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本文介绍如何通过记录体系结构决策和服务选择，为 Azure 环境创建准确的成本估算。 定义完善的体系结构对于为 Azure 环境创建准确的成本估算至关重要。 这种明确性可确保成本模型反映服务、平台依赖项和作要求的实际范围。 如果没有此基础，估计缺乏有效规划和治理所需的具体性。
规划 Azure 体系结构
体系结构计划提供了估算 Azure 中总拥有成本（TCO）所需的上下文。 必须定义平台和工作负载体系结构，以协调技术和财务规划。
将架构与业务和技术要求保持一致。 记录约束、性能预期和合规性需求。 这种一致性可确保所选的 Azure 服务满足业务目标，并避免在部署后进行成本高昂的返工。
规划 Azure 登陆区域体系结构。 登陆区域为所有工作负荷提供共享服务和治理基础。 此体系结构可准确估计平台级成本和运营就绪情况。
使用 Azure 登陆区域作为平台体系结构的基础。 Azure 登陆区域为企业环境提供可缩放且安全的基础。 它们包括标识、网络和治理控制等关键组件。 使用什么是 Azure 登陆区域中的指南。
对于早期创业公司，请从小规模开始。 初创公司或云原生公司可以在不实施共享服务、混合或多云连接或本地身份管理的情况下开始。 而是实现资源层次结构来组织和管理资源。 随着环境的规模，逐步采用 Azure 登陆区域组件来支持增长和管理。
规划工作负荷（应用程序）体系结构。 工作负荷体系结构定义满足业务和技术要求所需的 Azure 服务、区域和配置。 确定满足业务和技术目标所需的 Azure 服务、区域和配置。 包括依赖项、性能需求和合规性要求。 使用 Azure 体系结构中心 获取想法。
选择适当的 Azure 服务
定义并强制实施服务选择标准。 选择的服务直接影响到云环境的初始部署和长期运营成本。 必须评估并选择最适合工作负荷、体系结构和财务目标的 Azure 服务。 建立基于常见工作负荷模式选择服务的记录指南。 这些标准可降低支持复杂性，实现批量购买权益，并简化策略强制实施。 有关指南，请参阅 CAF 治理。
使用 Azure 决策指南评估服务选项。 Azure 提供了结构化决策指南，可帮助你导航其广泛的服务目录。 这些指南可帮助你根据技术拟合、成本和运营复杂性来比较服务。 使用 Azure 技术决策指南 确定解决方案最合适的服务。 此步骤可降低过度预配或选择不符合工作负荷需求的服务的风险。
为云原生工作负荷选择托管服务。 平台即服务（PaaS）产品/服务通过抽象化基础结构管理来降低运营开销。 这些服务可提高可伸缩性、安全性和可靠性，同时最大程度地减少管理工作量。 为新的或现代化的工作负荷选择托管服务，除非需要基础结构级别的控制才能实现合规性、性能或兼容性。 有关云原生设计的指南，请参阅CAF Cloud-native。
使服务选择与迁移策略保持一致。 迁移方法确定最合适的 Azure 服务。 对于重新托管方案，请选择镜像当前组件的服务。 若要重新设置或重新架构，请确定支持现代化目标的 PaaS 解决方案的优先级。 如果从另一个云提供商迁移，请使用 Amazon Web Services （AWS）到 Azure 服务映射 或 Google Cloud 到 Azure 服务映射 以查找正确的服务。
选择适当的服务层
了解服务层级。 每个 Azure 服务都提供多个服务层级（也称为 SKU），可提供不同级别的性能、可伸缩性、可用性和可用功能。 适当的层对于符合工作负载特定要求至关重要，确保具备必要的功能，并避免过度或不足的资源配置。 某些功能仅在特定的 SKU 上可用，因此即使性能数据适用于较低的 SKU，你可能需要一些在较高 SKU 上可用的功能。 必须使用工作负荷要求来确定最合适的服务层级。
迁移的工作负载应使用评估数据来选择 SKU。 评估数据包括性能基线、使用模式和体系结构依赖项。 此数据将现有工作负荷特征映射到等效的 Azure SKU。 此映射可确保连续性，并最大程度地减少迁移后的性能回归。
- 查看评估阶段收集的体系结构组件要求。
- 将 CPU、内存、存储和 IOPS 的需求与可用的 SKU 进行匹配。
- 确定任何只有在更高级别 SKU 中可用的必需功能，即使性能需求表明可以使用较低层级选项。
云原生工作负荷应使用性能目标和使用情况估算。 云原生工作负载缺少历史性能数据。 必须定义预期的使用模式和性能目标，以选择适当的起始 SKU。
- 估计用户并发、事务量和延迟要求。
- 选择满足这些目标的 SKU，并通过性能测试对其进行验证。
- 根据测试结果调整 SKU，以优化成本和性能。
为关键工作负荷选择高可用性 SKU。 任务关键型和业务关键型工作负荷需要高可用性和容错能力。 必须选择支持可用性区域或区域冗余配置的服务层。
- 查看服务的可用性选项和 SLA。
- 选择支持区域冗余或区域故障转移的 SKU。
- 验证所选层是否满足恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）。
为每个工作负荷定义区域部署策略
区域部署策略可建立工作负荷的可靠性、合规性和恢复态势。 此策略确定工作负荷是在单个 Azure 区域中运行还是跨多个区域运行。 必须尽早定义此策略，以符合业务连续性、合规性和服务级别预期
记录每个工作负荷的区域范围。 确定工作负荷是在单个 Azure 区域还是跨多个区域运行。 此决策会影响延迟、可用性和成本。 单区域部署简化了体系结构并降低成本，但增加了区域性中断的风险。 多区域部署可提高可用性和复原能力，但会增加复杂性和成本。 记录每个工作负荷的选定范围。
遵循可靠性要求。 确定工作负荷是在单个区域还是多个区域中运行。 定义服务级别目标（SLO）、恢复点目标（RPO）和恢复时间目标（RTO）。 有关详细信息，请参阅 在 Azure 中管理可靠性。
验证符合法规和行业标准。 确保部署体系结构和备份配置符合适用的符合性要求，例如 MARS-E、HIPAA 或 GDPR。 多区域部署可能会引入数据驻留或主权问题。 与合规性团队合作，验证区域策略是否符合法律和法规义务。
基于体系结构估算成本
成本估算为云采用规划提供了财务基础。 准确的成本估算支持预算、治理和业务案例开发。 必须基于定义的体系结构估算成本，并持续优化这些估算，以符合实际使用情况和业务目标。
使用成本估算工具对体系结构成本进行建模
使用成本估算工具。 使用 Azure 定价计算器可以估算体系结构中每个服务的成本。 对于现有工作负荷，请使用历史使用情况数据来指导估算。 对于新工作负载，根据预计的使用情况和测试部署进行估算。 此方法可确保成本估算反映实际消耗模式和体系结构决策。 如果使用 Azure Migrate，可以估算所有发现的本地工作负荷 的成本 。
估算运营成本。 确定团队运营和支持目标服务模型所需的技能和培训。 规划新服务模型引入的工程实践和交付流程的更改。 让利益干系人验证假设，并将服务模型决策与业务目标保持一致。
估算目标服务模型的运营成本
确定所需的技能和培训。 确定团队运营和支持目标体系结构所需的技能。 在估算中包括训练成本和时间。 此步骤可确保团队在迁移后能够有效地管理环境。
规划工程和交付流程的更改。 评估新服务模型如何影响当前的工程实践。 包括流程更改、工具更新和利益干系人参与的成本。 使用业务和技术利益干系人验证这些假设，以确保保持一致。
预测偏离时重新评估成本估算
将成本估算值与预算预期进行比较。 查看 Azure 定价计算器的输出，并将这些成本估算值与组织的预算进行比较。 此比较确定预计成本与财务目标之间的差异。 如果估计值过高或太低，请调查根本原因以确定是否需要体系结构更改。
识别高成本的架构元素。 将分析重点放在高级 SKU、多区域部署或高消耗率的服务上。 这些体系结构元素通常会带来巨大的成本。 确定这些选择是否对满足业务、性能或合规性要求至关重要，并记录每个高成本组件的理由。
调整体系结构，使其与成本目标保持一致。 修改服务选择、SKU 或部署区域以优化成本。 确保保持所需的性能和符合性级别。 也许您使用具有可用区的单个区域，而不是多个区域。 此调整过程可确保体系结构同时支持技术和财务目标。 验证每个更改，以确认它不会带来新的风险或损害工作负载要求。
通过测试部署验证假设
在测试环境中部署具有代表性的工作负荷。 测试部署提供有关资源消耗和性能的实际数据。 通过此数据，可以将实际使用情况与初始成本估算进行比较，并确定任何差异。 部署与生产方案匹配的工作负载，以获得最佳结果。
根据测试结果优化成本模型。 更新成本估算，以反映测试部署中观察到的使用模式。 这种优化可提高成本模型的准确性，并启用更明智的体系结构和财务决策。 根据需要调整服务选择、SKU 或配置，以优化成本和性能。
建立成本基线
记录所有服务选择、SKU、区域和估计成本。 在云采用计划中包括此信息。 本文档支持治理，并支持将来的评审。
将成本估算另存为基线。 使用此基线监视部署期间和之后的成本差异。 分析偏差以识别优化机会并改进未来的估计值。