Zalecenia dotyczące kosztów

Azure Advisor pomaga zoptymalizować i zmniejszyć ogólne wydatki Azure, identyfikując bezczynne i niedostatecznie wykorzystywane zasoby. Rekomendacje dotyczące kosztów można uzyskać na karcie Koszt na pulpicie nawigacyjnym usługi Advisor.

Zaloguj się do portalu Azure.
Wyszukaj i wybierz opcję Advisor na dowolnej stronie.
Na Advisor panelu wybierz kartę Koszt.

App Service

(Wersja zapoznawcza) Nieużywany lub pusty plan usługi App Service

Plan usługi App Service nie ma żadnych aplikacji. Rozważ usunięcie zasobu, aby zaoszczędzić koszty.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Plan and Manage Costs for App Service - Azure App Service

Typ zasobu: microsoft.web/sites
Identyfikator zalecenia: 39a8510f-5bbf-4304-9bcd-4106c996473b

Dopasowanie właściwego rozmiaru dla niewykorzystywanych w pełni planów usługi App Service

Przeanalizowaliśmy wzorce użycia Twojego planu usługi App Service w ciągu ostatnich 7 dni i zidentyfikowaliśmy niskie użycie procesora CPU. Chociaż w niektórych scenariuszach niskie użycie może być zamierzone, często można zaoszczędzić pieniądze, wybierając tańszą jednostkę SKU przy zachowaniu tych samych funkcji.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Plan and Manage Costs for App Service - Azure App Service

Typ zasobu: microsoft.web/sites
Identyfikator zalecenia: cc9d34f5-f9b8-4d4f-9de7-98b45c698a49

Application Gateway

Wyłącz sondy zdrowia, gdy istnieje tylko jedno źródło w grupie pochodzenia

Zalecamy posiadanie co najmniej dwóch źródeł odporności. Jeśli jednak dostępne jest tylko jedno źródło, Azure Front Door nadal będzie kierować ruch do tego źródła niezależnie od wyniku kontroli stanu zdrowia. W takich przypadkach sondy zdrowotne nie wpływają na trasowanie usługi Front Door i nie oferują żadnych korzyści.

Wpływ: Niski

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Best Practices - Azure Front Door

Typ zasobu: microsoft.network/frontdoors
Identyfikator zalecenia: 1c7fc5ab-f776-4aee-8236-ab478519f68f

Rozważ migrację do usługi Front Door Standard/Premium

Warstwa klasyczna usługi Front Door zawiera dużą liczbę domen lub reguł routingu, co wiąże się z dodatkowymi opłatami. W usłudze Front Door warstwy standardowej i Premium nie nalicza się opłat za dodatkową domenę lub regułę routingu. Rozważ migrację, by zmniejszyć koszty.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Porównanie cen między warstwami usługi Azure Front Door

Typ zasobu: microsoft.network/frontdoors
Identyfikator zalecenia: e6744163-0be2-4c17-83da-179a0af9d14f

Azure Cosmos DB

Włączanie automatycznego skalowania w bazie danych lub kontenerze Azure Cosmos DB

Na podstawie użycia w ciągu ostatnich 7 dni możesz zaoszczędzić, włączając autoskalowanie. Dla każdej godziny porównaliśmy aprowizowane jednostki żądania/s z rzeczywistym wykorzystaniem jednostek żądania/s (do poziomu, do którego autoskalowanie dostosowałoby skalowanie) i obliczyliśmy oszczędności kosztów w tym okresie. Autoskalowanie pomaga obniżyć koszty dzięki redukcji jednostek żądania na sekundę, gdy nie są używane.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie kontenerów i baz danych usługi Azure Cosmos DB w trybie skalowania automatycznego lub dynamicznego.

Typ zasobu: microsoft.documentdb/databaseaccounts
Identyfikator zalecenia: cdf51428-a41b-4735-ba23-39f3b7cde20c

Sprawdź konfigurację konta Azure Cosmos DB warstwy bezpłatnej

Twoje konto Azure Cosmos DB w warstwie bezpłatnej obecnie zawiera zasoby z łączną przydzieloną przepustowością przekraczającą 1000 jednostek żądań na sekundę (RU/s). Ponieważ warstwa bezpłatna Azure Cosmos DB obejmuje tylko pierwsze 1000 RU/s przepływności aprowizowanej na koncie, każda przepływność przekraczająca 1000 RU/s jest rozliczana według zwykłych cen. W związku z tym przewidujemy, że opłaty są naliczane za przepływność, która jest obecnie aprowizowana na twoim koncie Azure Cosmos DB.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie rachunku za usługę Azure Cosmos DB

Typ zasobu: microsoft.documentdb/databaseaccounts
Identyfikator zalecenia: 4a993d7c-9d83-4d85-b5a9-7cce0b136378

Rozważ podjęcie działań dotyczących bezczynnych kontenerów Azure Cosmos DB

Nie wykryliśmy żadnych działań w ciągu ostatnich 30 dni w co najmniej jednym kontenerze Azure Cosmos DB. Rozważ zmniejszenie przepływności tych kontenerów lub usunięcie ich, jeśli nie planujesz ich używać.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Provision Container Throughput — Azure Cosmos DB

Typ zasobu: microsoft.documentdb/databaseaccounts
Identyfikator zalecenia: a4255ba5-b07e-45ae-99ca-25e6c2079e3c

Obniż koszty, używając ciągłej kopii zapasowej z funkcją mirroringu Fabric

Teraz możesz włączyć ciągłą kopię zapasową na tych samych kontach Azure Cosmos DB, na których włączono usługę Azure Synapse Link. Dzięki ciągłemu tworzeniu kopii zapasowych można obniżyć koszty i włączyć funkcję dublowania Fabric.

Wpływ: Niski

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Replikowane bazy danych usługi Microsoft Fabric z Azure Cosmos DB (wersja zapoznawcza) — Microsoft Fabric

Typ zasobu: microsoft.documentdb/databaseaccounts
Identyfikator zalecenia: 57a36b11-140b-4276-a162-9919ca4e9462

Azure Data Explorer

Zmiana klastrów Data Explorer na bardziej opłacalny i wydajniejszy SKU

Masz zasoby działające w ramach nieoptymalnego wariantu SKU. Zalecamy migrację do tańszego i wydajniejszego SKU. Ta jednostka magazynowa powinna zmniejszyć Twoje koszty i poprawić ogólną wydajność. Obliczyliśmy wymaganą liczbę wystąpień, którą zapewnia zarówno procesor CPU, jak i pamięć podręczna klastra.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Wybierz poprawną jednostkę SKU obliczeniową dla klastra Azure Data Explorer — Azure Data Explorer

ResourceType: microsoft.kusto/clusters
Identyfikator zalecenia: bce95beb-3389-4e64-8863-d196cc2f69dc

Włącz zoptymalizowane autoskalowanie dla zasobów Data Explorer

Wygląda na to, że zasób mógł zostać automatycznie dostosowany w celu zmniejszenia kosztów (na podstawie rzeczywistego użycia w ciągu ostatniego tygodnia, wykorzystania pamięci podręcznej, przetwarzania danych, procesora oraz wykorzystania przetwarzania strumieniowego). Zalecamy włączenie zoptymalizowanego autoskalowania w celu optymalizacji kosztów i wydajności. Zachęcamy do wybrania zalecanej minimalnej i maksymalnej liczby wystąpień, które udostępniliśmy.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie skalowaniem w poziomie klastra w celu dopasowania się do zapotrzebowania w Azure Data Explorer — Azure Data Explorer

ResourceType: microsoft.kusto/clusters
Identyfikator zalecenia: 2397042e-4064-41ca-a50e-4e845051bb0b

Rozważ usunięcie zatrzymanych zasobów usługi Data Explorer

To zalecenie przedstawia wszystkie zatrzymane zasoby Data Explorer, które zostały zatrzymane przez okres co najmniej 60 dni. Rozważ usunięcie zasobów.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Użyj rekomendacje Azure Advisor, aby zoptymalizować klaster Azure Data Explorer — Azure Data Explorer

ResourceType: microsoft.kusto/clusters
Identyfikator zalecenia: d9c2f871-904e-4907-8572-0a33b0651f01

Rozważ zatrzymanie nieużywanych zasobów usługi Data Explorer

To zalecenie wyświetla wszystkie uruchomione zasoby Data Explorer bez aktywności użytkownika. Rozważ zatrzymanie zasobów.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Użyj rekomendacje Azure Advisor, aby zoptymalizować klaster Azure Data Explorer — Azure Data Explorer

ResourceType: microsoft.kusto/clusters
Identyfikator zalecenia: 354D7BBB-A243-4BE1-A8B9-43DBFC05C44A

Zmniejszanie zasad pamięci podręcznej tabel Data Explorer w celu optymalizacji kosztów

Na podstawie rzeczywistego użycia w ciągu ostatniego miesiąca zaktualizuj zasady pamięci podręcznej, aby zmniejszyć gorącą pamięć podręczną dla tabeli. Po włączeniu autoskalowania klaster może zmniejszać się, a tym samym zmniejszać koszty. Naszym celem jest to, aby ponad 95% zapytań odczytywało dane z gorącej pamięci podręcznej (*) Analiza jest oparta tylko na zapytaniach użytkowników, które skanowały dane.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zasady buforowania (cache gorący i zimny) — Kusto

ResourceType: microsoft.kusto/clusters
Identyfikator zalecenia: 947a627a-532d-44f8-8e23-4f365a80a2ba

Azure Databricks

Włączanie skalowania automatycznego dla klastrów Azure Databricks

Skalowanie automatyczne ułatwia osiągnięcie dużego wykorzystania klastra, ponieważ nie trzeba aprowizować klastra tak, aby pasował do obciążenia. Gdy stosowane jest skalowanie automatyczne, zadania mogą być przetwarzane szybciej, a całkowite koszty mogą być niższe niż w przypadku klastra o stałym rozmiarze.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Compute configuration reference - Azure Databricks

ResourceType (Rodzaj zasobu): microsoft.databricks/workspaces
Identyfikator zalecenia: 8bd8e2a7-0dde-409a-ae31-d4ee8bae6d87

Azure Kubernetes Service (AKS)

Włącz tryb rekomendacji Pionowego Automatycznego Skalowania Zasobników w celu dopasowania żądań i limitów zasobów.

Vertical Pod Autoscaler udostępnia zalecane wartości żądań na procesor i pamięć oraz ich limity w oparciu o wzorce użycia obciążenia, optymalizując rozmiary aplikacji. Zmniejsz nadmierną aprowizację i zmaksymalizuj wykorzystanie klastra Azure Kubernetes Service.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Use the Vertical Pod Autoscaler in Azure Kubernetes Service (AKS) - Azure Kubernetes Service

TypZasobu: microsoft.containerservice/managedclusters
Identyfikator zalecenia: 22ae3910-a9a7-4e3d-8234-6a6b9ec7275b

Korzystanie z analizy kosztów Azure Kubernetes Service

Uzyskaj pełny wgląd w trendy kosztów klastra Azure Kubernetes Service (AKS) i przydziel koszty według konstrukcji platformy Kubernetes lub zasobów Azure. Analiza kosztów usługi AKS ułatwia również identyfikowanie nieefektywności obciążeń, takich jak koszty związane z bezczynnością zasobów, co wskazuje możliwość optymalizacji i oszczędności kosztów.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure Kubernetes Service (AKS) analiza kosztów — Azure Kubernetes Service

TypZasobu: microsoft.containerservice/managedclusters
Identyfikator zalecenia: 56b0837b-7d02-4ca6-859f-59dc452fd93e

Dostrajanie profilu automatycznego skalowania klastra w celu uzyskania szybkiego skalowania w dół i oszczędności kosztów

Skonfigurowanie profilu automatycznego skalowania klastra na potrzeby agresywnego skalowania w dół gwarantuje, że węzły zostaną szybko usunięte, gdy nie będą potrzebne. To wydajne skalowanie minimalizuje bezczynne zasoby, co prowadzi do znacznych oszczędności kosztów.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Use the cluster autoscaler in Azure Kubernetes Service (AKS) - Azure Kubernetes Service

TypZasobu: microsoft.containerservice/managedclusters
Identyfikator zalecenia: 82d10dcf-5127-4a8c-a2b1-fd02ab46df60

Rozważ użycie węzłów Spot w przypadku obciążeń, które mogą obsługiwać przerwy

Skorzystaj z nieuprawnionej pojemności Azure w obniżonej cenie za pomocą węzłów typu Spot. Węzły typu Spot najlepiej sprawdzają się w przypadku obciążeń, które tolerują przerwy, wcześniejsze zakończenia lub usunięcia.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dodaj pulę węzłów typu spot Azure do klastra Azure Kubernetes Service (AKS) — Azure Kubernetes Service

TypZasobu: microsoft.containerservice/managedclusters
Identyfikator zalecenia: 17f6ab99-c9b6-4800-bebd-7466699cec31

Przełącz na śledzenie kontenerów w oparciu o Prometheus

Zamiast metryk opartych na dziennikach w Log Analytics, które nie są zoptymalizowane pod kątem metryk, Azure Managed Prometheus oferuje w pełni zarządzaną usługę metryk, która może być do 80% tańsza z wizualizacjami natywnymi. Użyj ustawień kosztowych logów i zdarzeń, aby uniknąć podwójnego zbierania danych i zmniejszyć koszty.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Optymalizacje kosztów w Azure Monitor — Azure Monitor

TypZasobu: microsoft.containerservice/managedclusters
Identyfikator zalecenia: 706d4bdc-7ee0-4d2f-a9ac-3c1f124545d1

Azure Monitor

Wykryto wzrost wolumenu pozyskiwania logów

Masz znacznie wyższy wskaźnik pozyskiwania w ciągu ostatniego tygodnia, na podstawie pozyskiwania w ciągu trzech poprzednich tygodni. Zwróć uwagę na tę zmianę i wynikającą z niej zmianę kosztów.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Analizowanie użycia w przestrzeni roboczej Log Analytics w Azure Monitor - Azure Monitor

TypZasobu: microsoft.operationalinsights/workspaces
Identyfikator zalecenia: 3dfe0963-0fe5-49e0-aaaa-593b6fd4308e

Konfigurowanie ekonomicznego planu dzienników podstawowych dla wybranych tabeli

Zidentyfikowaliśmy przesyłanie ponad 1 GB miesięcznie do tabel, które kwalifikują się do taniego planu danych Podstawowe dzienniki. Podstawowy plan dzienników zapewnia możliwości wyszukiwania na potrzeby debugowania i rozwiązywania problemów, przy znacznie niższych kosztach.

Wpływ: Niski

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Wybierz plan tabeli na podstawie użycia danych w obszarze roboczym Log Analytics — Azure Monitor

TypZasobu: microsoft.operationalinsights/workspaces
Identyfikator zalecenia: 805748e7-8764-49fe-b5b2-7fff63daaac2

Rozważ zmianę warstwy cenowej

Na podstawie bieżącego poziomu użycia rozważ zmianę poziomu cenowego (zobowiązanie), aby uzyskać rabat i obniżyć koszty.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zmiana poziomu cenowego dla obszaru roboczego Log Analytics - Azure Monitor

TypZasobu: microsoft.operationalinsights/workspaces
Identyfikator zalecenia: c68d7dd0-8a1c-4cc4-b52c-b7e8a072d00e

Rozważ usunięcie nieużywanych przywróconych tabel

Masz co najmniej jedną tabelę z przywróconymi danymi aktywnymi w obszarze roboczym. Jeśli nie używasz już przywróconych danych, usuń tabelę, aby uniknąć niepotrzebnych opłat.

Wpływ: Niski

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Restore logs in Azure Monitor - Azure Monitor

TypZasobu: microsoft.operationalinsights/workspaces
Identyfikator zalecenia: eb22702a-5ace-416a-abee-c03c69cede34

Azure Site Recovery

Korzystanie z różnicowej lub przyrostowej kopii zapasowej w przypadku obciążeń bazy danych

W przypadku baz danych SQL/HANA na maszynach wirtualnych Azure zabezpieczanych w Azure, użycie codziennych kopii różnicowych z cotygodniowymi pełnymi kopiami zapasowymi jest często bardziej opłacalne niż codzienne pełne kopie zapasowe. W przypadku platformy HANA Azure Backup obsługuje również przyrostowe kopie zapasowe, co jest jeszcze bardziej ekonomiczne.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz FAQ — tworzenie kopii zapasowych baz danych SAP HANA na maszynach wirtualnych Azure — Azure Backup

TypZasobu: microsoft.recoveryservices/vaults
Identyfikator zalecenia: 83cf9b6e-1b82-4a1d-9151-7581dda7a26e

Azure Synapse Analytics

Warto rozważyć włączenie funkcji automatycznego wstrzymywania w obliczeniach platformy Spark

Automatycznie wstrzymuje i zwalnia nieużywane zasoby obliczeniowe oraz zamyka je po upływie ustawionego okresu bezczynności.

Wpływ: Niski

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie kosztami Azure Synapse Analytics

ResourceType: microsoft.synapse/workspaces
Identyfikator zalecenia: afdf4c1a-e46b-4817-a5d6-4b9909f58e2a

Rozważ włączenie funkcji automatycznego skalowania w obliczeniach platformy Spark

Autoskalowanie dla puli Azure Synapse Analytics z Apache Spark automatycznie dostosowuje liczbę węzłów w klastrze, zwiększając i zmniejszając ich ilość. Podczas tworzenia nowej puli platformy Apache Spark dla Azure Synapse Analytics można ustawić minimalną i maksymalną liczbę węzłów po wybraniu autoskalowania. Funkcja automatycznego skalowania monitoruje następnie wymagania zasobów związane z obciążeniem i dostosowuje liczbę węzłów, zwiększając ją lub zmniejszając. Za tę funkcję nie są naliczane dodatkowe opłaty.

Wpływ: Niski

Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z Automatycznie skaluj wystąpienia Platformy Apache Spark — Azure Synapse Analytics

ResourceType: microsoft.synapse/workspaces
Identyfikator zalecenia: 00b1ef72-4d0f-4452-a6a8-1df5397172d6

Cognitive Services

Rozważanie zastosowania warstwy zobowiązania dla zasobu usługi LUIS

Zauważyliśmy, że zasób LUIS w ciągu ostatnich 30 dni był używany na tyle intensywnie, że warto rozważyć użycie poziomu zobowiązania.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Pricing — Language Understanding

TypZasobu: microsoft.cognitiveservices/accounts
Identyfikator zalecenia: 24d8db35-c214-4aae-892e-531b98dea439

Rozważ użycie poziomu zobowiązania dla zasobu przetwarzanie obrazów

Zauważyliśmy, że Twój zasób w dziedzinie komputerowego rozpoznawania obrazów miał wystarczające wykorzystanie odczytu w ciągu ostatnich 30 dni, co może skłonić do rozważenia użycia opcji zobowiązania.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Pricing — Computer Vision API

TypZasobu: microsoft.cognitiveservices/accounts
Identyfikator zalecenia: 37cc8f6a-8059-407e-995a-10528eee3687b

Rozważanie zastosowania warstwy zobowiązania dla zasobu usługi Translator

Zauważyliśmy, że usługa Translator była używana na tyle intensywnie w ciągu ostatnich 30 dni, że warto rozważyć zastosowanie poziomu zobowiązań.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Cennik — translator

TypZasobu: microsoft.cognitiveservices/accounts
Identyfikator zalecenia: 4cfb349a-b25a-4bef-a7b4-ff9886dd53b6

Rozważ użycie poziomu zobowiązania dla zasobu usługi Language Service

Zauważyliśmy, że Twój zasób usługi językowej był używany na tyle intensywnie w ciągu ostatnich 30 dni, że warto rozważyć zastosowanie poziomu zobowiązania.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Pricing — Azure Language in Foundry Tools

TypZasobu: microsoft.cognitiveservices/accounts
Identyfikator zalecenia: c1c98b41-ddf6-4b27-988c-0e8e6359a42a

Rozważanie zastosowania warstwy zobowiązania dla zasobu usługi Form Recognizer

Zauważyliśmy, że zasób Form Recognizer miał wystarczające wykorzystanie w ciągu ostatnich 30 dni, co być może warto rozważyć przejście na poziom subskrypcji.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Pricing — Azure Document Intelligence in Foundry Tools

TypZasobu: microsoft.cognitiveservices/accounts
Identyfikator zalecenia: da48cdd1-0c3f-4050-b037-89ecdb2be69a

Rozważanie zastosowania warstwy zobowiązania dla zasobu usługi Speech Service

Zauważyliśmy, że w przypadku zasobu usługi Speech Service użycie w ciągu ostatnich 30 dni było na tyle duże, że warto rozważyć zastosowanie warstwy abonamentowej.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Cennik — analiza dokumentów

TypZasobu: microsoft.cognitiveservices/accounts
Identyfikator zalecenia: e4429ab9-f27e-4750-89a7-30bce345f7fa

Content Delivery Network

Rozważ użycie kilku punktów końcowych w ramach jednego profilu usługi Front Door Standard/Premium

Wykryliśmy, że Twoja subskrypcja zawiera kilka profilów usługi Front Door Standard/Premium z niewielką liczbą punktów końcowych. Możesz zmniejszyć wysokość opłat podstawowych, używając kilku punktów końcowych w jednym profilu. Możesz użyć maksymalnie 10 punktów końcowych z warstwą Standard i 25 punktów końcowych z warstwą Premium.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Punkty końcowe w Azure Front Door

TypZasobu: microsoft.cdn/profile
Identyfikator zalecenia: 2e0c70b1-f85e-4497-b492-f8fe6dc00c92

ExpressRoute

(Wersja zapoznawcza) Usuwanie lub aprowizowanie obwodów ExpressRoute w stanie nieaprowizowanym

Obwody ExpressRoute, które pozostają w stanie nieudostępnionym, nie obsługują aktywnie ruchu, ale nadal podlegają miesięcznym opłatom. Te łącza mogły zostać utworzone, ale nigdy nie zostały sfinalizowane przez dostawcę usług. Usuń nieużywane łącza lub dokończ ich wdrożenie u dostawcy, aby zoptymalizować koszty.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz FinOps best practices for Networking - Cloud Computing (Najlepsze rozwiązania dotyczące sieci — przetwarzanie w chmurze)

TypZasobu: microsoft.network/expressroutecircuits
Identyfikator zalecenia: d2d7f8a7-2c7b-4d0b-9b4f-6c8b7b5f3a1e

Reservations

Konfigurowanie automatycznego odnawiania wygasających rezerwacji

Wymienione poniżej rezerwacje wygasają wkrótce lub niedawno wygasły. Zasoby będą w dalszym ciągu działać normalnie, ale w przyszłości opłata będzie naliczana na zasadach płatności na żądanie. Aby zoptymalizować koszty, skonfiguruj automatyczne odnawianie tych rezerwacji lub ręcznie kup zamiennik.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure Reserved Virtual Machine Instances

Typ zasobu: microsoft.capacity/reservationorders/reservations
Identyfikator zalecenia: abb1f687-2d58-4197-8f5b-8882f05c04b8

Rozważ zakup wystąpienia zarezerwowanego usługi App Service, aby zaoszczędzić w porównaniu do kosztów na żądanie.

Na podstawie Twojego wykorzystania w wybranym okresie i okresie wstecz zalecamy rezerwacje, aby maksymalnie zwiększyć oszczędności. Rezerwacje są stosowane automatycznie do pasujących wdrożeń. Oszczędności są szacowane dla każdej subskrypcji. Podczas zakupu dostępne są opcje udostępnionego zakresu.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 5b8ddf04-be28-44ec-ab2c-a63a34d1de13

Rozważ instancję zarezerwowaną, aby zaoszczędzić na kosztach użycia na żądanie w Rozwiązanie Azure VMware.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 10aedd06-621e-4b4f-a45c-5256573e0191

Rozważ użycie zarezerwowanego wystąpienia Azure Data Explorer, aby zaoszczędzić na kosztach elastycznego użycia.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 1b8c5187-32a6-4a2f-8ca1-b0b7d6ce9e86

Rozważ zakup wystąpienia zarezerwowanego usługi Data Factory, aby zaoszczędzić na kosztach użycia zasobów na żądanie

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 0d524e8d-4cfd-4db5-9f91-8b4bb5235a8e

Rozważ instancję zarezerwowaną Azure Dedicated Host, aby zaoszczędzić na kosztach na żądanie.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 3f6c5689-6a05-4896-a6e0-c6f8a22a44c2

Rozważ Azure Files wystąpienia zarezerwowanego, aby zaoszczędzić na kosztach użycia zasobów na żądanie

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 407b6ad6-8e0b-40e7-9384-643520cae0ed

Rozważ zarezerwowane instancje dysków zarządzanych Azure, aby zaoszczędzić na kosztach związanych z użyciem zasobów na żądanie.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 0eb54047-acd9-4f26-8ffb-8cec713782d6

Zastanów się nad zakupem zarezerwowanego wystąpienia w usłudze Blob Storage, aby obniżyć koszty przechowywania w Blob v2 i Datalake Gen2.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 0169a2e1-c7bf-4c37-90b8-0714811c82d3

Rozważ zakup wystąpienia zarezerwowanego usługi Cosmos DB, które zapewnia większe oszczędności niż model płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: a205074f-8049-48b3-903f-556f5e530ae3

Rozważ zakup zarezerwowanego wystąpienia usługi Database for MySQL, aby oszczędzać w porównaniu z rozliczaniem na podstawie faktycznego użycia.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: a8fd63ce-4600-43eb-af33-a6d5481f5930

Rozważ zakup wystąpienia zarezerwowanego usługi NetApp Storage, aby zaoszczędzić na kosztach użycia zasobów na żądanie

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 32755df6-aa2f-48d7-9ab7-92b8a80352ea

Rozważ rezerwacje przepustowości OpenAI Service, aby zaoszczędzić na kosztach typu pay-as-you-go.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: dadc1876-61e3-42fc-a70e-e863bbc460b6

Rozważ zakup rezerwacji instancji usługi Database for PostgreSQL, aby zaoszczędzić w porównaniu z kosztem korzystania w modelu rozliczania według zużycia.

Wpływ: Wysoki

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 06ad499a-0952-48d3-b061-ec81c9cabb8b

Rozważ zakup zarezerwowanej instancji RedHat OS, aby zaoszczędzić na kosztach na żądanie.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 148cdd60-97e8-426b-a7b9-141b7cb4bc2f

Aby zaoszczędzić w porównaniu z kosztami płatności w modelu pay-as-you-go, rozważ wykupienie zarezerwowanego wystąpienia Cache for Redis.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 8ee30d6b-2c73-452a-b4ad-e4386cd6f7d0

Rozważ zakup wystąpienia zarezerwowanego maszyny wirtualnej, aby zaoszczędzić w porównaniu z kosztami na żądanie.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 84b1a508-fc21-49da-979e-96894f1665df

Rozważ zakup planu oszczędnościowego, aby odblokować niższe ceny

Przeanalizowaliśmy ostatnie użycie i zalecamy dodanie planu oszczędności platformy Azure. Plany oszczędności platformy Azure odblokowują niższe ceny wybranych usług, gdy zobowiązujesz się wydać stałą kwotę godzinową przez 1 lub 3 lata.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Plan oszczędności platformy Azure dla maszyn obliczeniowych

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 89515250-1243-43d1-b4e7-f9437cedffd8

Rozważ rezerwację dla Azure Synapse Analytics (dawniej SQL DW), aby zaoszczędzić na kosztach w porównaniu z płatnościami na żądanie.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 680a5388-28aa-44e8-88af-32e3598dc869

Rozważ wykorzystanie wystąpienia zarezerwowanego bazy danych SQL PaaS, aby zaoszczędzić w porównaniu z kosztami modelu płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 885cd4f5-dfa0-4d68-bbfd-00f89fc2b69c

Rozważ zakup wystąpienia zarezerwowanego SuseLinux, aby zaoszczędzić na kosztach użycia zasobów na żądanie

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: db621e98-4a20-4942-b174-c455dc71dbae

Rozważ rezerwacje Microsoft Fabric, aby zaoszczędzić na kosztach zgodnych z modelem płatności w miarę użytkowania.

Zaleca się zakup Microsoft Fabric na podstawie użycia w wybranym okresie i okresie odniesienia. Dokonując rezerwacji, zaoszczędzisz na kosztach płatności za użycie. Rezerwacja zostanie automatycznie przypisana do odpowiednich zasobów. Zalecenia dotyczące zakresu udostępnionego są dostępne w procesie zakupu rezerwacji.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure zalecenia dotyczące rezerwacji — Microsoft Cost Management

TypZasobu: microsoft.subscriptions/subscriptions
Identyfikator zalecenia: 9ed827e8-2a1c-45f3-93f0-df6962034a33

Magazyn

Rozważ warstwę Premium dla magazynu z wysokim współczynnikiem transakcji na TB

Jeśli stosunek liczby transakcji do pojemności w TB jest wysoki, rozważ migrację do magazynu Premium. W zależności od regionu i struktury transakcji wskaźnik powyżej 30 lub 35 transakcji na TB sprawia, że konto magazynu danych jest dobrym kandydatem do migracji do magazynu Premium.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure Blob Storage cennik

TypZasobu: microsoft.storage/storageaccounts
Identyfikator zalecenia: c81a0349-18c0-4bd2-81c7-475adde922d2

Maszyny wirtualne

(Wersja zapoznawcza) Przejrzyj dyski, które nie są dołączone do maszyny wirtualnej i sprawdź, czy nadal potrzebujesz dysków

Istnieją dyski, które nie są dołączone do maszyny wirtualnej. Oceń, czy nadal są one potrzebne. Usunięcie dysku jest nieodwracalne. Utwórz migawkę przed usunięciem i upewnij się, że dane nie są już potrzebne. To zalecenie nie obejmuje niepodłączonych dysków replik powiązanych z Azure Site Recovery.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Identify unattached Azure disks — Azure portal - Azure Virtual Machines

TypZasobu: microsoft.compute/disks
Identyfikator zalecenia: 48eda464-1485-4dcf-a674-d0905df5054a

Limity opłat dla dysków SSD Standard.

Klienci korzystający z dużych obciążeń IO na dyskach twardych HDD w warstwie Standardowa mogą przejść na dyski SSD w tej samej warstwie i zyskać na lepszej wydajności oraz poprawionej umowie SLA, a teraz mogą doświadczać limitu na maksymalną liczbę rozliczanych transakcji.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź blog dotyczący limitu transakcji rozliczeniowych Azure Disks Standard SSD.

TypZasobu: microsoft.compute/disks
Identyfikator zalecenia: 201fb2fe-989f-45c1-8533-785ee8a4a08f

Ustaw prawidłowy rozmiar nie w pełni wykorzystywanych maszyn wirtualnych lub zamknij je

Przeanalizowaliśmy wzorce użycia Twojej maszyny wirtualnej i zidentyfikowaliśmy maszyny wirtualne o niskim użyciu. Podczas gdy niektóre scenariusze mogą generować niewielkie wykorzystanie zgodnie z projektem, często można zaoszczędzić pieniądze, zarządzając rozmiarem i liczbą maszyn wirtualnych.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zmniejszanie kosztów usług z wykorzystaniem Azure Advisor — Azure Advisor

Typ zasobu: microsoft.compute/virtualmachines
Identyfikator zalecenia: e10b1381-5f0a-47ff-8c7b-37bd13d7c974

Dostosowanie rozmiaru lub wyłączenie niedostatecznie wykorzystywanych zestawów skalowania maszyn wirtualnych

Przeanalizowaliśmy wzorce użycia Twoich zestawów skalowania maszyn wirtualnych w ciągu ostatnich 7 dni i zidentyfikowaliśmy zestawy skalowania maszyn wirtualnych o niskim użyciu. Niektóre scenariusze mogą generować niewielkie wykorzystanie zgodnie z projektem, ale często można zaoszczędzić pieniądze, zarządzając rozmiarem i liczbą zestawów skalowania maszyn wirtualnych.

Wpływ: Wysoki

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zmniejszanie kosztów usług z wykorzystaniem Azure Advisor — Azure Advisor

Typ zasobu: Microsoft.Compute/VirtualMachineScaleSets
Identyfikator zalecenia: 94aea435-ef39-493f-a547-8408092c22a7

Brama sieci wirtualnej

(Wersja zapoznawcza) Usuń bramy sieci wirtualnej platformy Azure bez żadnych połączeń

Usunięcie bram wirtualnej sieci platformy Azure bez żadnych połączeń może obniżyć godzinowe opłaty za bramy oraz powiązane koszty adresów publicznych IP. Ta akcja ułatwia dostosowanie wydatków na sieć z aktywną siecią VPN lub potrzebami łączności usługi ExpressRoute.

Wpływ: Średni

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz FinOps best practices for Networking - Cloud Computing (Najlepsze rozwiązania dotyczące sieci — przetwarzanie w chmurze)

ResourceType: microsoft.network/virtualnetworkgateways
Identyfikator zalecenia: c3d6e0b4-4b3a-4f3f-9a6c-6c2c6d2c7c1a

Następne kroki

Dowiedz się więcej o Optymalizacja kosztów — Microsoft Azure dobrze zaprojektowana struktura

Opinia

Czy ta strona była pomocna?

Ostatnia aktualizacja o 2026-09-25