Udostępnij przez

Szacowanie kosztów monitorowania usługi Azure Virtual Desktop

Usługa Azure Virtual Desktop używa usługi Azure Monitor Logs do zbierania, indeksowania i przechowywania danych generowanych przez środowisko. W związku z tym model cen usługi Azure Monitor jest oparty na ilości danych wprowadzanych i przetwarzanych (lub "pozyskiwanych") przez obszar roboczy usługi Log Analytics w gigabajtach dziennie. Koszt obszaru roboczego usługi Log Analytics zależy nie tylko od ilości zebranych danych, ale także wybranego planu płatności platformy Azure i czasu przechowywania danych generowanych przez środowisko.

W tym artykule wyjaśniono następujące kwestie, które pomogą Ci zrozumieć, jak działają ceny w usłudze Azure Monitor:

  • Jak oszacować koszty pozyskiwania danych i magazynowania z góry przed włączeniem tej funkcji
  • Jak mierzyć i kontrolować pozyskiwanie i przechowywanie w celu obniżenia kosztów podczas korzystania z tej funkcji

Uwaga

Wszystkie rozmiary i ceny wymienione w tym artykule to tylko przykłady, które pokazują, jak działa szacowanie. Aby uzyskać dokładniejszą ocenę opartą na modelu cen usługi Azure Monitor Log Analytics i regionie świadczenia usługi Azure, zobacz Cennik usługi Azure Monitor.

Szacowanie kosztów pozyskiwania danych i magazynowania

Zalecamy użycie wstępnie zdefiniowanego zestawu danych zapisanych jako dzienniki w obszarze roboczym usługi Log Analytics. W poniższych przykładowych szacunkach przyjrzymy się danym rozliczanym w konfiguracji domyślnej

Wstępnie zdefiniowane zestawy danych dla usługi Azure Virtual Desktop Insights obejmują:

  • Liczniki wydajności z hostów sesji
  • Dzienniki zdarzeń systemu Windows z hostów sesji
  • Diagnostyka usługi Azure Virtual Desktop z infrastruktury usługi

Koszty pozyskiwania danych i magazynowania zależą od rozmiaru środowiska, kondycji i użycia. Przykładowe oszacowania, których użyjemy w tym artykule, aby obliczyć zakresy kosztów, których można oczekiwać, są oparte na maszynach wirtualnych działających w dobrej kondycji, które korzystają z światła do zużycia energii, na podstawie naszych wytycznych dotyczących ustalania rozmiaru maszyn wirtualnych, aby obliczyć zakres kosztów pozyskiwania danych i magazynowania, których można oczekiwać.

Maszyna wirtualna o lekkim użyciu, która będzie używana w naszym przykładzie, zawiera następujące składniki:

  • 4 procesory wirtualne, 1 dysk
  • 16 sesji dziennie
  • Średni czas trwania sesji wynoszący 2 godziny (120 minut)
  • 100 procesów na sesję

Maszyna wirtualna z użyciem energii, która będzie używana w naszym przykładzie, zawiera następujące składniki:

  • 6 procesorów wirtualnych, 1 dysk
  • 6 sesji dziennie
  • Średni czas trwania sesji wynoszący 4 godziny (240 minut)
  • 200 procesów na sesję

Szacowanie pozyskiwania licznika wydajności

Liczniki wydajności pokazują, jak działają zasoby systemowe. Pozyskiwanie danych licznika wydajności zależy od rozmiaru i użycia środowiska. W większości przypadków liczniki wydajności powinny tworzyć od 80 do 99% pozyskiwania danych dla usługi Azure Virtual Desktop Insights.

Przed rozpoczęciem szacowania należy pamiętać, że każdy licznik wydajności wysyła dane z określoną częstotliwością. Ustawiamy domyślną częstotliwość próbkowania na minutę (możesz również edytować tę szybkość w ustawieniach), ale ta szybkość będzie stosowana przy różnych czynnikach mnożenia w zależności od licznika. Na szybkość wpływają następujące czynniki:

  • W przypadku współczynnika na maszynę wirtualną każdy licznik wysyła dane na maszynę wirtualną w środowisku z domyślną szybkością próbkowania na minutę, gdy maszyna wirtualna jest uruchomiona. Możesz oszacować liczbę rekordów wysyłanych przez te liczniki dziennie, mnożąc domyślną częstotliwość próbkowania na minutę przez liczbę maszyn wirtualnych w środowisku, a następnie mnożąc tę liczbę przez średni czas wykonywania maszyny wirtualnej dziennie.

    Aby podsumować:

    Domyślna częstotliwość próbkowania na minutę × liczba rdzeni procesora CPU w jednostce SKU maszyny wirtualnej × liczba maszyn wirtualnych × średni czas wykonywania maszyny wirtualnej dziennie = liczba rekordów wysłanych dziennie

  • Dla współczynnika procesora CPU każdy licznik wysyła domyślną częstotliwość próbkowania na minutę na procesor wirtualny na każdej maszynie wirtualnej w środowisku, gdy maszyna wirtualna jest uruchomiona. Możesz oszacować liczbę rekordów, które liczniki będą wysyłać dziennie, mnożąc domyślną częstotliwość próbkowania na minutę przez liczbę rdzeni procesora CPU w jednostce SKU maszyny wirtualnej, a następnie mnożąc tę liczbę przez liczbę minut uruchomienia maszyny wirtualnej i liczbę maszyn wirtualnych w środowisku.

    Aby podsumować:

    Domyślna częstotliwość próbkowania na minutę × liczba rdzeni procesora CPU w jednostce SKU maszyny wirtualnej × liczbę minut uruchomienia maszyny wirtualnej × liczba maszyn wirtualnych = liczba rekordów wysłanych dziennie

  • Dla współczynnika na dysk każdy licznik wysyła dane z domyślną częstotliwością próbkowania dla każdego dysku na każdej maszynie wirtualnej w środowisku. Liczba rekordów wysyłanych przez te liczniki dziennie jest równa domyślnej szybkości próbkowania na minutę pomnożonej przez liczbę dysków w jednostce SKU maszyny wirtualnej pomnożonej przez 60 minut na godzinę i pomnożonej przez średnią liczbę aktywnych godzin dla maszyny wirtualnej.

    Aby podsumować:

    Domyślna częstotliwość próbkowania na minutę × liczba dysków w jednostce SKU maszyny wirtualnej × 60 minut na godzinę × liczba maszyn wirtualnych × średni czas wykonywania maszyny wirtualnej dziennie = liczba rekordów wysłanych dziennie

  • Dla współczynnika sesji każdy licznik wysyła dane z domyślną częstotliwością próbkowania dla każdej sesji w środowisku, gdy sesja jest połączona. Możesz oszacować liczbę rekordów, które te liczniki będą wysyłać dziennie, mnożąc domyślną częstotliwość próbkowania na minutę przez średnią liczbę sesji dziennie i średni czas trwania sesji.

    Aby podsumować:

    Domyślna częstotliwość próbkowania na minutę × sesji dziennie × średni czas trwania sesji = liczba rekordów wysyłanych dziennie

  • Dla współczynnika procesu każdy licznik wysyła dane z domyślną szybkością dla każdego procesu w każdej sesji w środowisku. Możesz oszacować liczbę rekordów, które te liczniki będą wysyłać dziennie, mnożąc domyślną częstotliwość próbkowania na minutę przez średnią liczbę sesji dziennie, a następnie mnożąc ją przez średni czas trwania sesji i średnią liczbę procesów na sesję.

    Aby podsumować:

    Domyślna częstotliwość próbkowania na minutę × sesji dziennie × średni czas trwania sesji × średniej liczby procesów na sesję = liczba rekordów wysłanych dziennie

W poniższej tabeli wymieniono 20 liczników wydajności zbieranych przez usługę Azure Virtual Desktop Insights oraz ich domyślne stawki:

Nazwa licznika Domyślna częstotliwość próbkowania Współczynnik częstotliwości
Wolne miejsce na dysku logicznym (C:)\% 60 sekund Na dysk
Dysk logiczny (C:)\Średnia długość kolejki dysku 30 sekund Na dysk
Dysk logiczny (C:)\Średnia liczba sekund dysku/transfer 60 sekund Na dysk
Dysk logiczny(C:)\Bieżąca długość kolejki dysku 30 sekund Na dysk
Memory(*)\Available Mbytes 30 sekund Na maszynę wirtualną
Pamięć(*)\Błędy strony/s 30 sekund Na maszynę wirtualną
Pamięć(*)\Strony/s 30 sekund Na maszynę wirtualną
Pamięć(*)\% zatwierdzonych bajtów w użyciu 30 sekund Na maszynę wirtualną
PhysicalDisk(*)\Średnia długość kolejki dysku 30 sekund Na dysk
PhysicalDisk(*)\Avg. Dysk s/Odczyt 30 sekund Na dysk
PhysicalDisk(*)\Avg. Dysk s/Transfer 30 sekund Na dysk
PhysicalDisk(*)\Avg. Dysk s/Zapis 30 sekund Na dysk
Informacje o procesorze (_Total)\% czas procesora 30 sekund Na rdzeń/procesor CPU
Usługi terminalowe(*)\Aktywne sesje 60 sekund Na maszynę wirtualną
Usługi terminalowe(*)\Nieaktywne sesje 60 sekund Na maszynę wirtualną
Usługi terminalowe(*)\Łączna liczba sesji 60 sekund Na maszynę wirtualną
Opóźnienie danych wejściowych użytkownika na proces(*)\maksymalne opóźnienie wejściowe 30 sekund Na proces
Opóźnienie danych wejściowych użytkownika na sesję(*)\maksymalne opóźnienie wejściowe 30 sekund Na sesję
RemoteFX Network(*)\Current TCP RTT 30 sekund Na maszynę wirtualną
Sieć RemoteFX(*)\Bieżąca przepustowość UDP 30 sekund Na maszynę wirtualną

Jeśli szacujemy rozmiar każdego rekordu na 200 bajtów, przykładowa maszyna wirtualna z lekkim obciążeniem o domyślnej szybkości próbkowania będzie wysyłać około 90 megabajtów danych licznika wydajności dziennie na maszynę wirtualną. Tymczasem przykładowa maszyna wirtualna z obciążeniem zasilania wysyłałaby około 130 megabajtów danych licznika wydajności dziennie na maszynę wirtualną. Jednak rozmiar rekordu i użycie środowiska mogą się różnić, więc megabajty dziennie używane przez wdrożenie mogą być różne.

Aby dowiedzieć się więcej na temat liczników wydajności opóźnienia danych wejściowych, zobacz Liczniki wydajności opóźnienia danych wejściowych użytkownika.

Szacowanie pozyskiwania dziennika zdarzeń systemu Windows

Dzienniki zdarzeń systemu Windows to źródła danych zbierane przez agenta usługi Azure Monitor lub agenta usługi Log Analytics na maszynach wirtualnych z systemem Windows. Zdarzenia można zbierać z dzienników standardowych, takich jak system i aplikacja, a także dzienników niestandardowych tworzonych przez aplikacje, które należy monitorować.

Są to domyślne zdarzenia systemu Windows dla usługi Azure Virtual Desktop Insights:

  • Aplikacja
  • Microsoft-Windows-TerminalServices-RemoteConnectionManager/Administracja
  • Microsoft-Windows-TerminalServices-LocalSessionManager/Operational
  • System
  • Microsoft-FSLogix-Apps/Operational
  • Microsoft-FSLogix-Apps/Administracja

Zdarzenia systemu Windows wysyłają zdarzenia za każdym razem, gdy środowisko spełnia warunki zdarzenia. Maszyny w stanach dobrej kondycji będą wysyłać mniej zdarzeń niż maszyny w stanach złej kondycji. Ponieważ liczba zdarzeń jest nieprzewidywalna, używamy zakresu od 1000 do 10 000 zdarzeń na maszynę wirtualną dziennie na podstawie przykładów ze środowisk w dobrej kondycji dla tego oszacowania. Jeśli na przykład szacujemy rozmiar każdego rekordu zdarzenia w tym przykładzie na 1500 bajtów, będzie to około 2 do 15 megabajtów danych zdarzeń dziennie dla określonego środowiska.

Aby dowiedzieć się więcej na temat konfigurowania zbierania danych dziennika zdarzeń systemu Windows za pomocą agenta usługi Azure Monitor, zobacz How to collect events and performance counters from virtual machines with Azure Monitor Agent (Jak zbierać zdarzenia i liczniki wydajności z maszyn wirtualnych za pomocą agenta usługi Azure Monitor).

Aby dowiedzieć się więcej na temat zdarzeń systemu Windows, zobacz Właściwości rekordów zdarzeń systemu Windows.

Szacowanie pozyskiwania danych diagnostycznych

Usługa diagnostyki tworzy dzienniki aktywności zarówno dla użytkowników, jak i dla akcji administracyjnych.

Są to nazwy dzienników aktywności, które śledzi licznik diagnostyczny:

  • Punkty kontrolne WVDCh
  • Połączenia WVD
  • WVDErrors
  • WVDFeeds
  • WVDManagement
  • WVDAgentHealthStatus

Usługa wysyła informacje diagnostyczne za każdym razem, gdy środowisko spełnia warunki wymagane do utworzenia rekordu. Ponieważ liczba rekordów diagnostycznych jest nieprzewidywalna, używamy zakresu od 500 do 1000 zdarzeń na maszynę wirtualną dziennie na podstawie przykładów ze środowisk w dobrej kondycji dla tego oszacowania.

Jeśli na przykład szacujemy rozmiar każdego rekordu diagnostycznego w tym przykładzie na 200 bajtów, łączna liczba pozyskanych danych będzie mniejsza niż 1 MB na maszynę wirtualną dziennie.

Aby dowiedzieć się więcej na temat kategorii dzienników aktywności, zobacz Diagnostyka usługi Azure Virtual Desktop.

Mierzenie danych licznika wydajności i zarządzanie nimi

Rzeczywiste koszty monitorowania będą zależeć od rozmiaru środowiska, użycia i kondycji. Aby dowiedzieć się, jak mierzyć pozyskiwanie danych w obszarze roboczym usługi Log Analytics, zobacz Analizowanie użycia w obszarze roboczym usługi Log Analytics.

Liczniki wydajności używane przez hosty sesji należą do największego źródła pozyskanych danych dla usługi Azure Virtual Desktop Insights. W tym zapytaniu zostaną wyświetlone wszystkie liczniki wydajności włączone w środowisku, a nie tylko te domyślne dla usługi Azure Virtual Desktop Insights. Te informacje mogą pomóc zrozumieć, które obszary mają być przeznaczone do obniżenia kosztów.

Uruchom następujący szablon zapytań niestandardowych dla obszaru roboczego usługi Log Analytics, aby śledzić częstotliwość i megabajty pozyskane na licznik wydajności w ciągu ostatniego dnia:

Uwaga

Pamiętaj, aby zastąpić wartości symboli zastępczych szablonu wartościami używanymi przez środowisko, w przeciwnym razie zapytanie nie będzie działać.

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

Szacowanie całkowitych kosztów

Na koniec oszacujmy całkowity koszt. Załóżmy, że w tym przykładzie przedstawiono następujące wyniki na podstawie przykładowych wartości w poprzednich sekcjach:

Źródło danych Szacowanie rozmiaru na dzień (w megabajtach)
Liczniki wydajności 90-130
Zdarzenia 2-15
Diagnostyka usługi Azure Virtual Desktop < 1

W tym przykładzie łączna liczba pozyskanych danych dla usługi Azure Virtual Desktop Insights wynosi od 92 do 145 megabajtów na maszynę wirtualną dziennie. Innymi słowy, co 31 dni każda maszyna wirtualna pozyskuje od około 3 do 5 gigabajtów danych.

Korzystając z domyślnego modelu płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem dla cen usługi Log Analytics, możesz oszacować miesięczny koszt zbierania danych i magazynowania w usłudze Azure Monitor. W zależności od pozyskiwania danych możesz również rozważyć model rezerwacji pojemności dla cen usługi Log Analytics.

Zarządzanie pozyskiwaniem danych w celu obniżenia kosztów

W tej sekcji wyjaśniono, jak mierzyć pozyskiwanie danych i zarządzać nimi w celu obniżenia kosztów.

Aby dowiedzieć się więcej na temat zarządzania prawami i uprawnieniami do skoroszytu, zobacz Kontrola dostępu.

Uwaga

Usunięcie punktów danych wpłynie na odpowiadające im wizualizacje w usłudze Azure Virtual Desktop Insights.

Ustawienia usługi Log Analytics

Poniżej przedstawiono kilka sugestii dotyczących optymalizacji ustawień usługi Log Analytics w celu zarządzania pozyskiwaniem danych:

  • Użyj wyznaczonego obszaru roboczego usługi Log Analytics dla zasobów usługi Azure Virtual Desktop, aby upewnić się, że usługa Log Analytics zbiera tylko liczniki wydajności i zdarzenia dla maszyn wirtualnych we wdrożeniu usługi Azure Virtual Desktop.
  • Dostosuj ustawienia magazynu usługi Log Analytics, aby zarządzać kosztami. Możesz skrócić okres przechowywania, ocenić, czy stała warstwa cenowa magazynu byłaby bardziej ekonomiczna, czy też ustawić granice ilości danych, które można pozyskiwać, aby ograniczyć wpływ wdrożenia w złej kondycji. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz Szczegóły cennika dzienników usługi Azure Monitor.

Usuwanie nadmiaru danych

Nasza domyślna konfiguracja to jedyny zestaw danych, które zalecamy dla usługi Azure Virtual Desktop Insights. Zawsze masz możliwość dodania dodatkowych punktów danych i wyświetlenia ich w obszarze Diagnostyka hosta: Przeglądarka hosta lub utwórz dla nich wykresy niestandardowe, jednak dodane dane zwiększą koszt usługi Log Analytics. Można je usunąć w celu oszczędności kosztów.

Mierzenie danych licznika wydajności i zarządzanie nimi

Rzeczywiste koszty monitorowania będą zależeć od rozmiaru środowiska, użycia i kondycji. Aby dowiedzieć się, jak mierzyć pozyskiwanie danych w obszarze roboczym usługi Log Analytics, zobacz Analizowanie użycia w obszarze roboczym usługi Log Analytics.

Liczniki wydajności używane przez hosty sesji będą prawdopodobnie największym źródłem pozyskanych danych dla usługi Azure Virtual Desktop Insights. Następujący szablon zapytań niestandardowych dla obszaru roboczego usługi Log Analytics może śledzić częstotliwość i megabajty pozyskane na licznik wydajności w ciągu ostatniego dnia:

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

Uwaga

Pamiętaj, aby zastąpić wartości symboli zastępczych szablonu wartościami używanymi przez środowisko, w przeciwnym razie zapytanie nie będzie działać.

W tym zapytaniu zostaną wyświetlone wszystkie liczniki wydajności włączone w środowisku, a nie tylko te domyślne dla usługi Azure Virtual Desktop Insights. Te informacje mogą pomóc zrozumieć, które obszary mają być przeznaczone do obniżenia kosztów, takie jak zmniejszenie częstotliwości licznika lub całkowite usunięcie go.

Możesz również zmniejszyć koszty, usuwając liczniki wydajności. Aby dowiedzieć się, jak usunąć liczniki wydajności lub edytować istniejące liczniki w celu zmniejszenia ich częstotliwości, zobacz Konfigurowanie liczników wydajności.

Zarządzanie dziennikami zdarzeń systemu Windows

Zdarzenia systemu Windows prawdopodobnie nie spowodują wzrostu pozyskiwania danych, gdy wszystkie hosty są w dobrej kondycji. Host w złej kondycji może zwiększyć liczbę zdarzeń wysyłanych do dziennika, ale informacje mogą mieć kluczowe znaczenie dla rozwiązania problemów hosta. Zalecamy ich przechowywanie. Aby dowiedzieć się więcej na temat zarządzania dziennikami zdarzeń systemu Windows, zobacz Konfigurowanie dzienników zdarzeń systemu Windows.

Zarządzanie diagnostyką

Diagnostyka usługi Azure Virtual Desktop powinna zawierać mniej niż 1% kosztów magazynowania danych, więc nie zalecamy ich usuwania. Aby zarządzać diagnostyką usługi Azure Virtual Desktop, użyj usługi Log Analytics dla funkcji diagnostyki.

Następne kroki

Dowiedz się więcej o usłudze Azure Virtual Desktop Insights w następujących artykułach:

  • Last updated on