7、Azure成本监控与管理全攻略

Azure成本监控与管理全攻略

1. 有效成本展示

在使用Azure Cost Management工具过滤和分组云成本后,与开发团队或应用程序所有者共享哪些成本展示方式最为有效呢?以下是一些建议:
- 按应用过滤、按服务名称分组的成本 :有助于确定应用程序的哪个组件需要深入分析。
- 按应用、服务名称过滤,并按计量器子类别(最细粒度维度)分组的成本 :有助于确定每个服务应分析的维度。

可以共享两种不同类型的成本展示:
- 实际成本 :例如上周或上月的总成本。
- 历史成本 :例如上月的每日成本展示。历史视图非常重要,它能帮助识别特定资源的使用趋势、峰值或持续增长。

提示 :在时间轴上展示历史成本时,尝试将图表中的变化与应用程序的变化相匹配,如新功能发布(资源使用增加或使用方式不当?)、使用范围扩大(用户数量增加?5倍、10倍还是100倍?)或数据量和保留时间增加。

2. 调度导出

监控Azure成本的第一步是创建每日成本信息导出,以便快速查看。操作步骤如下:
1. 打开Azure门户,导航到Cost Management,然后进入Cost Analysis。
2. 选择范围(订阅或管理组)并定义视图。
3. 点击Exports,添加新的计划导出。
4. 为导出指定一个友好名称,名称必须为字母数字,无空格,长度为3到64个字符。
5. 选择导出类型,可以是每日、

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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