Microsoft AZ-305: Monitoraggio, ottimizzazione dei costi e operazioni — Guida allo studio

By Laurynas Brazys · 11 August 2026 · #microsoft #az-305 #certification #exam-prep #study-guide

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Panoramica

Un solido design per il monitoraggio e le operazioni su Azure stabilisce un’unica infrastruttura di telemetria, avvisi operativi, costi governati e reporting di conformità a livello di flotta. La soluzione si estende attraverso le metriche e i log di Azure Monitor, Log Analytics e Kusto Query Language (KQL), Application Insights per la telemetria delle applicazioni e la governance operativa tramite Azure Policy, Azure Resource Graph e Advisor. Il controllo dei costi è rafforzato da Azure Cost Management, mentre l’affidabilità della piattaforma e la consapevolezza dei cambiamenti si basano su Azure Service Health. Azure Automation chiude il cerchio con la remediation ripetibile e l’orchestrazione degli aggiornamenti. Le Cartelle di lavoro (Workbooks) unificano gli insight provenienti da questi servizi per una visibilità operativa completa.

Osservabilità con Azure Monitor, Application Insights e Workbooks

Azure Monitor raccoglie la telemetria dalla piattaforma e dai carichi di lavoro, archiviando metriche time-series e dati di log. Le metriche sono valori leggeri, quasi in tempo reale, adatti al tracciamento di soglie e SLO (ad es. CPU, tasso di errori HTTP 5xx). I log acquisiscono telemetria strutturata e interrogabile che supporta la correlazione e l’analisi della causa radice (root-cause analysis). Progettare avvisi basati su metriche per un rapido rilevamento dei sintomi e avvisi basati su log per un rilevamento più ricco e basato su condizioni utilizzando KQL.

I gruppi di azioni (action groups) disaccoppiano il rilevamento dalla risposta. Associare e-mail/SMS/chiamate vocali, notifiche push, webhook sicuri, connettori ITSM, Azure Functions, Logic Apps e runbook di Automation. Utilizzare gruppi di azioni separati per l’ambiente di produzione e quello di non produzione, e applicare pianificazioni di soppressione durante la manutenzione programmata. Indirizzare gli avvisi alla gestione degli incidenti con payload coerenti e includere il contesto della risorsa e link ai runbook.

Le impostazioni di diagnostica sono obbligatorie per ottenere una visibilità completa. Abilitarle a livello di risorsa, gruppo di risorse e sottoscrizione per esportare metriche e log delle risorse (ad es. Activity, Administrative, Policy, Security, NetworkSecurityGroupFlowEvent) verso Log Analytics per l’interrogazione, verso lo storage per la conservazione a freddo (cold retention) e verso Event Hubs per lo streaming verso i SIEM. Configurare sempre un’impostazione di diagnostica a livello di sottoscrizione sul Log attività (Activity Log) per poter generare report sulle distribuzioni e sulle valutazioni delle policy e creare report mensili sui cambiamenti.

Application Insights aggiunge un’osservabilità approfondita dell’applicazione. Strumentare con l’SDK o OpenTelemetry per il tracciamento distribuito, le dipendenze, le richieste, le eccezioni e gli eventi personalizzati. Utilizzare la strumentazione automatica (autoinstrumentation) su App Services, Functions, AKS e VM/VMSS tramite l’agente di Azure Monitor, dove supportato, per ridurre al minimo le modifiche al codice. I test di disponibilità simulano il traffico degli utenti da più regioni; configurare la frequenza, le località dei test, i controlli SSL/HTTP e i criteri di successo. Smart Detection utilizza l’analisi integrata per segnalare pattern anomali come picchi improvvisi di errori e degrado delle prestazioni. Il campionamento (sampling) controlla l’ingestion e i costi preservando la fedeltà statistica; applicare il campionamento adattivo per il traffico dinamico o il campionamento a frequenza fissa per l’analisi deterministica, ed escludere le transazioni critiche dal campionamento dove la conformità richiede l’acquisizione completa.

Le Cartelle di lavoro (Workbooks) di Azure Monitor forniscono dashboard interattive e parametrizzate che uniscono segnali di metriche, log e costi in un unico artefatto. Utilizzare parametri per sottoscrizione, regione, ambiente e intervallo di tempo per consentire la riusabilità tra le diverse landing zone. Combinare le visualizzazioni con testo narrativo per standardizzare i playbook operativi e i “runbook-on-a-page”. Archiviare le cartelle di lavoro nei gruppi di risorse, applicare il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) per un accesso controllato e creare template JSON per le distribuzioni infrastructure-as-code.

Log Analytics e KQL su larga scala

Un’area di lavoro Log Analytics è il punto di aggregazione centrale per i log di Azure Monitor. Scegliere un’area di lavoro regionale e centralizzata in base ai requisiti di residenza dei dati, oppure un design federato con un’area di lavoro per ogni landing zone quando sono necessarie una rigorosa sovranità dei dati o una segmentazione RBAC. Per le grandi imprese, preferire un hub (area di lavoro condivisa) più aree di lavoro spoke selettive per domini sensibili o ad alto volume. Allineare i piani delle tabelle al valore dei dati: utilizzare le tabelle Analytics per dati di sicurezza e operativi ad alto valore; i Log di base (Basic Logs) per log verbosi e di basso valore con accesso in sola ricerca; e l’Archivio (Archive) per la conservazione a lungo termine e a basso costo con Processi di ricerca (Search Jobs) per il recupero.

Le Regole di Raccolta Dati (DCR) definiscono cosa raccoglie l’Agente di Azure Monitor (AMA), inclusi syslog/log degli eventi, contatori delle prestazioni, canali di eventi di Windows e log di testo personalizzati. Utilizzare DCR distinte per tipo di sistema operativo e ruolo, e gestire l’ambito tramite VMSS, set di scalabilità e Azure Arc per l’ambiente ibrido. Preferire le tabelle personalizzate basate su DCR rispetto alle API di ingestion legacy per garantire governance e coerenza.

La conservazione dei dati deve bilanciare le finestre di indagine con i costi. Applicare una conservazione per singola tabella per i dati “hot” utilizzati nelle operazioni quotidiane (ad es. 30-90 giorni) e archiviare i dati a coda lunga (long-tail) (ad es. 6-24 mesi) per la conformità e il threat hunting. Monitorare il volume di ingestion, le tabelle più “rumorose” e applicare il campionamento o il filtraggio a livello di DCR per evitare di raccogliere log ridondanti. Utilizzare i livelli di impegno (commitment tiers) per ottimizzare i costi di ingestion quando prevedibili.

KQL è la lingua franca operativa. Padroneggiare i filtri (where), le trasformazioni (extend, project), il raggruppamento temporale (bin/1m), le aggregazioni (summarize by), i join (inner/leftouter) e il rendering (render timechart). Creare query pianificate per avvisi di log con controlli di throttling, dimensioni di divisione (split-by) per avvisi ad alta cardinalità e soglie dinamiche per avvisi basati su baseline. Le viste materializzate e l’ottimizzazione delle prestazioni delle query (ad es. rimuovere presto le colonne non utilizzate con project-away, restringere la finestra temporale) garantiscono interrogazioni efficienti in termini di costo. Per il reporting delle distribuzioni ARM, interrogare AzureActivity o la cronologia delle modifiche di Azure Resource Graph esportata in Log Analytics e correlarla con gli eventi di Policy per l’analisi della governance.

Costi, Integrità, Advisor, Resource Graph e Conformità dei Criteri

Azure Cost Management abilita una governance proattiva. I budget, definiti a livello di sottoscrizione, gruppo di risorse o gruppo di gestione, attivano avvisi al raggiungimento di soglie cumulative (ad es. 50%, 80%, 100%). Collega gli avvisi di budget ai gruppi di azioni per eseguire Logic Apps o Functions che applicano tag, ridimensionano verso il basso o mettono in quarantena le risorse non critiche. Utilizza l’Analisi dei costi per creare viste ammortizzate, raggruppare per tag (centro di costo, proprietario) e identificare anomalie per servizio o area geografica. I suggerimenti per le prenotazioni e i piani di risparmio evidenziano opportunità di impegno per VM, SQL, Cosmos DB e altro ancora. Valuta l’ambito di acquisto (sottoscrizione singola o condivisa), la durata (1 o 3 anni) e la corrispondenza della copertura (flessibilità delle dimensioni dell’istanza, Azure Hybrid Benefit).

Azure Advisor valuta continuamente sottoscrizioni e risorse, producendo suggerimenti prioritari per costi (dimensionamento corretto, risorse inattive, prenotazioni), sicurezza (tramite Defender for Cloud), affidabilità (ridondanza di zona, stato di backup/ripristino), prestazioni (scalabilità, guida agli SKU) ed eccellenza operativa (igiene dei tag, adozione dei criteri). Monitora l’Advisor Score per quantificare lo stato di conformità e alimentare i backlog di ingegneria.

Azure Service Health rende operativa la consapevolezza della piattaforma. I problemi del servizio (Service issues) catturano gli incidenti in tempo reale; la manutenzione pianificata (planned maintenance) comunica le modifiche imminenti alla piattaforma; gli avvisi sull’integrità (health advisories) includono deprecazioni e best practice. Configura gli avvisi di integrità del servizio con i gruppi di azioni, filtrando per sottoscrizione, area geografica e servizio. Abbina Service Health a Resource Health per distinguere i guasti della piattaforma dai problemi del carico di lavoro, per un’accurata classificazione degli incidenti.

Azure Resource Graph fornisce un inventario a livello di tenant e analisi di conformità con query a bassa latenza e su larga scala, utilizzando una sintassi simile a KQL. Esegui query su migliaia di sottoscrizioni per enumerare la deriva delle risorse, gli asset senza tag, le configurazioni non sicure o gli SKU non supportati. Unisci i risultati di Resource Graph con le risorse di conformità dei criteri (Policy compliance) per produrre rollup a livello di gruppo di gestione, includendo eccezioni e data/ora dell’ultima valutazione. Utilizza il rilevamento delle modifiche (dove disponibile) per catturare i delta delle proprietà per l’analisi forense.

Azure Policy applica i guardrail e misura la conformità. Assegna criteri e iniziative a livello di gruppo di gestione, sottoscrizione o gruppo di risorse. Comprendi gli stati di conformità: conforme (compliant), non conforme (non-compliant), conflitto (conflict), errore (error) ed esente (exempt). Utilizza le esenzioni con una giustificazione e una scadenza per modellare l’accettazione del rischio senza falsare le metriche di conformità, ed escludi solo l’ambito minimo necessario. Per gli effetti deployIfNotExists e modify, configura le attività di correzione (remediation task) supportate da un’identità gestita con autorizzazioni di tipo least-privilege. Monitora lo stato dei processi di correzione, gli errori e le operazioni nel dashboard di conformità e nell’Activity Log; imposta avvisi sulla non conformità persistente. Combina le valutazioni di Policy con Resource Graph e Workbooks per creare dashboard di governance di livello dirigenziale.

Automazione e gestione delle patch

Azure Automation orchestra attività ripetibili. È possibile creare runbook in PowerShell o Python, attivati da pianificazioni, webhook, trigger basati su eventi o avvisi. Si possono usare gli Hybrid Runbook Worker per eseguire l’automazione vicino alle risorse in reti private o altri cloud, governati da Azure Arc. È importante implementare moduli standardizzati e una gestione degli errori, e archiviare i segreti in Key Vault.

La Gestione degli aggiornamenti garantisce che i sistemi operativi siano sempre aggiornati. Le organizzazioni possono utilizzare Azure Automation Update Management (legacy) o Azure Update Manager per l’orchestrazione delle patch su larga scala con valutazione, approvazione, finestre di manutenzione e gruppi dinamici. È possibile integrare avvisi per rilevare i deployment falliti e generare report di conformità per sottoscrizione, sistema operativo e gravità. Per la deriva della configurazione, Azure Automation State Configuration (DSC) applica configurazioni dichiarative, traccia la conformità e corregge le deviazioni. Le configurazioni vengono modellate come codice, versionate e distribuite attraverso gli ambienti.

È possibile integrare gli avvisi per attivare i runbook per scenari di correzione automatica: eseguire lo scale out in caso di saturazione della CPU, riavviare i servizi falliti in seguito a una perdita di heartbeat o mettere in quarantena le risorse non conformi rilevate da Policy. Il cerchio si chiude con la creazione di incident tramite connettori ITSM e includendo prove pre e post-correzione attraverso query di Log Analytics integrate nei runbook.

Scenario pratico

Tailwind Traders gestisce una piattaforma di e-commerce multi-regionale su AKS, App Service e Azure SQL Database distribuita su sei sottoscrizioni. La direzione richiede una disponibilità del servizio del 99,9%, reportistica mensile sulle modifiche dei deployment, una riduzione dei costi del 20% tramite impegni di spesa e una conformità verificabile con le policy di tagging e di rete.

Stabilire una telemetria centralizzata

Creare due aree di lavoro Log Analytics (Stati Uniti, Europa) per soddisfare le esigenze di residenza dei dati e RBAC. Configurare le impostazioni di diagnostica su sottoscrizioni, gruppi di risorse e tutte le risorse critiche per inviare metriche/log delle risorse e il Log attività all’area di lavoro regionale. Questa scelta è motivata dal fatto che un modello regionale con due aree di lavoro bilancia sovranità, prestazioni e analisi centralizzata senza spostamento di dati transfrontaliero.

Strumentare le applicazioni

Abilitare Application Insights con l’autostrumentazione per App Service e il sidecar di AKS dove supportato; utilizzare OpenTelemetry per i servizi scritti in Go. Configurare il campionamento adattivo e il tracciamento distribuito. Questa soluzione è stata scelta per ottenere una visibilità approfondita su richieste, dipendenze ed eccezioni con modifiche minime al codice e costi di inserimento controllati.

Avvisi operativi

Implementare avvisi sulle metriche per i sintomi degli SLO (latenza p95, tasso di errori 5xx, profondità della coda) e avvisi sui log per picchi di errori e rilevamenti KQL personalizzati. Indirizzare gli avvisi a gruppi di azioni basati sui ruoli: Reperibilità operativa (PagerDuty + email), Automazione SRE (Logic App) e Direzione (riepilogo via email). Questo approccio separa il rilevamento dalla risposta e consente un instradamento degli incidenti personalizzato e affidabile.

Disponibilità e user experience

Configurare test di disponibilità multi-regionali di Application Insights per lo storefront e le API di checkout con asserzioni rigorose su SSL e contenuto. Questa soluzione è stata scelta per rilevare problemi esterni con impatto sui clienti, indipendentemente dalle metriche interne.

Dashboard operativi

Costruire cartelle di lavoro di Azure Monitor (Workbooks) con parametri (sottoscrizione, regione, ambiente) che combinano metriche, grafici KQL e link di drill-through a tracce e log. Adottare il deployment tramite IaC del JSON delle cartelle di lavoro. Le cartelle di lavoro forniscono runbook interattivi su un’unica pagina, condivisi tra NOC e SRE.

Governance dei costi

Impostare budget per sottoscrizione e per tag di dipartimento con avvisi al 50/80/100% che attivano una Logic App per notificare i proprietari e aprire ticket ITSM. Utilizzare le viste ammortizzate di Cost Analysis e abilitare le raccomandazioni per prenotazioni e piani di risparmio; acquistare prenotazioni di 3 anni per carichi di lavoro SQL MI stabili e piani di risparmio per il calcolo con picchi di utilizzo (bursty). Questo permette di raggiungere direttamente l’obiettivo di riduzione dei costi del 20% con guardrail automatizzati.

Advisor e Service Health

Esaminare Azure Advisor settimanalmente; creare elementi nel backlog per il dimensionamento corretto e la ridondanza di zona. Configurare avvisi di Service Health per le regioni e i servizi in uso, indirizzandoli al gruppo di azioni della reperibilità. Ciò garantisce un miglioramento continuo e una rapida consapevolezza degli incidenti di piattaforma.

Conformità e reportistica sulla flotta

Assegnare un’iniziativa di Azure Policy che imponga i tag richiesti, non consenta IP pubblici sulle NIC e richieda le impostazioni di diagnostica. Utilizzare esenzioni con scadenza per le eccezioni approvate. Configurare attività di correzione con un’identità gestita. Utilizzare Azure Resource Graph per interrogare la conformità alle policy e gli asset senza tag su tutte le sottoscrizioni, e visualizzare i risultati nelle cartelle di lavoro per l’audit. Questo crea una governance automatizzata e verificabile con una conformità misurabile.

Reportistica sulle modifiche di deployment

Eseguire query su AzureActivity in Log Analytics per i deployment ARM e correlarle con i log di valutazione delle policy per produrre un report mensile, inviato via email tramite una Logic App. Questo sfrutta il Log attività come fonte autorevole degli eventi di deployment senza agenti personalizzati.

Correzione automatica e gestione delle patch

Utilizzare i runbook di Azure Automation per riavviare i pod non integri tramite le API di AKS quando si attivano gli avvisi di heartbeat e per eseguire la rotazione dei segreti da Key Vault. Abilitare Azure Update Manager per la conformità delle patch con finestre di manutenzione e gruppi dinamici. Gli Hybrid Runbook Worker eseguono in modo sicuro le attività legate alla rete. Questo chiude il cerchio dal rilevamento alla risoluzione e mantiene la flotta aggiornata.

Ogni servizio scelto minimizza lo sviluppo personalizzato, è scalabile tra le sottoscrizioni e si allinea con gli obiettivi di governance, costo e affidabilità, mantenendo al contempo una chiara proprietà operativa.

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