Microsoft AZ-900: Gestione dei Costi ed Economia dei Servizi — Guida allo studio

By Laurynas Brazys · 23 July 2026 · #microsoft #az-900 #certification #exam-prep #study-guide

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L’economia del cloud in Azure si concentra sulla conversione delle spese in conto capitale in spese operative e sull’allineamento della spesa all’utilizzo effettivo. Invece di effettuare un sovradimensionamento per la capacità di picco, le risorse scalano per aumentare o diminuire in base alla domanda, e si paga solo per ciò che si consuma. Questa elasticità è il fondamento dell’ottimizzazione dei costi: implementare la risorsa giusta, della dimensione giusta, nella regione giusta, e solo per il tempo necessario. I costi di calcolo maturano mentre una macchina virtuale è in esecuzione; quando viene arrestata (deallocata), i costi di calcolo cessano ma i costi di archiviazione e di rete rimangono. Il trasferimento di dati in uscita da Azure (egress) è fatturabile, mentre la maggior parte del traffico in entrata non lo è. La scelta di architetture attente ai costi, come l’utilizzo di servizi gestiti ove appropriato, il corretto dimensionamento delle risorse di calcolo e la pianificazione dello spostamento dei dati, produce una spesa prevedibile senza sacrificare le prestazioni o la resilienza.

Modelli di prezzo e opzioni di impegno

Azure offre molteplici modelli di acquisto per bilanciare flessibilità e risparmio. Il modello Pagamento a consumo (Pay-as-you-go) è il modello di prezzo predefinito, on-demand, senza impegno e con la massima agilità. È adatto a carichi di lavoro imprevedibili o di breve durata, progetti pilota e ambienti di sviluppo in cui è comune arrestare rapidamente le risorse. Le Reserved Virtual Machine Instances offrono sconti significativi in cambio di un impegno di uno o tre anni su una specifica famiglia di VM, regione e ambito. Sono ideali per carichi di lavoro stabili con utilizzo prevedibile, come server di applicazioni line-of-business o database sempre attivi. Le prenotazioni (reservation) possono spesso essere scambiate all’interno della stessa famiglia di prodotti per adattarsi a esigenze in evoluzione, e sono possibili cancellazioni anticipate soggette a policy e commissioni, rendendole meno rigide rispetto agli acquisti tradizionali in conto capitale. Le Spot Virtual Machines offrono i prezzi più bassi per carichi di lavoro interrompibili, utilizzando la capacità in eccesso di Azure. Vengono rimosse (eviction) quando Azure necessita di capacità o quando il prezzo di mercato supera il prezzo massimo impostato, quindi sono ideali per l’elaborazione batch, i runner CI/CD, il rendering e altre attività fault-tolerant. Gli SLA di produzione non si applicano alle istanze Spot; le architetture dovrebbero prevedere riavvii ed eviction. Gli Azure Savings Plans for Compute offrono sconti impegnandosi a una spesa oraria fissa per uno o tre anni. A differenza delle prenotazioni, i piani di risparmio si applicano automaticamente a tutti i servizi di calcolo e le regioni idonee per massimizzare la copertura, scambiando gli sconti di picco assoluti con una maggiore flessibilità. Riducono l’overhead di gestione per flotte eterogenee che comprendono più famiglie di VM, host di container e piani di funzioni.

• Pagamento a consumo (Pay-as-you-go)
  • Impegno: Nessuno
  • Risparmio tipico: —
  • Flessibilità: Massima flessibilità
  • Ideale per: Carichi di lavoro imprevedibili/di breve durata
  • Vincoli principali: Nessuno sconto; tariffe on-demand complete
• Reserved VM Instances (1/3 anni)
  • Impegno: Basato su termine per famiglia di VM/regione/ambito
  • Risparmio tipico: Fino a ~72% rispetto a PAYG (con Azure Hybrid Benefit)
  • Flessibilità: Scambio all’interno della famiglia di prodotti; cancellazione limitata
  • Ideale per: VM stabili con utilizzo costante
  • Vincoli principali: Limitato a famiglie/regioni specifiche; gestire la copertura
• Spot VMs
  • Impegno: Nessuno (dipendente dalla capacità)
  • Risparmio tipico: Fino a ~90% rispetto a PAYG
  • Flessibilità: Gli scale set supportano policy di eviction
  • Ideale per: Batch, dev/test, servizi stateless
  • Vincoli principali: Nessun SLA; eviction in qualsiasi momento
• Azure Savings Plan for Compute (1/3 anni)
  • Impegno: Impegno di spesa oraria
  • Risparmio tipico: Tipicamente tra PAYG e i risparmi massimi delle RI (Reserved Instances)
  • Flessibilità: Si applica a tutti i servizi/regioni per il calcolo idoneo
  • Ideale per: Flotte miste con modelli di utilizzo variabili
  • Vincoli principali: Lo sconto si applica fino alla spesa impegnata; l’eccedenza è a tariffa PAYG

Fattori di costo e strumenti di stima

Il costo di un workload varia in base alla region a causa delle economie dell’infrastruttura e dei mercati energetici. La scelta di una region vicina agli utenti riduce la latenza ma può influire sul prezzo; anche la conformità o la residenza dei dati possono determinare la scelta della region. Le dimensioni della VM e il sistema operativo incidono sul costo: configurazioni con più vCPU/RAM costano di più, e la licenza di Windows è inclusa a meno che non si utilizzi Azure Hybrid Benefit per portare licenze idonee. Il prezzo dello storage dipende dal livello di prestazioni e dalla ridondanza. Premium SSD e Ultra Disks offrono IOPS/throughput elevati a un costo maggiore; opzioni di ridondanza come LRS, ZRS, GRS e GZRS aggiungono resilienza in modo incrementale e, per le opzioni con ridondanza geografica, storage aggiuntivo e potenziale egress di dati durante l’accesso in lettura. L’egress dei dati verso Internet o tra region è fatturabile e dovrebbe essere minimizzato tramite caching, CDN o architetture basate sulla località. L’Azure Pricing Calculator stima i costi mensili per i progetti proposti. Costruisci una stima di spesa rappresentativa selezionando servizi, region, dimensioni e utilizzo previsto, quindi aggiungi opzioni come reservations, savings plans, Azure Hybrid Benefit e prezzi per dev/test. Utilizzalo in collaborazione con i team di architettura, operations e finanza per iterare su alternative di progettazione e comprendere la sensibilità ai costi. Il TCO Calculator confronta nel tempo il costo di gestione dell’infrastruttura on-premise con quello di Azure. Modella server, storage, networking, strutture, alimentazione, raffreddamento e manodopera IT rispetto agli equivalenti Azure, rivelando il profilo di spesa operativa e i potenziali risparmi derivanti dall’elasticità e dai servizi gestiti. Calibra gli input come i cicli di aggiornamento dell’hardware, l’utilizzo e i tassi di crescita per evitare di sottostimare i costi di mantenimento on-premise e per quantificare i benefici come il ritiro dell’hardware di backup o il consolidamento del disaster recovery.

• Region
  • Impatto sul costo: Varia in base al mercato
  • Considerazioni: Latenza, residenza dei dati, differenze di prezzo
  • Mitigazioni/Leve: Posizionare il compute vicino ai dati; confrontare le region vicine
• Dimensioni VM/SO
  • Impatto sul costo: Più grande = più costoso; Windows include la licenza
  • Considerazioni: Azure Hybrid Benefit, Reserved Instances, Savings Plan
  • Mitigazioni/Leve: Dimensionare correttamente (right-sizing); usare la serie B per carichi di lavoro con picchi (bursty)
• Livello/ridondanza dello storage
  • Impatto sul costo: Premium/Ultra e la ridondanza geografica costano di più
  • Considerazioni: Obiettivi di IOPS/throughput e durabilità
  • Mitigazioni/Leve: Tiering, gestione del ciclo di vita, dischi adatti allo scopo (fit-for-purpose)
• Egress dei dati
  • Impatto sul costo: L’egress verso Internet e tra region è fatturato
  • Considerazioni: CDN, pattern di traffico, accesso in lettura per DR
  • Mitigazioni/Leve: CDN/Front Door; mantenere i dati vicini; comprimere/deduplicare

Azure Cost Management + Billing

Azure Cost Management + Billing fornisce visibilità, controllo e responsabilità (accountability) dagli scope di sottoscrizione a quelli di enterprise agreement. L’analisi dei costi (Cost analysis) offre viste personalizzate per servizio, risorsa, tag, gruppo di risorse, sottoscrizione e management group, con filtri e raggruppamenti per monitorare i trend e identificare le anomalie. Utilizza viste salvate e l’invio programmato di e-mail per mantenere informati gli stakeholder. I budget applicano limiti di spesa (guardrails) con soglie che attivano avvisi o azioni automatizzate tramite Action Groups, Logic Apps o Functions. Imposta budget mensili, trimestrali o annuali allo scope appropriato e allineali ai calendari fiscali. Abbina i budget con Azure Policy per impedire la creazione di risorse al di fuori delle region o degli SKU approvati quando i costi si avvicinano ai limiti. Gli export forniscono dati grezzi di costo e utilizzo a un account di storage secondo una pianificazione, nei formati CSV o Parquet. Strumenti a valle come Power BI, piattaforme FinOps o pipeline di data lake possono utilizzare questi feed per analisi avanzate, showback/chargeback e previsioni. Per ambienti consolidati, gli scope possono allinearsi a management group o account di fatturazione in modo che i servizi condivisi e gli sconti enterprise siano riflessi in modo coerente. Le funzionalità di allocazione dei costi (Cost allocation) consentono di distribuire i costi condivisi — come il networking dell’hub, gli strumenti di sicurezza o il monitoraggio — tra i team che li utilizzano, usando regole basate su percentuali o su driver come i valori dei tag. Implementa un tagging e gerarchie di risorse coerenti in modo che le allocazioni siano trasparenti, ripetibili e verificabili.

• Analisi dei costi (Cost analysis)
  • Scope: Sottoscrizione, RG, MG, account di fatturazione
  • Uso primario: Visibilità e analisi dei trend
  • Pattern operativo: Viste salvate; insight programmati per i proprietari
• Budget e avvisi
  • Scope: Sottoscrizione, RG, MG
  • Uso primario: Limiti di spesa (guardrails) e trigger di automazione
  • Pattern operativo: Avvisi a soglia; integrazione con policy; action groups
• Export
  • Scope: Sottoscrizione, account di fatturazione
  • Uso primario: Integrazione dati per BI/FinOps
  • Pattern operativo: Invio giornaliero programmato di CSV/Parquet allo Storage
• Allocazione dei costi
  • Scope: Scope di fatturazione e di gestione
  • Uso primario: Chargeback/showback per servizi condivisi
  • Pattern operativo: Regole di allocazione basate su percentuali/driver

Tecniche di ottimizzazione e controlli di governance

Azure Advisor fornisce raccomandazioni personalizzate su costi, prestazioni, affidabilità e sicurezza. La categoria dei costi segnala le risorse inattive o sottoutilizzate, i dischi non collegati e gli IP pubblici a basso utilizzo. Allineare Advisor con le revisioni operative e convertire le informazioni in elementi del backlog con proprietari e scadenze. Abbinarlo ad Azure Monitor per convalidare le baseline di utilizzo prima di apportare modifiche. Il dimensionamento corretto (right-sizing) riduce gli sprechi abbinando le risorse alla domanda osservata. Ridimensionare le VM in base alle metriche di CPU, memoria e disco; considerare le serie B “burstable” per carichi di lavoro con picchi e i set di scalabilità con scalabilità automatica per l’elasticità orizzontale. Per lo storage, selezionare il livello più basso che soddisfi i requisiti di IOPS/throughput e latenza, e abilitare la gestione del ciclo di vita per spostare a livelli inferiori o eliminare i dati “cold”. Valutare i servizi PaaS gestiti come Azure App Service o Azure SQL Database per delegare le operazioni non differenzianti e allineare la capacità a modelli basati sul consumo. Utilizzare pianificazioni automatizzate per controllare il runtime degli ambienti non di produzione. La soluzione Start/Stop VMs v2 in Azure Automation organizza l’arresto e l’avvio basati su orari tra sottoscrizioni e gruppi di risorse, rispettando le dipendenze. L’arresto automatico delle VM è disponibile anche per singola VM per semplici arresti notturni. Combinare le pianificazioni con sottoscrizioni e immagini di sviluppo/test per minimizzare il runtime preservando la produttività degli sviluppatori. La copertura degli impegni di spesa dovrebbe essere intenzionale. Monitorare l’utilizzo delle prenotazioni e dei piani di risparmio; regolare l’ambito e gli scambi per mantenere una copertura elevata senza sovrascrizioni. Applicare Azure Hybrid Benefit dove idoneo per ridurre i costi di Windows Server e SQL Server. Per i dati, ridurre il traffico in uscita (egress) posizionando le risorse di calcolo vicino ai dati, utilizzando Azure CDN o Front Door ed evitando repliche non necessarie tra aree per servizi con comunicazioni frequenti.

• Pulizia guidata da Advisor
  • Leva principale: Rimuovere risorse inattive/non collegate
  • Risparmio tipico: Un facile 10–25% sugli sprechi
  • Note: Rendere operativo con cadenza mensile
• Right-sizing (Dimensionamento corretto)
  • Leva principale: Ridimensionare/scale-out/in
  • Risparmio tipico: 20–50% sul calcolo sovradimensionato
  • Note: Usare le baseline di Monitor prima delle modifiche
• Pianificazioni di avvio/arresto
  • Leva principale: Ridurre il runtime non di produzione
  • Risparmio tipico: 30–60% in dev/test
  • Note: Soluzione di automazione o arresto automatico per VM
• Copertura degli impegni di spesa
  • Leva principale: Prenotazioni/Piani di risparmio
  • Risparmio tipico: 20–60% rispetto a PAYG
  • Note: Ottimizzare continuamente l’utilizzo
• Licenze ibride
  • Leva principale: Azure Hybrid Benefit
  • Risparmio tipico: Fino a ~40% su Windows/SQL
  • Note: Richiede licenze idonee

Struttura di allocazione dei costi: tag, gruppi di risorse, sottoscrizioni e gruppi di gestione

Una chiara gerarchia delle risorse consente una responsabilità granulare e un’efficace applicazione delle policy. Progettare i gruppi di gestione in modo che rispecchino la struttura organizzativa o i centri di costo a un livello elevato, quindi posizionare le sottoscrizioni al di sotto per separare gli ambienti (produzione vs. non produzione), le unità di business o i confini normativi. Le sottoscrizioni forniscono quote, confini di accesso e separazione della fatturazione, adatti per il riaddebito (chargeback). I gruppi di risorse organizzano risorse correlate con un ciclo di vita condiviso, ad esempio le risorse di calcolo, storage e rete di un’applicazione. Sono l’unità operativa per il deployment e la pulizia, rendendoli una prospettiva pratica per l’analisi dei costi quando ogni applicazione o ambiente ha il proprio gruppo. Imporre standard con Azure Policy per richiedere tag come costCenter, environment, application e owner su tutte le risorse e i gruppi di risorse. I tag sono coppie chiave-valore che accompagnano le risorse e appaiono in Cost Management. Standardizzare le tassonomie dei tag in modo che il reporting rimanga coerente tra team e strumenti. Utilizzare le pipeline di deployment per applicare automaticamente i tag richiesti; negare le creazioni prive dei tag obbligatori. Le regole di allocazione dei costi e le esportazioni possono quindi attribuire in modo affidabile la spesa condivisa o non taggata ai consumatori corretti. Questa struttura a più livelli — gruppi di gestione, sottoscrizioni, gruppi di risorse e tag — abilita sia una governance top-down sia una responsabilità bottom-up. Supporta modelli di showback/chargeback, impone guardrail regionali e per gli SKU, e allinea la proprietà del budget con i team che possono agire sulle opportunità di ottimizzazione.

• Gruppo di gestione
  • Scopo: Gerarchia a livello di organizzazione
  • Ruolo nei costi: Roll-up, policy, budget su larga scala
  • Meccanismi di governance: Azure Policy, RBAC, budget a livello di MG
• Sottoscrizione
  • Scopo: Confine di isolamento e fatturazione
  • Ruolo nei costi: Chargeback/showback, quote
  • Meccanismi di governance: RBAC, assegnazioni di policy, ambiti di budget
• Gruppo di risorse
  • Scopo: Raggruppamento per ciclo di vita
  • Ruolo nei costi: Prospettiva di costo per app/ambiente
  • Meccanismi di governance: Deployment ARM, pulizia, policy
• Tag
  • Scopo: Metadati per l’attribuzione
  • Ruolo nei costi: Allocazione e reporting dettagliati
  • Meccanismi di governance: Policy per i tag obbligatori; applicazione tramite pipeline

Problema Pratico: Contoso Retail: Tenere la spesa sotto controllo senza rallentare la delivery

Scenario: Contoso Retail gestisce 120 VM in più region per l’e-commerce e l’analisi dei dati. Le fatture mensili di Azure sono aumentate in modo imprevedibile, con picchi alla fine del trimestre. I team di sviluppo mantengono ambienti di non produzione separati che spesso rimangono attivi 24x7. La dirigenza necessita di una spesa prevedibile, di una migliore allocazione per business unit e di risparmi concreti senza interrompere l’alta stagione degli acquisti.

Sfida: Stabilizzare i costi mensili e attribuire la spesa alle business unit, mantenendo al contempo le prestazioni e la disponibilità per i carichi di lavoro critici del settore retail.

Approccio Consigliato:

1. 1. Stabilire una gerarchia di governance: creare management group per Corporate, E-commerce e Analytics; spostare le sottoscrizioni esistenti sotto il management group appropriato; creare sottoscrizioni di non produzione separate per ogni unità.
2. 2. Imporre l’uso dei tag: distribuire Azure Policy a livello di management group per richiedere i tag costCenter, environment, application e owner su tutte le risorse e i gruppi di risorse; correggere le risorse non conformi tramite script di tagging di massa.
3. 3. Creare una baseline e analizzare: utilizzare Cost Analysis con raggruppamenti per sottoscrizione, gruppo di risorse e tag per identificare i principali fattori di spesa; abilitare l’esportazione giornaliera dei costi su un account di archiviazione e collegare Power BI per creare dashboard di andamento.
4. 4. Impostare budget e avvisi: creare budget mensili per sottoscrizione con soglie al 50/75/90%; collegare gli avvisi a Teams e a una Logic App che apre elementi di backlog per il team proprietario.
5. 5. Ottimizzare il runtime: distribuire Start/Stop VMs v2 per pianificare lo spegnimento delle VM di non produzione dalle 19:00 alle 7:00 nei giorni feriali e per tutto il fine settimana; configurare l’arresto automatico per singola VM dove un controllo granulare è sufficiente.
6. 6. Dimensionare correttamente ed eliminare le risorse inutilizzate: agire sulle raccomandazioni di Azure Advisor per ridimensionare le VM sottoutilizzate, rimuovere i dischi non collegati ed effettuare il downgrade dei dischi gestiti sovradimensionati; implementare la gestione del ciclo di vita dello storage per spostare su livelli inferiori i blob a cui si accede di rado.
7. 7. Applicare sconti per l’impegno: acquistare un Azure Savings Plan for Compute di 1 anno dimensionato al 70% del calcolo orario medio osservato; aggiungere Reserved VM Instances mirate di 1 anno per due famiglie di VM di database sempre attive con una domanda stabile.
8. 8. Ridurre i costi di egress e di ridondanza: collocare le risorse di calcolo per l’analisi dei dati nella stessa region dei dati; rivedere lo storage con ridondanza geografica e passare i set di dati non critici da GRS a ZRS o LRS dove RPO/RTO aziendali lo consentono; servire gli asset statici dell’e-commerce tramite Azure CDN.
9. 9. Monitorare l’utilizzo e la copertura: rivedere mensilmente l’utilizzo delle prenotazioni e dei piani di risparmio; regolare gli scope e gli scambi per mantenere una copertura elevata senza un impegno eccessivo.
10. 10. Iterare le allocazioni: implementare regole di allocazione dei costi per distribuire i servizi condivisi di rete e sicurezza dell’hub ai centri di costo che li utilizzano, basandosi sul numero di VM taggate o sull’uso di vCPU; perfezionare trimestralmente.

Logica di Azure: Questo approccio costruisce una base di governance per la responsabilità, quindi utilizza Cost Management per stabilire visibilità e guardrail. La pianificazione e il corretto dimensionamento offrono risparmi immediati senza rischi architetturali, mentre i piani di risparmio e le prenotazioni selettive garantiscono sconti per il carico di base prevedibile. L’allocazione basata sui tag e gli export forniscono un chargeback trasparente, guidando i team verso un’ottimizzazione continua e preservando al contempo le prestazioni durante i periodi di picco.

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