适用于 Azure 工作负载的成本建模
新的成本建模功能支持 Azure 工作负载,并根据使用模式提供建议。客户会收到关于 Azure 预留或节省计划哪种更适合提供最大成本节省的建议。Azure 预留客户预先以折扣固定成本预留特定数量的计算机,而节省计划则允许他们承诺一定金额以获得折扣费率。该功能分析过去 28 天的数据以提供估算建议。这有助于客户通过对资源分配做出明智决策来节省成本。
注意:
为了获得最佳估算,建议使用过去 28 天内稳定环境中的数据。避免使用异常活动期间的数据,例如假期或使用量突然激增。请等到您的使用量恢复到基线水平后再采纳这些建议。
优势:
- 提供量身定制的成本节省建议。
- 同时支持预留和节省计划。
- 分析近期使用数据以获得准确见解。
- 有助于优化资源分配并降低开支。
- 在选择交付组、标签、VM 系列和区域方面提供灵活性。
注意:
成本建模仅支持 Azure 工作负载。
计划类型
在 Azure 中,有两种类型的计划可节省成本:
- Azure 预留:客户决定预先预留多少台计算机。与即用即付成本相比,预留以折扣费率提供不同的固定成本。
- 节省计划:客户承诺一个特定的金额,而不是机器数量。在该金额用完之前,他们将按折扣价收费。之后,他们将支付即用即付费用。
成本建模页面为每个计划独立提供建议,显示潜在的节省。
单击成本优化 > 成本建模。随即出现成本模型和云工作负载页面。

您可以选择所有交付组,最多 15 个(或实际数量)交付组,并且如果需要,可以排除最多 15 个(或实际数量)交付组。您可以从下拉列表中选择所有单会话或所有多会话。您还可以按标签、VM 系列和区域进行筛选。如果您未选择任何选项,则分析默认在整个适用数据集上运行,并考虑过去 28 天的数据。
注意:
成本建模建议是基于过去 28 天的数据得出的,并假定在此期间的行为将保持一致。
电源管理策略方案
数据分析因所选的电源管理策略而异。您可以选择以下 Autoscale™ 电源管理策略之一,以可视化并发计算机消耗和节省机会:
- 当前电源管理策略:选择此策略可使用现有 Autoscale 配置分析潜在节省。Autoscale 配置没有变化。建议的成本建模是根据当前 Autoscale 设置生成的,计算所有正在运行的计算机的成本。
- 在会话结束时解除分配计算机:如果您愿意更改 Autoscale 配置以在用户会话结束时解除分配计算机以分析潜在节省,请选择此策略。建议的成本建模是根据更新的 Autoscale 配置生成的,仅计算活动会话时间的成本,忽略断开连接时间。
- 解除分配非活动会话的计算机:如果您愿意更改 Autoscale 配置以在会话非活动时解除分配计算机以分析潜在节省,请选择此策略。建议的成本建模是根据更新的 Autoscale 配置生成的,仅计算会话处于活动状态而非空闲状态的时间的成本。
例如,如果计算机运行了 60 分钟,会话断开连接了 20 分钟,则剩余的 40 分钟是活动会话时间。如果用户在活动会话期间空闲了 10 分钟,则净使用时间仅为 30 分钟。
- 在当前电源管理策略中,净使用时间为 60 分钟。
- 在在会话结束时解除分配计算机策略中,净使用时间(不包括断开连接时间)为 40 分钟。
- 在取消分配非活动会话策略的机器中,包括空闲时间,净使用量为 30 分钟。
这些标准作为分析的基线。这些策略有助于更准确地确定机器的净使用量。
机器资源消耗情况及优化建议
成本建模页面提供有关机器消耗和建议的以下详细信息:
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并发机器消耗图:此图表显示过去 28 天的基线使用情况,每个条形代表一周中的一天。基线是使用使用量的第 75 百分位 (p75) 计算的,这是一种类似于平均值或中位数的聚合指标。例如,对于每天和每小时,例如周二上午 10 点,基线是通过分析过去四个周二上午 10 点的数据的 p75 来确定的。此过程对一周中的所有小时和天重复。将鼠标悬停在图表上,可以查看当前电源管理策略下以及应用 Autoscale 潜在更改后所选策略下消耗的机器数量。
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节省机会:查看 Azure 预留和节省计划为期一年和三年期的潜在节省机会。显示了承诺和即用即付选项的节省机会。
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建议:查看 Azure 预留和节省计划的建议更改。建议包括每个计划对虚拟机系列、类型和区域的所有适用组合的承诺。数据适用于一年和三年期。
按虚拟机系列进行分析
从下拉列表中选择虚拟机系列,以验证每用户成本方面的最佳机器数量。每月每用户成本是预计的每月每用户成本的估算值。此估算值可帮助客户了解,如果他们在 Azure 预留中预留特定数量的机器或在节省计划下承诺特定的每小时美元金额,则预计的每月每用户成本。查看 Azure 预留实例和节省计划每小时承诺的每用户成本。该图表显示了各种预留级别(从无预留到完全预留,包括最佳预留)和每小时成本承诺级别(从无承诺到最大承诺,包括最佳承诺)的数据点。
成本建模页面提供了有价值的见解和建议,可帮助客户优化其 Azure 工作负载并节省成本。通过分析使用模式并选择适当的计划,客户可以实现显著的节省。