Optimering af Azure Cloud-omkostninger: Flere muligheder for besparelser
Din cloud-regning er sandsynligvis fyldt med skjulte spildposter - lad os udforske konkrete eksempler med fokus på Azure Data Factory, Databricks og andre ofte oversete områder.
Azure Data Factory: De skjulte omkostningsdræn
Eksempel 1: Forgotten Pipelines
Problemet:
En kunde brugte 14.000 kr/md på ADF-pipelines der kun kørte én gang i 2021.
Pipeline'erne var sat op til daglig kørsel, men blev aldrig deaktiveret efter projektets afslutning.
Vores løsning:
Vi implementerede automatisk overvågning af pipeline-aktivitet og deaktiverede ubrugte pipelines.
Vi oprettede også en governance-proces for at sikre, at fremtidige projekter inkluderer en nedlukningsplan.
Resultat: 100% besparelse på unødvendige pipelines.
Eksempel 2: Overdimensionerede Integration Runtimes
Problemet:
Et produktionsfirma kørte 32 DIU (Data Integration Units) til simple filoverførsler.
De havde valgt maksimal kapacitet "for en sikkerheds skyld", selvom opgaven var simpel.
Vores løsning:
Vi analyserede de faktiske krav og nedskalerede til 8 DIU uden at påvirke performance.
Vi implementerede også dynamisk skalering baseret på faktisk belastning.
Årlig besparelse: 65.000 kr.
Databricks: Indexering og Cluster-misbrug
Eksempel 3: Dårligt optimerede Delta-tabeller
Problemet:
En e-commerce kunde havde en 2TB produkt-tabel uden optimering af Delta Lake-funktioner.
Hver forespørgsel scannede hele tabellen, hvilket resulterede i høje compute-omkostninger.
Vores løsning:
Vi implementerede tre kritiske optimeringer:
Månedlig besparelse: 18.000 kr.
Eksempel 4: "Zombie"-clusters
Problemet:
En finansiel virksomhed havde 12 Databricks-clusters kørende 24/7.
Clusters blev kun brugt 8 timer om dagen, men kørte konstant og forbrugte ressourcer.
Vores løsning:
Vi implementerede auto-termination på alle clusters efter 30 minutters inaktivitet.
Vi oprettede også automatiserede job-schedules til at starte clusters ved arbejdsdagens begyndelse.
Årlig besparelse: 320.000 kr.
Azure Functions og Serverless: Skjulte fælder
Eksempel 5: Oversete Execution Units
Problemet:
En medievirksomhed kørte Azure Functions med over-provisionerede Execution Units.
Dette resulterede i unødvendige udgifter på 22.000 kr/md for kapacitet, der aldrig blev brugt.
Vores løsning:
Vi skiftede til Consumption Plan med optimerede timeouts.
Vi implementerede også bedre caching-strategier for at reducere antallet af funktionskald.
Resultat: 78% reduktion i månedlige udgifter.
Eksempel 6: Ineffektiv kode i serverless miljøer
Problemet:
Et forsikringsselskab havde Azure Functions med langvarige eksekvering.
Ineffektiv databasekommunikation resulterede i høje omkostninger pga. længere kørselstid.
Vores løsning:
Vi implementerede connection pooling for at reducere database-opstartstid.
Vi optimerede LINQ-forespørgsler for at reducere datamængden og forbedre svartiden.
Resultat: 60% reduktion i eksekveringstid og 84.000 kr/år i besparelser.
Service Bus og Messaging: Oversete omkostninger
Eksempel 7: For dyre Service Bus Tiers
Problemet:
En detailhandelsvirksomhed brugte Premium Service Bus tier til simpel køhåndtering.
De betalte for avancerede funktioner, som de aldrig brugte.
Vores løsning:
Vi nedskalerede til Standard tier, som var fuldt tilstrækkelig til deres behov.
Vi optimerede også deres message batching for at reducere antallet af transaktioner.
Årlig besparelse: 105.000 kr.
Eksempel 8: Ubrugte topics og abonnementer
Problemet:
En logistikvirksomhed havde over 50 ubrugte Service Bus topics.
Disse var oprettet under tidligere projekter og forbrugte stadig ressourcer.
Vores løsning:
Vi identificerede og fjernede alle ubrugte topics og abonnementer.
Vi implementerede også en automatisk overvågning, der markerer inaktive messaging-ressourcer.
Månedlig besparelse: 7.500 kr.
De "glemte" tjenester der løber af med dine penge
Eksempel 9: Web Apps i S1-planer fra glemte PoC'er
Problemet:
Vi fandt 7 web apps i en kundes abonnement, alle kørende på S1 (175 kr/dag).
Disse apps var fra projekter, der var afsluttet for 2+ år siden, men stadig kørte og kostede penge.
Vores løsning:
Vi arkiverede koden og nedlagde de ubrugte apps.
Vi implementerede også tagging og livscyklus-politik for alle fremtidige proof-of-concepts.
Månedlig besparelse: 38.000 kr.
Eksempel 10: Overdimensionerede Redis-caches
Problemet:
En gamingvirksomhed brugte Premium Redis-cache til simpel session storage.
De betalte 12.000 kr/md for funktioner, de ikke havde brug for.
Vores løsning:
Vi analyserede deres faktiske cache-behov og nedskalerede til Basic-tier.
Vi implementerede også bedre cache-invalidering for at optimere hukommelsesforbrug.
Resultat: Identisk performance med markant lavere omkostninger.
Kubernetes og Container-omkostninger
Eksempel 11: Uudnyttede AKS clusters
Problemet:
En fintech-virksomhed kørte 3 separate AKS-clusters med lav udnyttelsesgrad.
Hver cluster havde sin egen kontrolplan og infrastruktur-omkostninger.
Vores løsning:
Vi konsoliderede til én cluster og implementerede namespaces for isolation.
Vi optimerede også node pools og implementerede cluster autoscaling.
Månedlig besparelse: 45.000 kr.
Eksempel 12: Ineffektiv pod-skalering
Problemet:
En e-handelsplatform havde statiske ressourceallokeringer til deres Kubernetes pods.
Dette førte til en gennemsnitlig CPU-udnyttelse på kun 15%.
Vores løsning:
Vi implementerede Horizontal Pod Autoscaling baseret på faktisk belastning.
Vi justerede også resource requests og limits baseret på faktisk forbrug.
Resultat: 32% reduktion i container-omkostninger.
Avancerede optimeringsteknikker
Granulær SQL-analyse:
En kunde reducerede deres Azure SQL-omkostninger med 40% ved at:
Tidsskaleret nedetid:
Et fremstillingsfirma sparede 220.000 kr/år ved at:
Ressource-governance:
En offentlig instans undgik 1,2 mio kr i overraskelsesregninger ved at:
Hvorfor dette kræver ekspertise
Standard værktøjer som Azure Cost Management viser kun overfladen. Vores tilgang inkluderer:
- Query-level kostanalyse for databases
- Dependency mapping der afslører ubrugte ressourcer
- Performance-korreleret kostoptimering - vi sænker ikke hastigheden for at spare penge
- Langtids-trendanalyse der identificerer "cost creep"
- End-to-end arkitekturgennemgang med fokus på både performance og omkostninger
- Automatiseret ressourcestyring med Azure Policy og Azure Automation
En ny kunde sparede gennemsnitligt 42% på deres Azure-regning i første kvartal - uden at mærke nogen forskel i performance. Spørg os hvordan vi kan gøre det samme for din virksomhed.
Få styr på dit Azure-forbrug.
Book en uforpligtende cost-audit