顧問点数

Azure Advisor スコアを使用して最適化の進行状況を測定する方法について説明します。

Advisor スコアの概要

Advisor スコアは、目標を効果的かつ効率的に達成するのに役立つ Advisor のコア機能です。 Azure を最大限に活用するには、ワークロードの最適化の過程でどこにいるかを理解する必要があります。 十分に消費されているサービスまたはリソースを知っている必要があります。 また、推奨事項に基づいてアクションに優先順位を付け、成果を最大化する方法についても把握しておくことをお勧めします。

Advisor は、パーソナライズされたクラウド コンサルタントとして、使用状況データとリソース構成を継続的に評価して、業界のベスト プラクティスを確認します。 Advisor は、評価を 1 つのスコアに集計します。 Advisor スコアは、信頼性が高く、セキュリティで保護され、コスト効率の高いソリューションを構築するために必要な手順を実行しているかどうかを迅速に判断するのに役立ちます。

Advisor スコアは、5 つのカテゴリ スコアに分類される全体的なスコアで構成されます。 Advisor の各カテゴリのスコアは、 Azure Well Architected Framework (WAF) の 5 つの柱のそれぞれを表します。

毎日、毎週、毎月の傾向の全体的なスコアとカテゴリ スコアを表示して、時間の経過に伴う進行状況を追跡します。 目標の達成に役立つベンチマークを設定します。

Advisor スコアは、目標を効果的かつ効率的に達成するのに役立つ Advisor のコア機能です。

Open Advisor スコア

1. Azure portal にサインインします。

2. 次のいずれかのアクションを実行して、Advisor ダッシュボードの [概要] ページを開きます。

   • 上部中央。

     1. [ リソース、サービス、ドキュメントの検索 (G + /)] テキスト ボックスに、「 advisor」と入力します。

     2. 検索ポップアップの [ サービス] で [Advisor] を選択 します。

   • [Azure サービス] で [Advisor] を選択します。

   • 左上隅。

     1. [ ポータルの表示] メニュー アイコンを 選択します。

     2. ポータル メニューの [ お気に入り] で [Advisor] を選択 します。

3. Advisor で、Advisor スコアを選択します。

アドバイザーについて |Advisor スコア。Advisor の全体的なスコアの割合と、各 Advisor カテゴリの内訳を確認します。

Advisor スコアを解釈する

Advisor によって、総合的な Advisor スコアと Advisor カテゴリの内訳がパーセント単位で表示されます。 どのカテゴリでも 100% スコアは、Advisor によって評価されるすべてのリソースが、Advisor が推奨する業界のベスト プラクティスに従うことを意味します。 一方、スコアが 0% の場合、Advisor によって評価されたリソースが Advisor の推奨事項に従う必要はありません。 スコアは、Advisor によって評価されたリソースに対してのみ提供されます。 Advisor はワークロード全体とすべてのリソースをスキャンしようとしますが、一部のリソースに対して推奨事項が使用できない可能性が常に存在します。 リソースに使用可能な推奨事項がない場合、リソースはスコアに何も影響しません。 次の流れをスムーズに進めるためには、スコアの細部を活用してください。

• Advisor スコアは、Advisor スコアに基づいてワークロードまたはサブスクリプションの動作をベースライン化するのに役立ちます。 傾向を理解するには、履歴の傾向を確認します。

• 各推奨事項のカテゴリごとのスコアは、どの未解決の推奨事項がスコアを最も効果的に改善するかを示します。 値には、推奨事項の重みと予測される実装の容易さの両方が反映されます。 要因は、時間の価値を最大限に高めるのに役立ちます。 値は優先順位を付けるのにも役立ちます。

• 各推奨事項に対するカテゴリ スコアの影響は、各カテゴリの修復アクションに優先順位を付けるのに役立ちます。

カテゴリ スコアに対する各推奨事項の貢献度は、Azure portal の Advisor スコア ページに明確に表示されます。 [潜在的なスコアの増加] 列に表示されているパーセンテージ ポイントで各カテゴリ スコアを増や します。 [スコア上昇の可能性] 列には、最も容易な可能性があるタスクに対処するために、そのカテゴリ内におけるその推奨事項の重みと、予測される実施の容易さの両方が反映されています。 時間を最大限に活用するには、スコアに最も大きな影響を与える推奨事項に焦点を当てます。

Advisor の推奨事項が個々のリソースに関連しない場合は、推奨事項を延期または無視します。 延期または無視された推奨事項は、次回の更新でスコア計算から除外されます。 Advisor は、入力をフィードバックとして使用してモデルを改善します。

Advisor スコアの計算

Advisor では、2 つのスコアがパーセンテージとして表示されます。

アドバイザーの総合スコアの例

サブスクリプションのすべての Advisor カテゴリ スコアの単純な平均値。

次の表の Advisor カテゴリスコアを想定しています。

Advisor スコアが計算されます。

(73 + 77 + 100 + 85 + 80) / 5 = 415 / 5 = 83

Advisor スコアは 83%。

セキュリティ カテゴリのスコア付け手法

セキュリティ スコアは、セキュア スコア モデルを使用して計算されます。

コスト カテゴリのスコア付け手法

コスト カテゴリ スコアは、個々のサブスクリプション スコアとサブスクリプションの使用量ベースの重みを使用して計算されます。 計算は、次の手順にまとめられています。

1. Advisor は、推奨事項によって評価されたリソースの小売コストを計算します。 サブスクリプション内の評価されたリソースには、Advisor に少なくとも 1 つの推奨事項があります。

2. Advisor によって、"評価されたリソースのリテール コスト" が計算されます。 Advisor は、リソースに推奨事項があるかどうかに関係なく、評価されたリソースを監視します。

3. Advisor は、正常なリソース比率を使用して、各推奨事項の種類を計算します。 この比率は、評価されたリソースの小売コストを、評価されたリソースの合計の小売コストで割った値です。

4. Advisor は、カテゴリ内の正常なリソース比率に他の 3 つの重みを適用します。

   • スコアに大きな影響を与える推奨事項は、 コスト スコアに対する影響が低い推奨事項よりも重み付けされます。

   • 長年の推奨事項を含むリソースは、 コスト スコアに対してさらにカウントされます。

   • Advisor で延期または無視したリソースは、 コスト スコアの計算から完全に削除されます。

信頼性、パフォーマンス、およびオペレーショナル エクセレンスカテゴリのスコア付け手法

3 つのカテゴリのスコア付け方法は、セキュリティ スコアの計算方法に基づいています。 セキュリティ スコア モデルでは、WAF 評価にマップされる定義済みのサブカテゴリのセットが使用されます。 各サブカテゴリには固定の重みが割り当てられます。 定義済みのマップにより、すべての推奨事項とサブカテゴリがカテゴリ全体のスコアに影響を与えます。

各カテゴリには 1 つ以上のサブスクリプションがあり、各サブスクリプションには複数のリソースが含まれています。 プラットフォームでは、各リソースが評価され、推奨事項が確認されます。 プラットフォームは、推奨事項を論理サブカテゴリにグループ化します。 プラットフォームは、サブカテゴリ レベルでスコアを計算します。 プラットフォームでは、サブカテゴリ スコアを使用して、サブスクリプション スコアと全体的なカテゴリ スコアを計算します。

定義されたサブカテゴリ

サブカテゴリは、各 WAF の柱にマップされた推奨事項の論理的なグループです。 各サブカテゴリには、固定の重みまたは最大スコアが割り当てられます。 サブカテゴリは、カテゴリ レベルでのスコア計算の基本的な基礎です。 各サブカテゴリはカテゴリ レベルで定義され、サブカテゴリ スコアと最大スコアの 2 つのスコアが割り当てられます。 サブカテゴリ スコアと最大スコアが定義されると、既存の推奨事項と新しい推奨事項がスコアにマップされます。 サブカテゴリ マップでは、全体的なスコア、推奨事項の重要度、および推奨事項の導入の間に直接的な相関関係が作成されます。

サブカテゴリ スコアの計算

サブカテゴリ スコアは、正常なリソースの割合と最大スコアを使用して計算されます。

SubcategoryScore = MaximumScore * (HealthyResources / (HealthyResources + UnhealthyResources) ) 

サブカテゴリ スコアが計算されると、プラットフォームはカテゴリ レベルのサブスクリプション レベルでスコアを計算します。

単一サブスクリプション

サブカテゴリ レベルのスコアは、サブカテゴリ内のリソースの条件を反映します。 サブカテゴリの推奨事項の影響を受ける各リソースは、サブカテゴリ スコアに影響します。 個々のサブカテゴリは、個々のサブスクリプションとカテゴリ スコアに貢献します。 1 つのサブスクリプションに重点を置くと、サブスクリプション レベルとカテゴリ レベルのスコアは同じです。

CategoryScoreForSingleSubscription = 100 * (ΣAllSubcategories / ΣMaximumScoreForAllSubcategories)

複数のサブスクリプション

複数のサブスクリプションの場合、プラットフォームはサブスクリプション全体で個々の信頼性、パフォーマンス、またはオペレーショナル エクセレンス カテゴリ スコアを結合し、結合されたカテゴリ スコアに到達します。 各サブスクリプションには重みが割り当てられています。 サブスクリプションの重みは、サブスクリプション内の適用可能なリソースの数に基づいて計算されます。 プラットフォームは、個々のカテゴリ スコアごとに、すべてのサブスクリプションの加重平均を使用して、サブスクリプションの重み付けまたはカテゴリ スコアを計算します。

S1サブスクリプションとS2 サブスクリプションのカテゴリ スコアを計算します。

CategoryScoreForMultipleSubscription = ( (sub1Score * sub1weight) + (sub2Score * sub2weight) ) / (sub1weight + sub2weight) 

スコア計算の例

単一サブスクリプションの例

1 つのサブスクリプションに対して信頼性スコアを計算する方法の例。

次の表に、各サブカテゴリの正常なリソースと異常なリソースの数を示します。

サブスクリプションS1内のすべてのサブカテゴリにおける最大スコアまたは重みの合計を計算します。

30 + 20 + 15 + 10 + 5 + 5 + 5 = 90

S1サブスクリプションの重みは、該当するすべてのリソースの合計です。

31 + 14 + 38 + 13 + 11 + 12 + 14 = 133

S1 サブスクリプションの重みは 133 です。

次の表に、各サブカテゴリのスコアを示します。

サブスクリプションのすべてのサブカテゴリ スコアの合計 S1 計算します。

24.2 + 18.6 + 11.1 + 7.7 + 2.3 + 3.8 + 3.6 = 71.3

1 つの S1 サブスクリプションの信頼性スコアは、すべてのサブカテゴリ スコアの合計を、最大スコアまたは重みの合計で割った値です。

100 * (71.3 / 90) = 79.22

S1 サブスクリプションの信頼性スコアが79.22%または79%。

複数のサブスクリプションの例

複数のサブスクリプションに対して信頼性スコアを計算する方法の例。

次の表に、各サブカテゴリの正常なリソースと異常なリソースの数を示します。

S2 サブスクリプション内のすべてのサブカテゴリの最大スコアまたは重みの合計を計算します。

30 + 20 + 15 + 10 + 5 + 5 + 5 = 90

S2サブスクリプションの重みは、該当するすべてのリソースの合計です。

20 + 13 + 14 + 25 + 11 + 9 + 11 = 103

S2 サブスクリプションの重みは 103 です。

次の表に、各サブカテゴリのスコアを示します。

サブスクリプションのすべてのサブカテゴリ スコアの合計 S1 計算します。

27.0 + 15.4 + 13.9 + 6.8 + 3.6 + 2.8 + 4.1 = 73.6

S2 サブスクリプションの信頼性スコアは、すべてのサブカテゴリ スコアの合計を、最大スコアまたは重みの合計で割った値です。

100 * (73.6 / 90) = 81.78

S2 サブスクリプションの信頼性スコアが81.78%または82%。

S1サブスクリプションとS2サブスクリプションの信頼性スコアは、2 つのスコアの加重平均です。

( (79.22 * 133) + (81.78 * 103) ) / (133 + 103) = (10536.26 + 8423.34) / 236 = 18959.6 / 236 = 80.3373

S1サブスクリプションとS2 サブスクリプションの信頼性スコアが80.34%または80%。

よく寄せられる質問 (F.A.Q.s)

次のセクションでは、Advisor スコアに関する一般的な質問に回答します。

スコアはどの程度の頻度で更新されますか。

スコアは、少なくとも 1 日に 1 回は更新されます。

スコアが変更されたのはなぜですか。

Advisor が推奨するプラクティスを採用して、影響を受けるリソースを修復すると、スコアが変わります。 サブスクリプションに対するアクセス許可を持つユーザーが新しいリソースを変更または作成すると、スコアが変動する可能性があります。 スコアは、すべてのリソースの合計コストに対するコストの影響を受けるリソースの比率に基づいています。

推奨事項を実装しましたが、スコアは変わりませんでした。 スコアが増えなかったのはなぜですか?

スコアは、採用された推奨事項をすぐに反映しません。 推奨事項により是正されてから、スコアが変わるまで、24 時間以上かかります。

信頼性カテゴリのサブカテゴリの一覧とそれぞれの最大スコアは何ですか?

パフォーマンス カテゴリのサブカテゴリの一覧と最大スコアは何ですか?

オペレーショナル エクセレンス カテゴリのサブカテゴリの一覧と最大スコアは何ですか?

カテゴリ スコアの [影響] 列に空の '-' 値が含まれる推奨事項があるのはなぜですか。

Advisor には、スコア モデルの最近の変更に関する新しい推奨事項や推奨事項はすぐには含まれません。 通常数週間の短い評価期間の後、新しい推奨事項または更新された推奨事項がスコアに含まれます。

推奨事項の削減の可能性が低い場合でも、一部の推奨事項でコスト スコアの影響値が大きくなるのはなぜですか?

コスト スコアには、使用率の低いリソースからの潜在的な節約と、推奨事項の実装の予測された容易さの両方が反映されます。

たとえば、潜在的な節約が少ない場合でも、Advisor は、長時間使われていない影響を受けたリソースに重点を置きます。

スコアの [影響] 列に "近日公開予定" と表示される場合の意味は何ですか?

このメッセージは、推奨事項が新しいものであり、プラットフォームが Advisor スコア モデルに推奨事項を取り込むための作業を行っていることを意味します。 スコアの計算に新しい推奨事項が追加されると、スコアの 影響 値が推奨事項で更新されます。

1 つ以上のカテゴリまたはサブスクリプションにスコアがないのはなぜですか。

Advisor はリソースを更新し、各リソースに関連付けられているカテゴリとサブスクリプションのスコアのみを更新します。

Advisor によって、サブスクリプションにおけるリソースのリテール コストは、どのように計算されますか?

Advisor では、で公開されている従量課金制料金が使用されます。 従量課金制の料金には、適用される割引は反映されません。 この料金には、その後、リソースが割り当てられた最後の日に使用量が乗算されます。 割引はサブスクリプション、テナント、登録によって異なるためです。割引は、Advisor スコアのリソース コストの計算から省略されます。

スコアのポイントを得るためには、Advisor の推奨事項を確認する必要がありますか。

いいえ。 スコアには、事前にプラクティスを採用し、Advisor で推奨事項を表示しない場合でも、Advisor が推奨するプラクティスの導入が反映されます。

スコア手法では、運用ワークロードと開発テスト ワークロードが区別されますか?

現在使用できません。 開発とテストに使用される個々のリソースに推奨事項が適用されない場合は、リソースの推奨事項を無視します。

リソースが 100 個のサブスクリプションと 100,000 リソースのサブスクリプションのスコアを比較するにはどうすればよいですか?

スコア手法は、サブスクリプションとサービスの組み合わせ上のリソースの数を制御するように設計されています。 リソースが少ないサブスクリプションは、リソースが多いサブスクリプションよりも高いスコアまたは低いスコアを持っています。

スコアは、Azure に対する支出額に依存しますか。

いいえ。 スコアは、必ずしも支出額を反映するものではありません。 不要な支出を行うと、コスト カテゴリのスコアが低くなります。

関連資料

Azure Advisor の詳細については、次の記事を参照してください。

• Azure Advisor の概要

• Azure Advisor ポータルの基本

• Azure Advisor REST API

特定の Advisor の推奨事項の詳細については、次の記事を参照してください。

• 信頼性に関する推奨事項

• のコストに関する推奨事項

• のパフォーマンスに関する推奨事項

• セキュリティに関する推奨事項を確認する

• のオペレーショナル エクセレンスに関する推奨事項