Aracılığıyla paylaş

Azure Sanal Masaüstü izleme maliyetlerini tahmin etme

  • Makale

Azure Sanal Masaüstü, ortamınız tarafından oluşturulan verileri toplamak, dizine eklemek ve depolamak için Azure İzleyici Günlükleri hizmetini kullanır. Bu nedenle Azure İzleyici fiyatlandırma modeli, Log Analytics çalışma alanınız tarafından günlük gigabayt cinsinden getirilen ve işlenen (veya "alınan") veri miktarını temel alır. Log Analytics çalışma alanının maliyeti yalnızca toplanan veri hacmine değil, seçtiğiniz Azure ödeme planına ve ortamınızın oluşturduğu verileri depolamayı seçtiğiniz süreye de bağlıdır.

Bu makalede, Azure İzleyici'de fiyatlandırmanın nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olacak aşağıdaki şeyler açıklanmaktadır:

  • Bu özelliği etkinleştirmeden önce veri alımı ve depolama maliyetlerini önceden tahmin etme
  • Bu özelliği kullanırken maliyetleri azaltmak için alımınızı ve depolama alanınızı ölçme ve denetleme

Not

Bu makalede listelenen tüm boyutlar ve fiyatlandırma yalnızca tahminin nasıl çalıştığını gösteren örneklerdir. Azure İzleyici Log Analytics fiyatlandırma modelinize ve Azure bölgenize göre daha doğru bir değerlendirme için bkz . Azure İzleyici fiyatlandırması.

Veri alımı ve depolama maliyetlerini tahmin edin

Log Analytics çalışma alanınızda günlük olarak yazılmış önceden tanımlanmış bir veri kümesi kullanmanızı öneririz. Aşağıdaki örnek tahminlerde, varsayılan yapılandırmadaki faturalanabilir verileri inceleyeceğiz

Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri için önceden tanımlanmış veri kümeleri şunlardır:

  • Oturum konaklarından performans sayaçları
  • Oturum konaklarından Windows Olay Günlükleri
  • Hizmet altyapısından Azure Sanal Masaüstü tanılaması

Veri alımı ve depolama maliyetleriniz ortamınızın boyutuna, sistem durumuna ve kullanımınıza bağlıdır. Örnek, bekleyebileceğiniz maliyet aralıklarını hesaplamak için bu makalede kullanacağımız tahminler, sanal makine boyutlandırma yönergelerimize göre, bekleyebileceğiniz bir dizi veri alımı ve depolama maliyetini hesaplamak için basit güç kullanımı çalıştıran iyi durumdaki sanal makineleri temel alır.

Örneğimizde kullanacağımız hafif kullanım VM'sinde aşağıdaki bileşenler bulunur:

  • 4 vCPU, 1 disk
  • Günde 16 oturum
  • Ortalama oturum süresi 2 saat (120 dakika)
  • Oturum başına 100 işlem

Örneğimizde kullanacağımız güç kullanımı VM'sinde aşağıdaki bileşenler bulunur:

  • 6 vCPU, 1 disk
  • Günde 6 oturum
  • 4 saatlik ortalama oturum süresi (240 dakika)
  • Oturum başına 200 işlem

Performans sayacı alımını tahmin etme

Performans sayaçları, sistem kaynaklarının nasıl performans gösterdiğini gösterir. Performans sayacı veri alımı ortamınızın boyutuna ve kullanımına bağlıdır. Çoğu durumda performans sayaçları Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri için veri alımınızın %80-99'unda yer almalıdır.

Tahmine başlamadan önce, her performans sayacının belirli bir sıklıkta veri gönderdiğini anlamanız önemlidir. Varsayılan bir dakika başına örnek hızı ayarlarız (bu hızı ayarlarınızda da düzenleyebilirsiniz), ancak bu hız sayacına bağlı olarak farklı çarpma faktörlerinde uygulanır. Aşağıdaki faktörler oranı etkiler:

  • Sanal makine başına (VM) faktörü için her sayaç, ortamınızdaki VM başına verileri, VM çalışırken dakika başına varsayılan örnek hızında gönderir. Bu sayaçların günlük gönderdiği kayıt sayısını tahmin etmek için, varsayılan örnek hızını dakika başına ortamınızdaki VM sayısıyla çarpabilir ve ardından bu sayıyı günlük ortalama VM çalışma süresiyle çarpabilirsiniz.

    Özetlemek gerekirse:

    Vm SKU'sunda dakika başına varsayılan örnek oranı × CPU çekirdeği sayısı × vm sayısı × ortalama VM çalışma süresi / günlük gönderilen kayıt sayısı

  • CPU başına faktörü için her sayaç, VM çalışırken ortamınızdaki her VM'de vCPU başına dakika başına varsayılan örnek hızında gönderir. Sayaçların günlük göndereceği kayıt sayısını tahmin etmek için dakika başına varsayılan örnek hızını VM SKU'sunda CPU çekirdeği sayısıyla çarpabilir ve ardından bu sayıyı VM'nin çalıştırdığı dakika sayısıyla ve ortamınızdaki VM sayısıyla çarpabilirsiniz.

    Özetlemek gerekirse:

    Vm SKU'sunda dakika başına varsayılan örnek hızı × CPU çekirdeği sayısı × VM'nin çalıştığı dakika sayısı × vm sayısı = günlük gönderilen kayıt sayısı

  • Disk başına faktör için her sayaç, ortamınızdaki her VM'deki her disk için varsayılan örnek hızında veri gönderir. Bu sayaçların günlük göndereceği kayıt sayısı, dakika başına varsayılan örnek hızına eşittir ve VM SKU'sundaki disk sayısıyla çarpılır, saatte 60 dakika ile çarpılır ve son olarak vm için ortalama etkin saat sayısı çarpılır.

    Özetlemek gerekirse:

    Vm SKU'sunda dakika başına varsayılan örnek hızı × disk sayısı × saatte 60 dakika × vm sayısı × ortalama VM çalışma süresi / günlük gönderilen kayıt sayısı

  • Oturum başına faktör için her sayaç, oturum bağlıyken ortamınızdaki her oturum için varsayılan örnek hızında veri gönderir. Bu sayaçların günlük göndereceği kayıt sayısını tahmin etmek için varsayılan örnek hızını dakika başına günlük ortalama oturum sayısıyla ve ortalama oturum süresiyle çarpabilirsiniz.

    Özetlemek gerekirse:

    Günlük günlük × dakika başına varsayılan örnek oranı × ortalama oturum süresi = günlük gönderilen kayıt sayısı

  • İşlem başına faktör için her sayaç, ortamınızdaki her oturumdaki her işlem için varsayılan oranda veri gönderir. Bu sayaçların günlük olarak göndereceği kayıt sayısını tahmin etmek için, dakika başına varsayılan örnek oranını günlük ortalama oturum sayısıyla çarpıp bunu ortalama oturum süresiyle ve oturum başına ortalama işlem sayısıyla çarpabilirsiniz.

    Özetlemek gerekirse:

    Günlük oturum sayısı × ortalama oturum süresi × oturum başına ortalama işlem sayısı = günlük gönderilen kayıt sayısı × dakika başına varsayılan örnek oranı

Aşağıdaki tabloda Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri'nin topladığı 20 performans sayacı ve bunların varsayılan oranları listelanmaktadır:

Sayaç adı Varsayılan örnek oranı Sıklık faktörü
Mantıksal Disk(C:)\% boş alan 60 saniye Disk başına
Mantıksal Disk(C:)\Ort. Disk Kuyruğu Uzunluğu 30 saniye Disk başına
Mantıksal Disk(C:)\Ort. Disk sn/Aktarım 60 saniye Disk başına
Mantıksal Disk(C:)\Geçerli Disk Kuyruğu Uzunluğu 30 saniye Disk başına
Bellek(*)\Kullanılabilir Bayt 30 saniye VM Başına
Bellek(*)\Sayfa Hataları/sn 30 saniye VM Başına
Bellek(*)\Sayfalar/sn 30 saniye VM Başına
Bellek(*)\Kullanılan Kaydedilmiş Bayt Yüzdesi 30 saniye VM Başına
PhysicalDisk(*)\Avg. Disk Kuyruğu Uzunluğu 30 saniye Disk başına
PhysicalDisk(*)\Ort. Disk sn/Okuma 30 saniye Disk başına
PhysicalDisk(*)\Ort. Disk sn/Aktarım 30 saniye Disk başına
PhysicalDisk(*)\Ort. Disk sn/Yazma 30 saniye Disk başına
İşlemci Bilgileri(_Total)\% İşlemci Süresi 30 saniye Çekirdek/CPU başına
Terminal Hizmetleri(*)\Etkin Oturumlar 60 saniye VM Başına
Terminal Hizmetleri(*)\Etkin Olmayan Oturumlar 60 saniye VM Başına
Terminal Hizmetleri(*)\Toplam Oturum sayısı 60 saniye VM Başına
İşlem Başına Kullanıcı Girişi Gecikmesi(*)\Maksimum Giriş Gecikmesi 30 saniye İşlem başına
Oturum Başına Kullanıcı Girişi Gecikmesi(*)\En Fazla Giriş Gecikmesi 30 saniye Oturum başına
RemoteFX Ağı(*)\Geçerli TCP RTT 30 saniye VM Başına
RemoteFX Ağı(*)\Geçerli UDP Bant Genişliği 30 saniye VM Başına

Her kayıt boyutunun 200 bayt olacağını tahmin ettiğimizde, varsayılan örnek hızında hafif bir iş yükü çalıştıran örnek bir VM, vm başına günde yaklaşık 90 megabayt performans sayacı verisi gönderir. Bu arada, güç iş yükü çalıştıran örnek bir VM, vm başına günde yaklaşık 130 megabayt performans sayacı verisi gönderir. Ancak, kayıt boyutu ve ortam kullanımı farklılık gösterebilir, bu nedenle dağıtımınızın kullandığı günde megabayt farklı olabilir.

Giriş gecikmesi performans sayaçları hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Kullanıcı Girişi Gecikmesi performans sayaçları.

Windows Olay Günlüğü alımını tahmin etme

Windows Olay Günlükleri, Azure İzleyici Aracısı veya Windows sanal makinelerindeki Log Analytics aracısı tarafından toplanan veri kaynaklarıdır. Sistem ve Uygulama gibi standart günlüklerin yanı sıra izlemeniz gereken uygulamalar tarafından oluşturulan özel günlüklerden olay toplayabilirsiniz.

Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri için varsayılan Windows Olayları şunlardır:

  • Uygulama
  • Microsoft-Windows-TerminalServices-RemoteConnectionManager/Admin
  • Microsoft-Windows-TerminalServices-LocalSessionManager/Operational
  • Sistem
  • Microsoft-FSLogix-Apps/Operasyonel
  • Microsoft-FSLogix-Apps/Admin

Windows Olayları, ortam olay koşullarına uygun olduğunda olayları gönderir. İyi durumdaki makineler, iyi durumda olmayan durumlardaki makinelerden daha az olay gönderir. Olay sayısı tahmin edilemediğinden, bu tahminin iyi durumdaki ortamlarından alınan örneklere göre vm başına günde 1.000 ile 10.000 arasında bir olay aralığı kullanırız. Örneğin, bu örnekteki her olay kaydı boyutunun 1.500 bayt olacağını tahmin ettiğimizde, bu durum belirtilen ortam için günde yaklaşık 2 ila 15 megabayt olay verisi elde eder.

Azure İzleyici Aracısı ile Windows olay günlüğü veri toplamayı yapılandırma hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Azure İzleyici Aracısı ile sanal makinelerden olayları ve performans sayaçlarını toplama.

Windows olayları hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Windows olay kayıtları özellikleri.

Tanılama alımını tahmin etme

Tanılama hizmeti hem kullanıcı hem de yönetim eylemleri için etkinlik günlükleri oluşturur.

Tanılama sayacının izlediği etkinlik günlüklerinin adları şunlardır:

  • WVDCheckpoints
  • WVDConnections
  • WVDErrors
  • WVDFeeds
  • WVDManagement
  • WVDAgentHealthStatus

Ortam kayıt yapmak için gereken koşulları karşılasa hizmet tanılama bilgilerini gönderir. Tanılama kaydı sayısı tahmin edilemediğinden, bu tahminin iyi durumdaki ortamlarından örneklere göre vm başına günde 500 ila 1000 olay aralığı kullanırız.

Örneğin, bu örnekteki her tanılama kaydı boyutunun 200 bayt olacağını tahmin ettiğimizde, alınan toplam veri günlük VM başına 1 MB'tan az olacaktır.

Etkinlik günlüğü kategorileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Azure Sanal Masaüstü tanılamaları.

Performans sayacı verilerinizi ölçme ve yönetme

Gerçek izleme maliyetleriniz ortamınızın boyutuna, kullanımına ve sistem durumuna bağlıdır. Log Analytics çalışma alanınızda veri alımını ölçmeyi anlamak için bkz . Log Analytics çalışma alanında kullanımı analiz etme.

Oturum konaklarının kullandığı performans sayaçları, Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri için en büyük alınan veri kaynağındandır. Bu sorgu, yalnızca Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri için varsayılan sayaçları değil, ortamda etkinleştirdiğiniz tüm performans sayaçlarını gösterir. Bu bilgiler, maliyetleri azaltmak için hangi alanları hedefleyebileceğinizi anlamanıza yardımcı olabilir.

Son gün içindeki performans sayacı başına alınan sıklığı ve megabaytları izlemek için log analytics çalışma alanı için aşağıdaki özel sorgu şablonunu çalıştırın:

Not

Şablonun yer tutucu değerlerini ortamınızın kullandığı değerlerle değiştirdiğinden emin olun; aksi takdirde sorgu çalışmaz.

let WVDHosts = dynamic(['host1.contoso.com', 'host2.contoso.com']); 
Perf 
| where TimeGenerated > ago(1d) 
| where Computer in (WVDHosts) 
| extend PerfCounter = strcat(ObjectName, ":", CounterName) 
| summarize Records = count(TimeGenerated), InstanceNames = dcount(InstanceName), Bytes=sum(_BilledSize) by PerfCounter 
| extend Billed_MBytes = Bytes / (1024 * 1024), BytesPerRecord = Bytes / Records 
| sort by Records desc

Toplam maliyetleri tahmin etme

Son olarak toplam maliyeti tahmin edelim. Bu örnekte, önceki bölümlerde yer alan örnek değerleri temel alarak aşağıdaki sonuçları elde ettiğimizi düşünelim:

Data source Günlük boyut tahmini (megabayt cinsinden)
Performans sayaçları 90-130
Ekinlikler 2-15
Azure Sanal Masaüstü tanılamaları < 1

Bu örnekte, Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri için alınan toplam veri, vm başına günlük 92 ila 145 megabayt arasındadır. Başka bir deyişle, her 31 günde bir her VM yaklaşık 3 ile 5 gigabayt arasında veri alır.

Log Analytics fiyatlandırması için varsayılan Kullandıkça öde modelini kullanarak Azure İzleyici'nin aylık veri toplama ve depolama maliyetini tahmin edebilirsiniz. Veri alımınıza bağlı olarak Log Analytics fiyatlandırması için Kapasite Ayırma modelini de göz önünde bulundurabilirsiniz.

Maliyetleri azaltmak için veri alımınızı yönetme

Bu bölümde maliyetleri azaltmak için veri alımının nasıl ölçüleceği ve yönetileceği açıklanmaktadır.

Çalışma kitabının haklarını ve izinlerini yönetme hakkında bilgi edinmek için bkz . Erişim denetimi.

Not

Veri noktalarının kaldırılması, Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri'ndeki ilgili görsellerini etkiler.

Log Analytics ayarları

Veri alımını yönetmek için Log Analytics ayarlarınızı iyileştirmeye yönelik bazı öneriler şunlardır:

  • Log Analytics'in yalnızca Azure Sanal Masaüstü dağıtımınızdaki sanal makineler için performans sayaçlarını ve olaylarını toplamasını sağlamak için Azure Sanal Masaüstü kaynaklarınız için belirlenmiş bir Log Analytics çalışma alanı kullanın.
  • Log Analytics depolama ayarlarınızı maliyetleri yönetmek için ayarlayın. Bekletme süresini azaltabilir, sabit depolama fiyatlandırma katmanının daha uygun maliyetli olup olmayacağını değerlendirebilir veya iyi durumda olmayan bir dağıtımın etkisini sınırlamak için ne kadar veri alabileceğinize ilişkin sınırlar belirleyebilirsiniz. Daha fazla bilgi edinmek için bkz . Azure İzleyici Günlükleri fiyatlandırma ayrıntıları.

Fazla verileri kaldırma

Varsayılan yapılandırmamız, Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri için önerdiğimiz tek veri kümesidir. Her zaman ek veri noktaları ekleme ve bunları Konak Tanılama: Konak tarayıcısında görüntüleme veya bunlar için özel grafikler oluşturma seçeneğiniz vardır, ancak eklenen veriler Log Analytics maliyetinizi artırır. Bunlar maliyet tasarrufu için kaldırılabilir.

Performans sayacı verilerinizi ölçme ve yönetme

Gerçek izleme maliyetleriniz ortamınızın boyutuna, kullanımına ve sistem durumuna bağlıdır. Log Analytics çalışma alanınızda veri alımını ölçmeyi anlamak için bkz . Log Analytics çalışma alanında kullanımı analiz etme.

Oturum konaklarının kullandığı performans sayaçları büyük olasılıkla Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri için en büyük alınan veri kaynağınız olacaktır. Log Analytics çalışma alanı için aşağıdaki özel sorgu şablonu, son gün içindeki performans sayacı başına alınan sıklığı ve megabaytları izleyebilir:

let WVDHosts = dynamic(['host1.contoso.com', 'host2.contoso.com']);
Perf
| where TimeGenerated > ago(1d)
| where Computer in (WVDHosts)
| extend PerfCounter = strcat(ObjectName, ":", CounterName)
| summarize Records = count(TimeGenerated), InstanceNames = dcount(InstanceName), Bytes=sum(_BilledSize) by PerfCounter
| extend Billed_MBytes = Bytes / (1024 * 1024), BytesPerRecord = Bytes / Records
| sort by Records desc

Not

Şablonun yer tutucu değerlerini ortamınızın kullandığı değerlerle değiştirdiğinden emin olun; aksi takdirde sorgu çalışmaz.

Bu sorgu, yalnızca Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri için varsayılan sayaçları değil, ortamda etkinleştirdiğiniz tüm performans sayaçlarını gösterir. Bu bilgiler, bir sayacın sıklığını azaltmak veya tamamen kaldırmak gibi maliyetleri azaltmak için hangi alanları hedefleyebileceğinizi anlamanıza yardımcı olabilir.

Performans sayaçlarını kaldırarak maliyetleri de düşürebilirsiniz. Performans sayaçlarını kaldırmayı veya mevcut sayaçları düzenleyerek sıklıklarını azaltmayı öğrenmek için bkz . Performans sayaçlarını yapılandırma.

Windows Olay Günlüklerini Yönetme

Tüm konaklar iyi durumdayken Windows Olaylarının veri alımında ani bir artışa neden olma olasılığı düşüktür. İyi durumda olmayan bir konak, günlüğe gönderilen olayların sayısını artırabilir, ancak bilgiler konağın sorunlarını düzeltmek için kritik olabilir. Bunları saklamanızı öneririz. Windows Olay Günlüklerini yönetme hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Windows Olay günlüklerini yapılandırma.

Tanılamaları yönetme

Azure Sanal Masaüstü tanılamaları, veri depolama maliyetlerinizin %1'inden daha azını oluşturmalıdır, bu nedenle bunları kaldırmanızı önermeyiz. Azure Sanal Masaüstü tanılamasını yönetmek için tanılama özelliği için Log Analytics'i kullanın.

Sonraki adımlar

Azure Sanal Masaüstü İçgörüleri hakkında daha fazla bilgiyi şu makalelerden edinebilirsiniz: