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Sage for Azure

Redimensionamento e reservas, decididos em conjunto

O Sage é o motor de otimização de custos da skie para Azure. Cada execução devolve duas coisas ao mesmo tempo: qual deve ser o tamanho dos seus recursos e quais reservas manter. As duas saem juntas porque decidir uma isoladamente faz a outra sair errada.

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Uma execução, dois tipos de decisão

As ferramentas de otimização costumam separar o redimensionamento da compra de compromissos, e é assim que você acaba recebendo a orientação de redimensionar uma máquina virtual que uma reserva já está pagando. Uma execução do Sage no Azure devolve os dois conjuntos de recomendações lado a lado, e cada redimensionamento proposto carrega a cobertura de reserva da máquina a que se aplica.

  1. Entrega 1

    Redimensionamento

    Por máquina: tamanho atual e tamanho proposto, assinatura, localização e um score de eficiência antes e depois.

  2. Entrega 2

    Decisões de reserva

    Quais compromissos adicionar, apresentados como novas compras por região e série, precificados contra o footprint posterior ao redimensionamento.

  3. Comum

    Cobertura em cada linha

    Cada proposta de redimensionamento mostra o que cobre a máquina hoje, de modo que nunca se recomenda uma mudança sem enxergar o compromisso que a paga.

  4. Comum

    O que deixar como está

    Os recursos que o otimizador decidiu não mexer são marcados de forma explícita em vez de sumirem da lista, então você vê que todo o ambiente foi considerado.

Recomendações de redimensionamento de máquinas virtuais com cada máquina, sua localização, o tamanho antes e depois da mudança proposta, um score de eficiência antes e depois, e a cobertura de reserva daquela máquina. As linhas são marcadas como acionável ou sem mudança.
A cobertura aparece ao lado de cada proposta. A coluna da direita mostra o que já cobre cada máquina, de modo que nunca se sugere um redimensionamento sem enxergar a reserva que o paga. As máquinas que o otimizador decidiu deixar como estão continuam na lista, marcadas como sem mudança. A coluna de assinatura foi removida desta imagem porque esses nomes identificam o cliente; nada mais foi alterado.

O que uma execução entrega

Cada otimização informa a posição de custo antes e depois, detalhada por como você está pagando e não apenas por quanto.

O que é reportadoDetalhe
Economia projetadaMensal e anualizado, com a variação percentual frente ao gasto atual
Custo detalhado por tipo de compromissoCusto mensal atual e otimizado dividido entre reservado e pagamento por uso, para ver o gasto migrando de um para o outro e não apenas o número líquido
Quantidade acionávelQuantos dos recursos analisados têm uma recomendação que vale a pena executar, sobre o total examinado
Fluxo de reservasPara onde iria o novo compromisso, por região e série de máquina
Histórico de execuçõesCada execução guardada e datada, com análises de mais de trinta dias marcadas como desatualizadas, mais exportação em CSV de qualquer conjunto de recomendações
Análise de custos comparando o custo mensal atual e o otimizado, com uma tabela dividindo o total entre reserved instances e pagamento por uso, mostrando o pagamento por uso caindo a zero enquanto o gasto reservado sobe.
O detalhamento importa tanto quanto o total. O gasto de pagamento por uso migra para reservas em vez de simplesmente sumir, então você vê de onde vem a economia em vez de acreditar no número líquido.
Diagrama de fluxo de gestão de reservas mostrando um único compromisso novo se dividindo em sete compras de reserva distintas, cada uma identificada por região e série de máquina, acima de um resumo da decisão, a quantidade de reservas e o compromisso total afetado.
Para onde vai de fato o novo compromisso. Uma decisão se resolve em sete compras concretas, cada uma ligada a uma região e a uma série de máquina, com o compromisso total que entra nos registros informado com clareza e não escondido.
Dois painéis: a mudança de custo dividida em economia por redimensionamento e um aumento menor no gasto com compromissos, e a mudança líquida na quantidade de máquinas virtuais por série, com duas séries crescendo e duas encolhendo.
O redimensionamento cai, o compromisso sobe e algumas séries crescem. O plano gasta mais em reservas porque o redimensionamento mudou o que precisa ser coberto, e faz crescer duas séries de máquina enquanto reduz outras duas. O total cai mesmo com várias linhas subindo.

Quais serviços do Azure o Sage cobre?

A otimização roda sobre máquinas virtuais, bancos de dados SQL e discos gerenciados. A visibilidade e a atribuição de gasto abrangem o ambiente inteiro.

ServiçoProfundidadeO que o Sage faz
Máquinas virtuaisOtimizadoRedimensionamento com score de eficiência, mais decisões de reserva na mesma execução
Bancos de dados SQLOtimizadoRedimensionamento e planejamento de reservas, incluindo managed instances
Discos gerenciadosOtimizadoDimensionamento de discos e otimização de tier, com inventário de snapshots
VM scale setsVisibilidadeInventário de scale sets e suas instâncias, com atribuição de gasto
Reservas e savings plansVisibilidadeInventário completo do que você tem, com relatório de gasto em reservas
Contas de armazenamento, balanceadores de cargaVisibilidadeInventário e atribuição de gasto

Entender para onde vai o gasto no Azure

O faturamento do Azure é reportado por medidor e não por serviço, e essa é boa parte do motivo pelo qual os custos do Azure são mais difíceis de atribuir que os da AWS. O Sage reporta o gasto do jeito que o Azure realmente fatura e, em cima disso, adiciona as visões de que você precisa.

Por medidorGasto por categoria e subcategoria de medidor, ao longo de dezoito meses
Por localizaçãoDistribuição regional do gasto entre assinaturas
Por grupoAtribuição por grupo de recursos para chargeback e showback
Por compromissoUma visão separada do gasto em reservas, apartada do sob demanda
Painel de gasto do Azure com o gasto total, sob demanda e reservado do mês com indicadores de tendência, o mês anterior detalhado por categoria de medidor em um gráfico de rosca, e um histórico de dezoito meses de gasto por categoria de medidor.
Reportado do jeito que o Azure fatura. Gasto total dividido entre sob demanda e compromisso, e depois o mês detalhado por categoria de medidor em vez de forçá-lo em uma taxonomia de serviços que o Azure na prática não usa.

Perguntas frequentes

O Sage vai me dizer para redimensionar uma máquina que uma reserva já cobre?

Não. Cada linha de redimensionamento carrega a cobertura de reserva da máquina a que se aplica, e as decisões de reserva são produzidas na mesma execução das recomendações de tamanho, não separadamente.

Como o Sage decide o que deixar como está?

Os recursos que o otimizador examinou mas decidiu não mudar ficam marcados como sem mudança e permanecem na lista. Assim você vê que todo o ambiente foi considerado, e não apenas as partes com recomendação.

O que é um score de eficiência?

Uma medida de quão bem o tamanho de uma máquina se ajusta à sua carga de trabalho real, informada antes e depois da mudança proposta para que a melhoria apareça recurso a recurso.

Posso exportar as recomendações?

Sim. Qualquer conjunto de recomendações pode ser exportado em CSV, e cada execução é guardada com a data para comparar planos ao longo do tempo.

Qual a diferença em relação ao Sage for AWS?

O produto de AWS resolve os compromissos de EC2, ECS e EKS em um único portfólio, porque os Savings Plans são compartilhados entre eles, e consegue aplicar as mudanças aprovadas por você durante uma janela de patch. No Azure, o redimensionamento e as decisões de reserva são produzidos em conjunto por serviço. Veja Sage for AWS para conhecer esse lado da plataforma.

Veja o que o Sage encontra nas suas assinaturas

Uma avaliação gratuita roda sobre o seu consumo real e devolve as mesmas recomendações de redimensionamento e decisões de reserva descritas nesta página.

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