eine Sammlung allgemeiner bewährter FinOps-Methoden beschrieben, die auf verschiedene Microsoft Cloud-Dienste angewendet werden können. Sie umfasst Strategien zum Optimieren von Kosten, zur Verbesserung der Effizienz und zur Verwendung von Azure Resource Graph (ARG)-Abfragen, um Einblicke in Ihre Ressourcen zu erhalten. Durch die Einhaltung dieser Methoden können Sie sicherstellen, dass Ihre Clouddienste kosteneffizient sind und den finanziellen Zielen Ihrer Organisation entsprechen.


Azure Advisor - Ihr persönlicher Cloud-Berater von Microsoft.

Azure Advisor ist ein personalisierter Cloudberater, der Ihnen hilft, bewährte Methoden zur Optimierung Ihrer Azure-Bereitstellungen zu befolgen. Es analysiert Ihre Ressourcenkonfigurations- und Nutzungs-Telemetrie und empfiehlt Lösungen, die Ihnen helfen können, Kosten zu senken, die Leistung zu verbessern, zuverlässigkeit zu erhöhen und die Sicherheit zu verbessern.

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Überprüfen Azure Advisor Kostenempfehlungen

Empfehlung: Überprüfen und reagieren Sie regelmäßig auf Azure Advisor Kostenempfehlungen, um Sparmöglichkeiten in Ihrer gesamten Umgebung zu identifizieren.

Informationen zu Azure Advisor Kostenempfehlungen

Azure Advisor analysiert Ihre Ressourcenkonfiguration und -nutzung, um Kosteneinsparungen zu identifizieren. Zu den Kostenempfehlungen gehören Maßnahmen wie das Ändern der Größe oder das Herunterfahren von unzureichend ausgelasteten Ressourcen, der Kauf von Reservierungen und die bedarfsgerechte Größenanpassung von Workloads. Wenn Sie diese Empfehlungen regelmäßig überprüfen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Umgebung optimiert bleibt, wenn sich die Nutzungsmuster ändern.

Note

FinOps Hubs können Kostenempfehlungen von Azure Advisor automatisch importieren. Erfahren Sie mehr.

Identifizieren Azure Advisor Kostenempfehlungen

Verwenden Sie die folgende ARG-Abfrage, um alle Kostenempfehlungen aus Azure Advisor anzuzeigen, einschließlich Auswirkungsdetails und erweiterten Eigenschaften.

advisorresources
| where type == 'microsoft.advisor/recommendations'
| where properties.category == 'Cost'
| project
    id,
    subscriptionId,
    resourceGroup,
    ResourceId = tostring(properties.resourceMetadata.resourceId),
    ResourceType = tostring(properties.impactedField),
    Impact = tostring(properties.impact),
    Description = tostring(properties.shortDescription.problem),
    Solution = tostring(properties.shortDescription.solution),
    RecommendationTypeId = tostring(properties.recommendationTypeId),
    LastUpdated = tostring(properties.lastUpdated),
    ExtendedProperties = properties.extendedProperties

Co2-Optimierung

Der folgende Abschnitt enthält eine ARG-Abfrage zur Co2-Optimierung. Es hilft Ihnen, Einblicke in Ihre Azure-Ressourcen zu gewinnen und Möglichkeiten zur Reduzierung der Co2-Emissionen zu identifizieren. Indem Sie Empfehlungen von Azure Advisor analysieren, können Sie Ihre Cloudinfrastruktur für Nachhaltigkeit und Umweltwirkung optimieren.

Abfrage: Co2-Emissionen

Diese ARG-Abfrage identifiziert Ressourcen in Ihrer Azure-Umgebung, die Empfehlungen zur Verringerung der Co2-Emissionen basierend auf Azure Advisor-Empfehlungen enthalten.

Beschreibung

Diese Abfrage zeigt Azure-Ressourcen mit Empfehlungen von Azure Advisor zur Optimierung der Co2-Emissionen an. Es hebt potenzielle Co2-Einsparungen hervor und liefert Einblicke, wie diese Empfehlungen implementiert werden können, um den Co2-Fußabdruck Ihrer Cloudinfrastruktur zu reduzieren.

Kategorie

Nachhaltigkeit

Abfrage

advisorresources
| where tolower(type) == "microsoft.advisor/recommendations"
| extend RecommendationTypeId = tostring(properties.recommendationTypeId)
| where RecommendationTypeId in ("94aea435-ef39-493f-a547-8408092c22a7", "e10b1381-5f0a-47ff-8c7b-37bd13d7c974")
| extend properties = parse_json(properties)
| project
    subscriptionId,
    resourceGroup,
    ResourceId = properties.resourceMetadata.resourceId,
    ResourceType = tostring(properties.impactedField),
    shortDescription = properties.shortDescription.problem,
    recommendationType = properties.extendedProperties.recommendationType,
    recommendationMessage = properties.extendedProperties.recommendationMessage,
    PotentialMonthlyCarbonEmissions = properties.extendedProperties.PotentialMonthlyCarbonEmissions,
    PotentialMonthlyCarbonSavings = toreal(properties.extendedProperties.PotentialMonthlyCarbonSavings),
    properties

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