Gerenciar recursos do Azure e monitorar custos criando tarefas de automação

Para ajudá-lo a gerenciar recursos do Azure, você pode criar tarefas automatizadas em recursos ou grupos de recursos com suporte específicos. Essas tarefas variam de acordo com o número e a disponibilidade, com base no tipo de recurso.

• Você pode configurar uma tarefa de automação que envia o custo mensal para uma conta de armazenamento do Azure.

• Para uma máquina virtual do Azure, você pode criar uma tarefa de automação que ative ou desative essa máquina virtual em um agendamento predefinido. Especificamente, você pode criar uma tarefa que inicia ou interrompe automaticamente a máquina virtual um número específico de vezes todos os dias, semanas ou meses. Na guia Configurar da tarefa, defina o valor Intervalo como o número de vezes e o valor Frequência como Dia, Semana ou Mês. A tarefa de automação continua funcionando até que você exclua ou desabilite a tarefa.

Você pode criar uma tarefa de automação a partir de um modelo de tarefa de automação específico. A tabela a seguir lista os tipos de recursos com suporte no momento e os modelos de tarefa disponíveis:

Este artigo mostra como concluir as seguintes tarefas:

• Criar uma tarefa de automação para um recurso específico do Azure.
• Examinar o histórico de uma tarefa, que inclui o status de execução, entradas, saídas e outras informações de histórico.
• Editar a tarefa para que você possa atualizar a tarefa ou personalizar o fluxo de trabalho subjacente da tarefa no Designer de Fluxo de Trabalho.

Como as tarefas de automação diferem da Automação do Azure?

As tarefas de automação são mais básicas e leves do que a Automação do Azure. Atualmente, você pode criar uma tarefa de automação somente no nível de recurso do Azure. Nos bastidores, uma tarefa de automação é, na verdade, um recurso de aplicativo lógico que executa um fluxo de trabalho.

O fluxo de trabalho do aplicativo lógico é alimentado pelo serviço de Aplicativos Lógicos do Azure multilocatário. Depois de criar a tarefa de automação, você pode exibir e editar o fluxo de trabalho subjacente por meio da abertura da tarefa no Designer de Fluxo de Trabalho. Depois que uma tarefa concluir pelo menos uma execução, você poderá examinar o status, o histórico, as entradas e as saídas.

Por comparação, a Automação do Azure é um serviço de configuração e de automação baseado em nuvem que compatível com o gerenciamento consistente em seus ambientes Azure e não Azure. O serviço consiste na automação de processo para orquestrar processos que usa runbooks, gerenciamento de configuração com controle de alterações e inventário, gerenciamento de atualizações, recursos compartilhados e recursos heterogêneos. A Automação oferece controle completo durante a implantação, operações e o encerramento de cargas de trabalho e de recursos.

Preços

Quando você cria uma tarefa de automação, os encargos não são iniciados automaticamente. Abaixo, uma tarefa de automação é executada por um fluxo de trabalho em um recurso de Logic Apps hospedado em Aplicativos Lógicos do Azure multilocatário. Portanto, o modelo de preços de consumo se aplica a tarefas de automação. A medição e a cobrança são baseadas no gatilho e nas execuções de ação no fluxo de trabalho do aplicativo lógico.

As execuções são registradas e cobradas, independentemente de o fluxo de trabalho ser executado com êxito ou se o fluxo de trabalho é mesmo instanciado. Por exemplo, suponha que a sua tarefa de automação use um gatilho de sondagem que faz regularmente uma chamada de saída para um ponto de extremidade. Essa solicitação de saída é tarifada como uma execução. A solicitação pode fazer com que o gatilho seja acionado ou ignorado, o que afetará se uma instância de fluxo de trabalho será criada.

Gatilhos e ações seguem as Taxas do plano de consumo, que diferem com base em se essas operações são internas ou gerenciadas (Standard ou Enterprise). Gatilhos e ações também realizam transações de armazenamento, que utilizam a tarifa de dados do plano de consumo.

Pré-requisitos

• Uma conta e uma assinatura do Azure. Se você não tem uma assinatura, inscreva-se em uma conta gratuita do Azure.
• O recurso do Azure que você deseja gerenciar. Este artigo usa uma conta de armazenamento do Azure como exemplo.
• Uma conta do Office 365, caso você queira acompanhar o exemplo, que envia email usando o Office 365 Outlook.

Criar uma tarefa de automação

1. No portal do Azure, localize os aplicativos lógicos que você deseja excluir.

2. No menu da barra lateral do recurso, em Automação, selecione Tarefas.

   

3. Na barra de ferramentas da página Tarefas , selecione Adicionar uma tarefa.

   

4. Na página Adicionar uma tarefa , em Selecionar um modelo, escolha Selecionar* para a tarefa que você deseja criar. Se a próxima página não for exibida, selecione Avançar: Autenticar.

   Este exemplo seleciona o modelo de tarefa Enviar custo mensal para recurso.

   

5. Em Autenticar, na seção Conexões , selecione Criar para cada conexão exibida na tarefa. Os tipos de conexões em tarefas variam.

   

6. Quando solicitado, entre com suas credenciais da conta do Azure.

   

   Cada conexão autenticada com êxito se assemelha a este exemplo:

   

7. Depois de autenticar todas as conexões, selecione Avançar: Configurar.

8. Em Configurar, forneça um nome para a tarefa e qualquer outra informação necessária para ela. Quando terminar, selecione Review + create.

   Observação

   Você não pode alterar o nome da tarefa após a criação. Se você nomear sua tarefa SendMonthlyCost, mas depois editar o fluxo de trabalho subjacente para ser executado semanalmente, não poderá alterar o nome da tarefa para SendWeeklyCost. Considere um nome que ainda se aplica se você editar o fluxo de trabalho subjacente.

   As alterações feitas no fluxo de trabalho subjacente se aplicam somente à tarefa que você cria, não ao modelo de tarefa.

   As tarefas que enviam notificações por email requerem um endereço de email.

   

   A tarefa que você criou, que fica automaticamente ativa e em execução, agora aparece na lista Tarefas.

   

   Dica

   Caso a tarefa não apareça imediatamente, tente atualizar a lista de tarefas ou aguarde um pouco antes de atualizar. Na barra de ferramentas, selecione Atualizar.

   Depois que a tarefa selecionada for executada, você receberá um email semelhante a este do exemplo:

   

Analisar o histórico de tarefas

Para exibir o histórico de execuções de uma tarefa junto com seus status, entradas, saídas e outras informações, siga estas etapas:

1. No portal do Azure, localize o recurso que contém o histórico de tarefas que você deseja analisar.

2. No menu da barra lateral do recurso, em Automação, selecione Tarefas.

3. Na lista de tarefas, localize a tarefa que você deseja analisar. Na coluna Execuções da tarefa, selecione Exibir.

   

   O painel Histórico de Execuções mostra as execuções da tarefa junto com seus status, horários de início, identificadores e durações de execução.

   

   Eis os possíveis status de uma execução:

   Status	Descrição
   Cancelado	A tarefa foi cancelada durante a execução.
   Com falha	A tarefa tem pelo menos uma ação com falha, mas não existiam ações subsequentes para lidar com a falha.
   Executando	A tarefa está em execução atualmente.
   Êxito	Todas as ações foram bem sucedidas. Uma tarefa ainda pode ser concluída com êxito caso uma ação tenha falhado, mas houve uma ação subsequente para lidar com a falha.
   Aguardando	A execução ainda não foi iniciada e está em pausa porque uma instância anterior da tarefa ainda está em execução.

   Para obter mais informações, consulte Examinar o histórico de execução do fluxo de trabalho.

4. Para exibir os status e outras informações de cada etapa de uma execução, selecione essa execução.

   O painel Execução do aplicativo lógico é aberto e mostra o fluxo de trabalho subjacente que foi executado.

   • Um fluxo de trabalho sempre começa com um gatilho. Para esta tarefa, o fluxo de trabalho começa com o gatilho Recorrência.
   • Cada etapa mostra seu status e a duração da execução. As etapas que apresentam a duração de 0 segundo levaram menos de 1 segundo para serem executadas.

   

5. Para examinar as entradas e saídas de cada etapa, selecione a etapa, que abre o painel de entradas e saídas.

Para saber como você pode criar seus próprios fluxos de trabalho automatizados para integrar aplicativos, dados, serviços e sistemas além do contexto de tarefas de automação para recursos do Azure, consulte Início Rápido: Criar um fluxo de trabalho de aplicativo lógico de consumo no portal do Azure.

Editar a tarefa

Para alterar uma tarefa, você tem estas opções:

• Edite a tarefa embutida para que você possa alterar as propriedades da tarefa, como informações de conexão ou informações de configuração, por exemplo, seu endereço de email.
• Editar o fluxo de trabalho subjacente da tarefa no Designer de Fluxo de Trabalho.

Editar a tarefa embutida

1. No portal do Azure, localize o recurso que contém a tarefa que você deseja atualizar.

2. No menu navegação de recursos, na seção Automação, selecione Tarefas.

3. Na lista de tarefas, localize a tarefa que você deseja atualizar. Abra o menu nas reticências da tarefa (...) e selecione Editar embutida.

   

   Por padrão, a guia Autenticar é exibida e mostra as conexões existentes.

4. Para adicionar novas credenciais de autenticação ou selecionar aquelas existentes diferentes para uma conexão, abra o menu de reticências (...) da conexão e selecione Adicionar nova conexão ou, se disponível, credenciais de autenticação diferentes.

   

5. Para atualizar outras propriedades de tarefa, selecione Avançar: Configurar.

   Para a tarefa deste exemplo, a única propriedade disponível para edição é o endereço de email.

   

6. Quando terminar, selecione Salvar.

Editar o fluxo de trabalho subjacente da tarefa

Ao alterar o fluxo de trabalho subjacente de uma tarefa de automação, as alterações afetarão apenas a instância de tarefa que você criou e não o modelo que cria a tarefa. Depois de fazer e salvar suas alterações, o nome que você forneceu para sua tarefa original pode não descrever a tarefa com precisão. Você pode recriar a tarefa com um nome diferente.

1. No portal do Azure, localize o recurso que contém a tarefa que você deseja atualizar.

2. No menu da barra lateral do recurso, em Automação, selecione Tarefas.

3. Na lista de tarefas, localize a tarefa que você deseja atualizar. Abra o menu de reticências da tarefa (...) e selecione Abrir nos Aplicativos Lógicos.

   

   O fluxo de trabalho subjacente da tarefa é aberto no designer dos Aplicativos Lógicos do Azure.

   

   Agora você pode editar as propriedades do fluxo de trabalho. Como prática recomendada, siga as etapas para clonar seu fluxo de trabalho. Você pode fazer suas alterações em uma cópia enquanto o fluxo de trabalho original continua a ser executado.

4. Para, em vez disso, clonar o fluxo de trabalho e editar a versão copiada, siga estas etapas:

   1. Na caixa de pesquisa do portal do Azure, localize e selecione Aplicativos lógicos e selecione o recurso de aplicativo lógico.

   2. No menu da barra lateral do recurso, selecione Visão geral.

   3. Na barra de ferramentas visão geral , selecione Clonar.

   4. No painel Criar um aplicativo lógico , no nome do aplicativo lógico, insira um novo nome para o recurso de aplicativo lógico copiado e o fluxo de trabalho.

      Com exceção do Status do Aplicativo Lógico, você não pode editar as outras propriedades.

   5. Em Status do Aplicativo Lógico, selecione Desabilitado. O fluxo de trabalho clonado não é executado enquanto você faz suas alterações. Você poderá habilitar o fluxo de trabalho quando estiver pronto para testar suas alterações.

   6. Depois que o Azure concluir o provisionamento do fluxo de trabalho clonado, localize e abra esse fluxo de trabalho no designer.

5. Para exibir as propriedades do gatilho ou de uma ação, selecione esse gatilho ou ação no designer:

   Por exemplo, você pode alterar o gatilho recorrência para ser executado semanalmente, em vez de mensalmente.

   A captura de tela mostra o gatilho de recorrência com o painel de informações aberto e a lista de frequência aberta para mostrar as opções de frequência disponíveis.

   Para obter mais informações sobre o gatilho de recorrência , consulte Criar, agendar e executar tarefas e fluxos de trabalho recorrentes com o gatilho de recorrência..

6. Para salvar as alterações na barra de ferramentas do designer, selecione Salvar.

   

7. Para testar e executar o fluxo de trabalho atualizado, na barra de ferramentas do designer, selecione Executar>Execução.

8. Para desabilitar o fluxo de trabalho para que a tarefa não continue em execução, confira Gerenciar aplicativos lógicos no portal do Azure.

Criar modelo de tarefa de automação do fluxo de trabalho

Você pode criar seu próprio modelo de tarefa de automação usando qualquer fluxo de trabalho de aplicativo lógico de consumo que comece com um gatilho recorrente ou baseado em evento, mas não gatilhos baseados em HTTP ou gatilhos de webhook baseados em HTTP. Para esta tarefa, você precisa dos seguintes itens:

• Uma conta no GitHub .

• Sua versão bifurcada do repositório GitHub de tarefas de automação.

  Para obter mais informações sobre bifurcações e criação de uma bifurcação, consulte a seguinte documentação do GitHub:

  • Sobre bifurcações
  • Bifurcar um repositório

• Um branch de trabalho em seu repositório bifurcado onde você adiciona seu modelo de tarefa de automação.

  Para obter mais informações sobre branches e a criação de branches, consulte a seguinte documentação:

  • Sobre ramificações
  • Criar e excluir ramificações

• Sua escolha de uma ferramenta de depuração da Web. Esse exemplo usa o Fiddler 4, mas você pode experimentar a avaliação gratuita disponível para o Fiddler Everywhere.

Para criar o modelo e tornar o modelo disponível para uso no Azure, estas são as etapas de alto nível:

1. Exportar o fluxo de trabalho para um modelo de tarefa de automação.
2. Carregar seu modelo para sua ramificação de trabalho em seu repositório bifurcado.
3. Teste seu modelo usando sua ferramenta de depuração da Web, como o Fiddler.
4. Crie uma solicitação de pull (PR) para o seu branch de trabalho contra o branch padrão no repositório GitHub de templates de tarefas de automação.

Depois que a equipe de Aplicativos Lógicos do Azure revisa e aprova sua PR para mesclar com ramificação padrão, seu modelo fica ativo e disponível para todos os clientes do Azure.

Exportar fluxo de trabalho para modelo de tarefa de automação

Antes de começar, verifique se o fluxo de trabalho começa com um gatilho recorrente ou baseado em evento, em vez de um gatilho baseado em HTTP ou um gatilho de webhook baseado em HTTP.

1. No portal do Azure, abra o recurso de aplicativo lógico de consumo que tem o fluxo de trabalho que você deseja exportar.

2. No menu da barra lateral do recurso, selecione Visão geral.

3. Na barra de ferramentas visão geral , selecione Exportar>Exportar para Tarefa de Automação.

   

4. No painel Exportar para tarefas de automação que é aberto, forneça as seguintes informações:

   Propriedade	Obrigatório	Valor	Descrição
   Nome do modelo	Sim	< nome do modelo>	O nome de exibição amigável para o modelo de tarefa de automação. Importante: certifique-se de usar um nome conciso e fácil de entender, por exemplo, listar máquinas virtuais obsoletas.
   Descrição do modelo	Sim	< template-description>	Uma descrição da tarefa ou finalidade do modelo
   Tipos de recurso compatíveis	Não	Vazio ou <supported-Azure-resource-type-list>	Os tipos de recurso do Azure de primeira classe em que você deseja disponibilizar o modelo. Atualmente, os tipos de sub-recurso não são suportados. Para incluir todos os tipos de recurso do Azure de primeira classe, deixe essa propriedade vazia. Para especificar vários tipos de recursos, separe cada nome com uma vírgula e use a seguinte sintaxe: Microsoft.<provedor de serviços>/<entity> Por exemplo, para disponibilizar o modelo para grupos de recursos do Azure, especifique Microsoft. Resources/resourceGroups. Para obter mais informações, consulte provedores de recursos para serviços do Azure.
   Tipos de Recurso sem Suporte	Não	Vazio ou <unsupported-Azure-resource-type-list>	Se houver, os tipos de recursos do Azure em que você não deseja tornar o modelo disponível especificamente. Para especificar vários tipos de recursos, separe cada nome com uma vírgula e use a seguinte sintaxe: Microsoft.<provedor de serviços>/<entity> Por exemplo, para disponibilizar o modelo para grupos de recursos do Azure, especifique Microsoft.Resources/resourceGroups. Para obter mais informações, consulte provedores de recursos para serviços do Azure.
   Configurar parâmetros	Não	Varia	Se o fluxo de trabalho incluir definições de parâmetro entre ambientes, esses parâmetros aparecerão nesta seção para que você configure mais. Você pode selecionar se cada valor de parâmetro é fornecido a partir do recurso ou do criador da tarefa. - Se você selecionar A partir do recurso, selecione um valor de propriedade de Parâmetro de origem a ser usado a partir desse recurso: -- Nome do recurso -- Tipo de recurso -- ID do recurso -- ID da assinatura -- Grupo de recursos -- Localização do recurso. - Se você selecionar o Usuário fornecido, selecione um formato de Modelo que determina como o criador da tarefa fornece o valor do parâmetro: -- Padrão: o valor do parâmetro é qualquer coisa diferente de um intervalo, uma frequência ou um fuso horário. ---- Especifique o nome de exibição do parâmetro, o valor padrão e a descrição. ---- Se o valor for um carimbo de data/hora (hh:mm:ss), defina a propriedade Formato para o Formato de hora. ---- Marque o parâmetro como obrigatório, altere Opcional para Obrigatório. -- Intervalo: o valor do parâmetro é um intervalo, como 1 ou 12. -- Frequência: o valor do parâmetro é uma frequência, como Hora, Dia ou Mês. -- Fuso horário: o valor do parâmetro é um fuso horário, como (UTC-08:00) Hora do Pacífico (EUA & Canadá).

   O exemplo a seguir mostra as propriedades de um modelo de tarefa de automação de exemplo:

   

   Neste exemplo, o fluxo de trabalho subjacente da tarefa inclui as definições de parâmetro a seguir e especifica que esses valores de parâmetro são fornecidos pelo criador da tarefa.

5. Quando terminar, selecione Baixar modeloe salve o modelo usando a extensão de nome de arquivo .JSON. Para ter um nome de modelo consistente, use apenas letras minúsculas, hifens entre palavras e a seguinte sintaxe:

   <action-verb>-<Azure-resource>

   Por exemplo, com base no nome do modelo de exemplo anterior, você pode nomear o arquivo power-off-virtual-machine.jsonde modelo.

Carregue o modelo para um GitHub

1. Acesse GitHub e entre para acessar sua conta do GitHub.

2. Acesse o repositório do GitHub dos modelos de tarefa de automação, que leva você para a ramificação padrão no repositório.

3. Na lista de ramificações, alterne para sua ramificação de trabalho.

4. Acima da lista de arquivos, selecione Adicionar arquivo>Carregar arquivos.

5. Arraste o arquivo de definição de fluxo de trabalho para a área especificada na página ou selecione Escolher seus arquivos.

6. Depois de adicionar seu modelo, na mesma pasta, abra o arquivo manifest.json e adicione uma entrada para o arquivo JSON.

Testar o modelo

Você pode usar sua ferramenta de depuração da Web favorita para testar o modelo que você carregou em seu diretório de trabalho. Este exemplo continua usando o Fiddler com o script que modifica as solicitações da Web. Se você usar uma ferramenta diferente, use as etapas equivalentes e o script para sua ferramenta.

1. No script Fiddler, localize a função onBeforeRequest() e adicione o código a seguir à função, por exemplo:

   static function OnBeforeRequest(oSession: Session)
   {
      if (oSession.url == "raw.githubusercontent.com/azure/automation-task-template/master/templates/manifest.json") {
         oSession.url = "raw.githubusercontent.com/<GitHub-username>/automation-task-template/<working-branch>/templates/manifest.json";
      }
   
      if (oSession.url == "raw.githubusercontent.com/azure/automation-task-template/master/templates/<template-name>") {
         oSession.url = "raw.githubusercontent.com/<GitHub-username>/automation-task-template/<working-branch>/templates/<template-name>";
      }
   
      {...}
   }
   

   Esse código obtém os arquivos manifest.json e template-name.json do seu repositório fork, em vez do repositório principal do Azure no GitHub.

   Portanto, com base no exemplo, o código de redirecionamento de arquivo é semelhante à seguinte versão:

   static function OnBeforeRequest(oSession: Session)
   {
      if (oSession.url == "raw.githubusercontent.com/azure/automation-task-template/master/templates/manifest.json") {
         oSession.url = "raw.githubusercontent.com/sophowe/automation-task-template/upload-auto-template/templates/manifest.json";
      }
   
      if (oSession.url == "raw.githubusercontent.com/azure/automation-task-template/master/templates/list-stale-virtual-machines.json") {
         oSession.url = "raw.githubusercontent.com/sophowe/automation-task-template/upload-auto-template/templates/list-stale-virtual-machines.json";
      }
   
      {...}
   }
   

2. Antes de executar o teste, feche todas as janelas do navegador e limpe o cache do navegador no Fiddler.

3. Abra uma nova janela do navegador e entre no portal do Azure.

4. Abra o recurso do Azure onde você espera encontrar sua tarefa de automação. Crie uma tarefa de automação com o modelo exportado. Execute a tarefa.

Se a tarefa for executada com êxito, continue criando uma solicitação de pull da sua ramificação de trabalho para a ramificação padrão.

Criar sua solicitação de pull

1. Em Confirmar alterações, insira um título conciso e descritivo para sua atualização. Você pode fornecer mais informações na caixa de descrição.

2. Selecione Criar uma nova ramificação para essa confirmação e iniciar uma solicitação de pull. Na solicitação, forneça um nome para a ramificação de trabalho, por exemplo:

   <your-GitHub-alias>-<automation-task-name>-template

3. Quando estiver pronto, selecione Propor alterações. Na próxima página, selecione Criar solicitação de pull.

4. Forneça um nome e descrição para sua solicitação de pull. No canto inferior direito, selecione Criar solicitação de pull.

5. Aguarde até que a equipe de Aplicativos Lógicos do Azure examine sua solicitação de pull.

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