Understanding Cloud Cost Fluctuations with Power BI
Staying on top of your cloud costs requires regular reviews. There are many ways to slice and dice your cloud costs; one approach I find helpful is comparing daily and monthly cost deltas. Below is a visual from my Power BI report showing how my previous month’s costs compare to the month prior. The visual is filtered to only show delta increases/decreases over $1K. I can quickly see we spent $5K more on Azure SQL Database in the selected month compared to the previous month. I call this my 'large cost swings' graph. I understand that everything is not linear, nor do things translate nicely from one day or month to the next. However, the data has a story to tell. What I ask my team to focus on is the story the data is telling. In this case, we made some modifications to ADF and SQL, leading to a $4K net reduction in costs. Some stories explain the outcome of one or more actions. Then there are those stories which can help shape your future consumption and spending.Navigating Azure Retail Pricing Data in Power BI: My Journey
Recently, I embarked on integrating Azure Retail Pricing data into my Power BI Cost Management dashboard. Initially, this seemed daunting, but with the right orientation and assistance from Copilot, I successfully navigated through it. Did you know? Microsoft offers a Retail Pricing API that allows you to import data into Power BI in your preferred currency. The first hurdle I encountered was the API’s paginated results. To overcome this, I created a function in Power BI that iterates through the paginated results using a base URL. To my surprise, both the Retail Price table and the Azure Cost Management table had only one common column: meterID. This led to a many-to-many relationship, which is less than ideal as it introduces data ambiguity. Since there were multiple matching meterIDs with different retail prices, I addressed this by creating Measures. Additionally, I created another measure to calculate the retail cost, as the Retail Price table did not contain any consumption data. Happy to share more details if anyone's interested. #Azure #PowerBi #AzureCostManagement #AzureRetailPricing
Optimalizácia nákladov na Azure: Komplexný sprievodca (Čast 1)
V snahe o efektívnosť cloudu je kľúčové efektívne spravovanie zdrojov. Tento článok poskytuje podrobný sprievodca odporúčaniami na šetrenie nákladov prostredníctvom identifikácie a vypnutia nepoužívaných zdrojov v Azure. Krok 1: Identifikácia nepoužívaných zdrojov Azure Advisor je vaším nástrojom pre identifikáciu nečinných virtuálnych strojov (VM) a ďalších nedostatočne využívaných zdrojov. Postupujte podľa týchto krokov, aby ste využili jeho možnosti: Prístup k Azure Advisor Prihlásenie: Prejdite na Azure Portal a prihláste sa svojimi prihlasovacími údajmi. Nájdenie Advisor: Pomocou vyhľadávacej funkcie portálu lokalizujte 'Advisor'. Záložka Cost: Na paneli Advisor kliknite na záložku 'Cost', aby ste videli finančné rady. Analýza odporúčaní: Azure Advisor využíva strojové učenie na navrhovanie optimalizácií pre vaše zdroje. Konanie podľa návrhov: Identifikuje zdroje, ktoré boli neaktívne viac ako týždeň, a odporúča ich vypnutie na základe metrík CPU a sieťovej prevádzky. Krok 2: Automatické vypnutie VM Aby ste predišli plytvaniu, možno nakonfigurovať funkciu automatického vypnutia Azure, ktorá môže vypnúť VM počas nepracovných hodín. Pôvodne bola táto funkcia exkluzívna pre DevTest Labs, teraz je všeobecne dostupná pre všetky ARM-based Azure VM. Konfigurácia automatického vypnutia s Azure CLI Tu je príklad skriptu na nastavenie automatického vypnutia: #Definícia názvu skupiny zdrojov a VM RESOURCE_GROUP_NAME="myResourceGroup" VM_NAME="myVM" #Nastavenie požadovaného času vypnutia v UTC (HH:MM) SHUTDOWN_TIME="20:00" #Použitie konfigurácie automatického vypnutia az vm auto-shutdown --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $VM_NAME --time $SHUTDOWN_TIME Prispôsobte SHUTDOWN_TIME tak, aby zodpovedal ekvivalentu UTC vo vašom miestnom časovom pásme. Krok 3: Odstránenie osamotených zdrojov Osamotené zdroje, ako sú nepripojené disky a nepoužité sieťové rozhrania, môžu ticho vyčerpávať váš rozpočet. Identifikácia osamotených zdrojov Využite Azure Resource Graph s Kusto Query Language (KQL) na lokalizáciu týchto zdrojov. Napríklad na nájdenie nepripojených diskov: Resources | where type has "microsoft.compute/disks" | extend diskState = tostring(properties.diskState) | where managedBy == "" or diskState == 'Unattached' | project id, diskState, resourceGroup, location, subscriptionId Odstránenie osamotených zdrojov Pred pokračovaním v odstraňovaní ich cez Azure portal alebo pomocou príkazov Azure CLI/PowerShell potvrďte stav osamotenosti. Automatizácia a údržba Zvážte automatizáciu procesu čistenia s Azure Automation alebo Azure Logic Apps. Pravidelné monitorovanie je kľúčové na predchádzanie zbytočným výdavkom. Záver Vždy dôkladne skontrolujte potrebu zdrojov pred ich odstránením, aby ste predišli nezvratným akciám. Dodržiavaním týchto krokov môžete udržať nákladovo efektívne a upratané prostredie Azure.NEW: Set reservation to automatically renew
You can now opt in for your reservation to automatically renew. Your reservations will then automatically purchase a replacement when an existing reservation expires. Automatic renewal provides an easy way to continue getting reservation discounts. It also saves you from having to closely monitor a reservation's expiration or miss savings benefits until you manually renew. The renewal setting is turned off by default, but you can enable or disable the renewal setting anytime, up to the expiration of the existing reservation. Learn more here: https://learn.microsoft.com/azure/cost-management-billing/reservations/reservation-renew?WT.mc_id=modinfra-117912-socuff
