Cloud & IT Cert Prep · درس

تحديد الهدر وإزالته

استخدم توصيات Azure Cost Management وAdvisor للعثور على الأجهزة الظاهرية الخاملة والأقراص غير المرتبطة والخدمات المفرطة في التخصيص والموارد المهجورة، ثم أوقفها

تحديد الهدر وإزالته درس مجاني في Cloud & IT Cert Prep على CoddyKit. هذا هو الدرس 1 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Cloud & IT Cert Prep، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Cloud & IT Cert Prep 4 دروس في المجموع.

هدر السحابة: محرّك التكلفة الخفي

تُظهر الدراسات باستمرار أن المؤسسات تهدر 25–35% من إنفاقها على السحابة على موارد خاملة أو مفرطة في التخصيص أو منسية. في Azure، تشمل مصادر الهدر الشائعة الأجهزة الافتراضية التي تعمل على مدار الساعة مع استخدام شبه معدوم لوحدة المعالجة المركزية، والأقراص المُدارة غير المرتبطة المتبقية بعد حذف الأجهزة الافتراضية، وعناوين IP العامة اليتيمة، وخطط App Service غير المستخدمة. يُعد تحديد هذا الهدر وإزالته الخطوة الأولى والأعلى عائدًا على الاستثمار في أي ممارسة FinOps.

توصيات Azure Advisor للتكلفة

يحلّل Azure Advisor باستمرار استخدام مواردك وينشئ توصيات التكلفة تلقائيًا. تشمل التوصيات الشائعة: تغيير حجم الأجهزة الافتراضية منخفضة الاستخدام أو إيقافها (أقل من 5% من استخدام وحدة المعالجة المركزية أو 2% من استخدام الذاكرة لمدة 7 أيام)، وشراء Reserved Instances للأجهزة الافتراضية التي تعمل باستمرار، وحذف عناوين IP العامة غير المرتبطة، وإزالة مثيلات Application Gateway الخاملة. تعرض كل توصية التوفير الشهري المقدّر، ما يتيح لك تحديد الأولويات حسب التأثير.

# List Advisor cost recommendations via CLI
az advisor recommendation list \
  --category Cost \
  --query '[].{Resource:resourceName, Impact:impact, Savings:extendedProperties.annualSavingsAmount}' \
  --output table

العثور على الأجهزة الافتراضية الخاملة ومنخفضة الاستخدام

يجمع Azure Monitor مقاييس النسبة المئوية لوحدة المعالجة المركزية والشبكة الواردة/الصادرة لكل جهاز افتراضي. ويُعد الجهاز الافتراضي الذي يقل استخدام وحدة المعالجة المركزية فيه باستمرار عن 5% مرشحًا قويًا لتغيير الحجم أو الإيقاف. استخدم ميزة Virtual Machine Insights في Azure Monitor لعرض استخدام وحدة المعالجة المركزية والذاكرة على مستوى مجموعة الأجهزة خلال 24 ساعة أو 7 أيام أو 30 يومًا. يرتبط اقتراح Advisor للأجهزة الافتراضية منخفضة الاستخدام مباشرة بمخططات الأداء، حتى تتمكن من تأكيد النمط قبل اتخاذ الإجراء.

# Query average CPU for a VM over the last 7 days
az monitor metrics list \
  --resource /subscriptions/<sub>/resourceGroups/myRG/providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/myVM \
  --metric 'Percentage CPU' \
  --interval PT1H \
  --start-time 2024-06-01T00:00:00Z \
  --end-time 2024-06-08T00:00:00Z \
  --aggregation Average

الأقراص واللقطات غير المرتبطة

عند حذف جهاز افتراضي من دون اختيار حذف أقراصه، تبقى الأقراص المُدارة وتستمر في تراكم الرسوم. في مدخل Azure، قم بتصفية Disks حسب Disk state: Unattached للعثور على هذه الأقراص اليتيمة. وبالمثل، غالبًا ما تُنسى اللقطات القديمة التي أُخذت لأغراض النسخ الاحتياطي أو الترحيل. وتُعد مساحة تخزين اللقطات أرخص من مساحة تخزين الأقراص المُدارة، لكن سنة من اللقطات المنسية عبر اشتراك كبير قد تضيف آلاف الدولارات سنويًا.

# Find all unattached managed disks in a subscription
az disk list \
  --query '[?diskState == `Unattached`].{Name:name, RG:resourceGroup, SizeGB:diskSizeGb}' \
  --output table

عناوين IP العامة وبطاقات NIC اليتيمة

تُفرض رسوم على عناوين IP العامة في Azure حتى عندما تكون غير مرتبطة بمورد قيد التشغيل. عند حذف الأجهزة الافتراضية أو موازنات التحميل، قد تبقى عناوين IP العامة وواجهات الشبكة الخاصة بها. قم بتصفية Public IP Addresses حسب Associated to: None في المدخل، ثم احذف ما لم تعد بحاجة إليه. وبالمثل، يمكن بأمان إزالة واجهات الشبكة اليتيمة غير المرتبطة بأي جهاز افتراضي أو خدمة. وتكون هذه الرسوم صغيرة لكل مورد، لكنها تتراكم عبر مئات الموارد.

# Find unassociated public IP addresses
az network public-ip list \
  --query '[?ipConfiguration == null].{Name:name, RG:resourceGroup, SKU:sku.name}' \
  --output table

الموارد الزومبيّة: بيئات التجهيز والتطوير

الموارد الزومبيّة هي بيئات تجهيز أو اختبار أو إثبات مفهوم طويلة الأجل جرى توفيرها ثم نُسيت. وعلى خلاف الأجهزة الافتراضية الإنتاجية الخاملة، قد تسجل هذه الموارد استخدامًا متوسطًا خلال ساعات العمل، لكنها لا تخدم أي مشروع نشط. طبّق سياسة وسم الموارد التي تتطلب وسمَي Environment وProject على كل مورد، ثم جدْول تنبيهات آلية للموارد التي يكون فيها Environment=Dev أو Environment=Test والتي مضى على إنشائها أكثر من 90 يومًا.

# Find resources tagged as Dev that are over 90 days old (approximate via createdTime)
az resource list \
  --tag Environment=Dev \
  --query '[].{Name:name, Type:type, RG:resourceGroup}' \
  --output table

الإيقاف التلقائي للأجهزة الافتراضية للتطوير والاختبار

تدعم الأجهزة الافتراضية في Azure ميزة Auto-Shutdown التي توقف الجهاز الافتراضي تلقائيًا في وقت محدد كل يوم. فعّل هذه الميزة على جميع الأجهزة الافتراضية للتطوير والاختبار لضمان عدم تشغيلها طوال الليل أو في عطلات نهاية الأسبوع. فعلى سبيل المثال، يكلّف جهاز افتراضي للتطوير يعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع تكلفة 24 ساعة يوميًا، بينما يستهلك جهاز مُعدّ للإيقاف التلقائي عند الساعة 6 مساءً وإعادة التشغيل عند الساعة 8 صباحًا في أيام العمل فقط 50 ساعة أسبوعيًا بدلًا من 168 ساعة، ما يوفّر نحو 70% من تكلفة الحوسبة.

# Enable auto-shutdown at 18:00 UTC on a dev VM
az vm auto-shutdown \
  --resource-group myRG \
  --name myDevVM \
  --time 1800 \
  --email admin@contoso.com

Azure Cost Management: اكتشاف الحالات الشاذة

يتضمن Azure Cost Management ميزة Anomaly Detection التي تستخدم تعلّم الآلة لتحديد الارتفاعات غير المتوقعة في الإنفاق. عندما تنحرف تكلفة اشتراك أو مجموعة موارد انحرافًا كبيرًا عن الأنماط المتوقعة — مثل أن ينشر أحدهم جهازًا افتراضيًا مزودًا بوحدة GPU عن طريق الخطأ أو ينسى حذف بوابة ExpressRoute — يرسل Cost Management تنبيهًا بالحالة الشاذة عبر البريد الإلكتروني. يُعد إعداد تنبيهات الحالات الشاذة خطوة سريعة وفعالة لاكتشاف التكاليف المتصاعدة قبل ظهورها في الفاتورة الشهرية.

# Create a cost anomaly alert
az costmanagement alert create \
  --name 'AnomalyAlert' \
  --scope '/subscriptions/<subscriptionId>' \
  --type 'Anomaly' \
  --contact-emails 'finance@contoso.com'

تغيير الحجم الملائم لطبقات التخزين وقواعد البيانات

لا يرتبط كل الهدر بالحوسبة. قد تعمل Azure SQL Databases التي جرى توفيرها على طبقة Business Critical، لكنها تنفذ استعلامات بسيطة كثيفة القراءة، بالأداء نفسه على طبقة General Purpose وبنصف التكلفة. وينبغي نقل بيانات Blob Storage التي نادرًا ما يتم الوصول إليها من الطبقة Hot إلى الطبقة Cool أو Archive باستخدام سياسات إدارة دورة الحياة. يعرض Azure Advisor توصيات تغيير الحجم الملائم لقواعد البيانات والتخزين إلى جانب توصيات الحوسبة.

# Create a Blob lifecycle policy to move data to Cool tier after 30 days
az storage account management-policy create \
  --account-name mystorageacct \
  --resource-group myRG \
  --policy @- << 'POLICY'
{
  'rules': [{
    'name': 'MoveOldDataToCool',
    'type': 'Lifecycle',
    'definition': {
      'actions': { 'baseBlob': { 'tierToCool': { 'daysAfterModificationGreaterThan': 30 } } },
      'filters': { 'blobTypes': ['blockBlob'] }
    }
  }]
}
POLICY

إنشاء قائمة متراكمة لإزالة الهدر

تعامل مع تحسين التكلفة باعتباره ممارسة هندسية مستمرة، لا إجراءً يُنفّذ مرة واحدة. أنشئ قائمة FinOps متراكمة في Azure DevOps أو Jira، وأضف إليها أسبوعيًا العناصر الناتجة عن توصيات Advisor وتنبيهات الحالات الشاذة في التكلفة. أسند كل عنصر هدر إلى الفريق المسؤول، وحدد تاريخًا مستهدفًا للحل. تتبّع التوفير المحقق مقارنة بالتوفير المحدد لقياس نضج FinOps. وجدْول مراجعة شهرية للتكلفة مع قادة الهندسة والمالية للحفاظ على أولوية إزالة الهدر في المؤسسة بأكملها.

الحوكمة لمنع الهدر مستقبلًا

الوقاية أكثر فعالية من حيث التكلفة من المعالجة. استخدم Azure Policy لمنع إنشاء وحدات SKU باهظة للأجهزة الافتراضية (مثل GPU أو M-series) من دون موافقة، وفرض وسمَي Environment وExpiryDate على جميع الموارد، وتمكين الإيقاف التلقائي تلقائيًا على الأجهزة الافتراضية الجديدة في اشتراكات التطوير. ادمج السياسات مع تنبيهات الميزانية المضبوطة عند 80% و100% من التخصيص الشهري، حتى يتم إخطار الفرق قبل حدوث الإنفاق الزائد.

اختبار سريع

اختبر مدى فهمك لمفاهيم Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) الواردة في هذا الدرس.

مراجعة الدرس

تعلّمت في هذا الدرس أن Azure Advisor يعرض توصيات قابلة للتنفيذ بشأن تكلفة الأجهزة الافتراضية الخاملة والأقراص غير المرتبطة والخدمات المفرطة في التخصيص، وأن الإيقاف التلقائي للأجهزة الافتراضية المستخدمة في التطوير يمكن أن يخفض إنفاق الحوسبة بنسبة 70%، وأن سياسات الحوكمة مع الوسوم تمنع تراكم الهدر مستقبلًا. في الجزء التالي، سنستعرض تقنيات تغيير الحجم الملائم واستراتيجيات التوسع التلقائي.

الأسئلة الشائعة

هل درس «تحديد الهدر وإزالته» مجاني؟

نعم — نص درس «تحديد الهدر وإزالته» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Cloud & IT Cert Prep، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Cloud & IT Cert Prep 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «تحديد الهدر وإزالته»؟

استخدم توصيات Azure Cost Management وAdvisor للعثور على الأجهزة الظاهرية الخاملة والأقراص غير المرتبطة والخدمات المفرطة في التخصيص والموارد المهجورة، ثم أوقفها تتمرن على Cloud & IT Cert Prep مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Cloud & IT Cert Prep؟

لا تُشترط خبرة سابقة. Cloud & IT Cert Prep على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 1 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «تحديد الهدر وإزالته»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Cloud & IT Cert Prep هذا؟

نعم. كل درس في Cloud & IT Cert Prep يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

← العودة إلى Cloud & IT Cert Prep