Microsoft AZ-900: 成本管理与服务经济学 — 学习指南

By Laurynas Brazys · 24 July 2026 · #microsoft #az-900 #certification #exam-prep #study-guide

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Azure 的云经济学核心在于将资本支出转化为运营支出，并使支出与实际用量保持一致。您无需为峰值容量而过度预配，资源会根据需求进行扩展和缩减，您只需为实际消耗的资源付费。这种弹性是成本优化的基础：在正确的区域部署正确大小的正确资源，并且只在需要时运行。虚拟机运行时会产生计算费用；当虚拟机停止（已解除分配）时，计算费用会停止，但存储和网络成本仍然存在。从 Azure 传出数据（出站）是收费的，而大多数入站流量则不收费。选择具有成本意识的架构——例如在适当情况下使用托管服务、合理调整计算资源大小以及规划数据移动——可以在不牺牲性能或弹性的前提下，实现可预测的支出。

定价模型和承诺选项

Azure 提供多种购买模型，以平衡灵活性和成本节省。“即用即付”是默认的按需定价模型，无需承诺，具有最大的灵活性。它适用于不可预测或短期存在的工作负载、试点项目以及需要频繁快速关闭资源的开发环境。“预留虚拟机实例”通过对特定 VM 系列、区域和范围进行一年或三年的承诺，来换取大幅折扣。它们是具有可预测使用量的稳定状态工作负载的理想选择，例如业务线应用程序服务器或始终在线的数据库。预留通常可以在同一产品系列内进行交换以适应不断变化的需求，并且根据政策和费用也可以提前取消，这使其比传统的资本采购更为灵活。“Spot 虚拟机”利用 Azure 的剩余容量，为可中断的工作负载提供最低的价格。当 Azure 需要容量或市场价格超过您的最高出价时，它们将被逐出，因此最适合用于批处理、CI/CD 运行程序、渲染和其他容错任务。生产环境的 SLA 不适用于 Spot 虚拟机；设计时应预见到重启和逐出。“Azure 计算节省计划”通过承诺在一年或三年内保持固定的每小时支出，来提供折扣。与预留不同，节省计划会自动应用于符合条件的计算服务和区域，以最大化覆盖范围，这是以绝对的峰值折扣换取更广泛的灵活性。它们可以减少跨多个 VM 系列、容器主机和函数计划的各种资源组的管理开销。

• 即用即付 (Pay-as-you-go)
  • 承诺：无
  • 典型节省：—
  • 灵活性：最高
  • 最适合：不可预测/短期工作负载
  • 主要限制：无折扣；全额按需费率
• 预留 VM 实例 (1/3 年)
  • 承诺：基于 VM 系列/区域/范围的期限
  • 典型节省：相较 PAYG 最高可节省约 72%（结合 Azure 混合权益）
  • 灵活性：可在产品系列内交换；有限的取消政策
  • 最适合：使用量稳定的 VM
  • 主要限制：限定于特定系列/区域；需管理覆盖范围
• Spot VM
  • 承诺：无（取决于容量）
  • 典型节省：相较 PAYG 最高可节省约 90%
  • 灵活性：规模集支持逐出策略
  • 最适合：批处理、开发/测试、无状态服务
  • 主要限制：无 SLA；随时可能被逐出
• Azure 计算节省计划 (1/3 年)
  • 承诺：每小时支出承诺
  • 典型节省：通常介于 PAYG 和 RI 峰值节省之间
  • 灵活性：自动应用于符合条件的跨服务/区域的计算资源
  • 最适合：使用模式多变的混合型资源组
  • 主要限制：折扣仅适用于承诺支出额度内；超额部分按 PAYG 费率计费

定价驱动因素和估算工具

由于基础设施经济和能源市场的不同，工作负载成本因区域而异。选择靠近用户的区域可以减少延迟，但可能会影响价格；合规性或数据驻留要求也可能决定区域的选择。虚拟机大小和操作系统会影响成本：更大的 vCPU/RAM 配置成本更高，并且除非您使用 Azure Hybrid Benefit 来自带符合条件的许可证，否则 Windows 许可证费用是内置的。存储定价取决于性能层和冗余级别。Premium SSD 和 Ultra Disks 以更高的成本提供高 IOPS/吞吐量；LRS、ZRS、GRS 和 GZRS 等冗余选项会逐步增加恢复能力，对于异地冗余选项，还会在读取访问期间增加额外的存储和潜在的数据传出成本。到 Internet 或区域之间的数据传出是计费的，应通过缓存、CDN 或位置感知架构来最小化。Azure Pricing Calculator 可估算提议设计的每月成本。通过选择服务、区域、大小和预期用量来构建一个代表性的账单，然后叠加预留、节省计划、Azure Hybrid Benefit 和开发/测试定价等选项。与架构、运维和财务团队协作使用它，以迭代设计备选方案并了解成本敏感性。TCO Calculator 随时间推移，比较在本地基础设施上运行与在 Azure 上运行的成本。它对服务器、存储、网络、设施、电力、冷却和 IT 人力与 Azure 的等效项进行建模，揭示运营支出概况以及通过弹性和托管服务可能实现的节省。校准硬件更新周期、利用率和增长率等输入，以避免低估本地持有成本，并量化淘汰备份硬件或整合灾难恢复等收益。

• 区域
  • 成本影响：因市场而异
  • 考虑因素：延迟、数据驻留、价格差异
  • 缓解/调控措施：将计算资源置于数据附近；比较邻近区域
• 虚拟机大小/操作系统
  • 成本影响：越大越贵；Windows 包含许可证费用
  • 考虑因素：Azure Hybrid Benefit、Reserved Instances、Savings Plan
  • 缓解/调控措施：合理调整大小；对突发性负载使用 B-series
• 存储层/冗余
  • 成本影响：Premium/Ultra 和异地冗余成本更高
  • 考虑因素：IOPS/吞吐量和持久性目标
  • 缓解/调控措施：分层、生命周期管理、使用适合用途的磁盘
• 数据传出
  • 成本影响：到 Internet 和跨区域的传出流量计费
  • 考虑因素：CDN、流量模式、灾难恢复读取访问
  • 缓解/调控措施：使用 CDN/Front Door；保持数据邻近；压缩/去重

Azure Cost Management + Billing

Azure Cost Management + Billing 在从订阅到企业协议的各个范围提供可见性、控制力和问责制。成本分析按服务、资源、标签、资源组、订阅和管理组提供精选视图，并带有筛选和分组功能以跟踪趋势和识别异常。使用已保存的视图和计划的电子邮件交付，让利益相关者保持知情。预算通过设置阈值来强制执行支出护栏，这些阈值可以通过 Action Groups、Logic Apps 或 Functions 触发警报或自动化操作。在适当的范围设置月度、季度或年度预算，并使其与财年日历对齐。将预算与 Azure Policy 结合使用，以在成本接近限制时防止在批准的区域或 SKU 之外创建资源。导出功能按计划将原始成本和使用情况数据以 CSV 或 Parquet 格式交付到存储帐户。下游工具（如 Power BI、FinOps 平台或数据湖管道）可以使用这些数据源进行高级分析、成本分摊/扣款和预测。对于整合的环境，范围可以与管理组或计费帐户对齐，以便共享服务和企业折扣得到一致的反映。成本分配功能允许使用基于百分比或标签值等驱动因素的规则，将共享成本（例如中心辐射型网络、安全工具或监控）分摊给消费团队。实施一致的标记和资源层次结构，使分配透明、可重复且可审计。

• 成本分析
  • 范围：Sub、RG、MG、计费帐户
  • 主要用途：可见性和趋势分析
  • 操作模式：已保存的视图；向所有者发送计划的见解
• 预算 + 警报
  • 范围：Sub、RG、MG
  • 主要用途：支出护栏和自动化触发器
  • 操作模式：阈值警报；与策略挂钩；action groups
• 导出
  • 范围：Sub、计费帐户
  • 主要用途：用于 BI/FinOps 的数据集成
  • 操作模式：每日计划将 CSV/Parquet 导出到存储
• 成本分配
  • 范围：计费和管理范围
  • 主要用途：共享服务的成本扣款/分摊
  • 操作模式：基于百分比/驱动因素的分配规则

优化技术与治理控制

Azure Advisor 会针对成本、性能、可靠性和安全性提供量身定制的建议。成本类别会标记出闲置或未充分利用的资源、未附加的磁盘以及低使用率的公共 IP。将 Advisor 与运营审查相结合，并将洞察转化为有负责人和截止日期的待办事项。在进行更改之前，请结合使用 Azure Monitor 来验证利用率基线。“适当调整规模”通过将资源与观察到的需求相匹配来减少浪费。根据 CPU、内存和磁盘指标调整 VM 大小；对于有突发工作负载的情况，考虑使用可突发的 B 系列；对于水平弹性，考虑使用带自动缩放功能的规模集。对于存储，选择能满足 IOPS/吞吐量和延迟要求的最低层级，并启用生命周期管理来对冷数据进行分层或删除。评估 Azure App Service 或 Azure SQL Database 等托管 PaaS 服务，以卸载无差异化的运营工作，并将容量与基于消耗的模型对齐。使用自动化计划来控制非生产环境的运行时长。Azure Automation 中的 Start/Stop VMs v2 解决方案可以跨订阅和资源组协调基于时间的关闭和启动，同时会尊重依赖关系。对于简单的夜间关闭，每个 VM 也提供了自动关闭功能。将计划与开发/测试订阅和映像相结合，以在保持开发人员生产力的同时，最大限度地减少运行时长。承诺覆盖应经过深思熟虑的规划。跟踪预留和节省计划的利用率；调整范围和进行置换，以在不超额订阅的情况下保持高覆盖率。在符合条件的情况下应用 Azure Hybrid Benefit，以降低 Windows Server 和 SQL Server 的成本。对于数据，通过将计算资源置于数据附近、使用 Azure CDN 或 Front Door 以及避免对高频交互服务进行不必要的跨区域复制来减少出口流量。

• Advisor 驱动的清理
  • 主要手段：移除闲置/未附加的资源
  • 典型节省：轻松节省 10–25% 的浪费
  • 备注：纳入每月例行操作
• 适当调整规模
  • 主要手段：调整大小/横向扩展/缩减
  • 典型节省：超配计算资源可节省 20–50%
  • 备注：变更前使用 Monitor 基线
• 启动/停止计划
  • 主要手段：减少非生产环境运行时长
  • 典型节省：开发/测试环境可节省 30–60%
  • 备注：自动化解决方案或单 VM 自动关闭
• 承诺覆盖
  • 主要手段：预留/节省计划
  • 典型节省：相比即用即付可节省 20–60%
  • 备注：持续调整利用率
• 混合许可
  • 主要手段：Azure Hybrid Benefit
  • 典型节省：Windows/SQL 最高可节省约 40%
  • 备注：需要符合条件的许可证

成本分摊结构：标签、资源组、订阅和管理组

清晰的资源层次结构有助于实现精细的责任分工和有效的策略执行。设计管理组以在宏观层面反映组织结构或成本中心，然后将订阅置于其下，以分离环境（生产 vs. 非生产）、业务单元或法规边界。订阅提供配额、访问边界和计费分离，适用于成本回收（chargeback）。资源组用于组织具有相同生命周期的相关资源——例如，一个应用程序的计算、存储和网络资源。它们是部署和清理的操作单元，当每个应用程序或环境都有自己的资源组时，它们就成为成本分析的实用视角。使用 Azure Policy 强制执行标准，要求所有资源和资源组都必须带有 costCenter、environment、application 和 owner 等标签。标签是键值对，它们随资源一起流转，并显示在 Cost Management 中。标准化标签分类法，以便在不同团队和工具之间保持报告的一致性。使用部署管道自动标记所需的标签；拒绝缺少所需标签的创建操作。然后，成本分配规则和导出功能可以可靠地将共享或未标记的支出归属给正确的使用者。这种分层结构——管理组、订阅、资源组和标签——既能实现自上而下的治理，也能实现自下而上的问责。它支持成本展示（showback）/成本回收（chargeback）模型，强制执行区域和 SKU 的护栏策略，并将预算所有权与能够抓住优化机会的团队对齐。

• 管理组
  • 用途：组织范围的层次结构
  • 成本角色：大规模的成本汇总、策略和预算
  • 治理机制：Azure Policy、RBAC、管理组范围的预算
• 订阅
  • 用途：隔离和计费边界
  • 成本角色：成本回收/成本展示、配额
  • 治理机制：RBAC、策略分配、预算范围
• 资源组
  • 用途：生命周期分组
  • 成本角色：应用/环境的成本视角
  • 治理机制：ARM 部署、清理、策略
• 标签
  • 用途：用于归属的元数据
  • 成本角色：精细的分配和报告
  • 治理机制：强制标签的策略；管道标记

实际问题：Contoso 零售：在不影响交付速度的前提下控制开销

场景： Contoso 零售在多个区域运行 120 个 VM，用于电子商务和分析。每月的 Azure 发票金额变得难以预测，并在季度末出现激增。开发团队维护着独立的非生产环境，而这些环境通常 7x24 小时运行。管理层需要在不影响购物旺季的前提下，实现可预测的开销、更合理的业务单元成本分摊以及切实的成本节省。

挑战： 在为关键零售工作负载保持性能和可用性的同时，稳定月度成本并将开销归因到各业务单元。

推荐方法：

1. 1. 建立治理层级结构：为公司、电子商务和分析部门创建管理组；将现有订阅移动到相应的管理组下；为每个业务单元创建独立的非生产订阅。
2. 2. 强制执行标记：在管理组级别部署 Azure Policy，要求所有资源和资源组都必须包含 costCenter、environment、application 和 owner 标记；通过批量标记脚本修复不合规的资源。
3. 3. 建立基线并分析：使用 Cost Analysis，按订阅、资源组和标记进行分组，以识别主要的开销驱动因素；启用每日成本导出到存储帐户，并连接 Power BI 以创建趋势仪表板。
4. 4. 设置预算和警报：为每个订阅创建月度预算，并设置 50%/75%/90% 的阈值；将警报关联到 Teams 和一个 Logic App，该 Logic App 会为所属团队创建待办事项。
5. 5. 优化运行时长：部署 Start/Stop VMs v2，以安排非生产 VM 在工作日的晚上 7 点至早上 7 点以及整个周末关闭；在需要精细控制的情况下，为单个 VM 配置自动关闭。
6. 6. 调整规模并清理资源：根据 Azure Advisor 的建议采取行动，调整未充分利用的 VM 的大小、移除未附加的磁盘以及降级预配过度的托管磁盘；实施存储生命周期管理，对不常访问的 Blob 进行分层存储。
7. 7. 应用承诺折扣：购买为期 1 年的 Azure Savings Plan for Compute，其规模应覆盖观测到的平均每小时计算用量的 70%；为两个需求稳定且始终运行的数据库 VM 系列，额外购买有针对性的 1 年期 Reserved VM Instances。
8. 8. 降低出口和冗余成本：将分析计算资源与数据部署在同一区域；审查异地冗余存储，并在业务 RPO/RTO 允许的情况下，将非关键数据集从 GRS 切换到 ZRS 或 LRS；使用 Azure CDN 为电子商务静态资产提供前端访问。
9. 9. 监控利用率和覆盖率：每月审查预留和节省计划的利用率；调整范围和进行置换，以在不过度承诺的情况下保持高覆盖率。
10. 10. 迭代成本分摊：实施成本分摊规则，根据标记的 VM 数量或 vCPU 使用量，将共享的中心网络和安全服务成本分配给消费部门的成本中心；每季度进行优化。

Azure 方案说明： 此方法首先为责任制奠定治理基础，然后使用 Cost Management 建立可见性和防护机制。通过调度和调整资源规模，可以在没有架构风险的情况下立即节省成本；而节省计划和有选择的预留则为可预测的基线负载锁定了折扣。基于标记的成本分摊和数据导出提供了透明的成本返还机制，引导团队在高峰期保持性能的同时，持续进行优化。

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