Las prácticas de ingeniería modernas, como las metodologías ágil y DevOps, están redirigiendo la propiedad de la seguridad, las operaciones y la administración de costos de los equipos centralizados a los propietarios de las cargas de trabajo, lo que conlleva una catalización de las innovaciones más rápida que en los centros de datos tradicionales. En este nuevo mundo, se espera que los propietarios de las cargas de trabajo creen, implementen y administren cargas de trabajo en la nube que sean seguras, confiables, eficaces y rentables. Si es el propietario de una carga de trabajo, lo normal es que quiera implementaciones bien diseñadas. Por eso, es probable que se pregunte qué tal se están haciendo las cosas; de todas las medidas que puede tomar, cuáles marcarán la mayor diferencia en sus cargas de trabajo de Azure; y cómo sabrá si está progresando o no.

Este es el motivo por el que hemos creado la puntuación de Azure Advisor: para ayudarle a saber en qué medida sus cargas de trabajo de Azure están siguiendo los procedimientos recomendados, a evaluar los beneficios que le aporta la solución de los problemas y a dar prioridad a las recomendaciones más impactantes que puede aplicar para optimizar las implementaciones.

Presentación de la puntuación de Advisor

La puntuación de Advisor le permite sacar el máximo partido de su inversión en Azure usando un panel centralizado para supervisar y trabajar para optimizar los costos, la seguridad, la confiabilidad, la excelencia operativa y el rendimiento de sus recursos de Azure.

La puntuación de Advisor le ayudará a:

• Evaluar en qué medida se están siguiendo los procedimientos recomendados definidos por Azure Advisor y Microsoft Azure Well-Architected Framework.
• Optimizar las implementaciones tomando primero las medidas más impactantes.
• Obtener informes sobre el progreso según el marco Well-Architected Framework a lo largo del tiempo.

El establecimiento de bases de referencia es un gran caso de uso que ya hemos observado entre los clientes. Puede usar la puntuación de Advisor para establecer una base de referencia y hacer un seguimiento del progreso hacia sus objetivos a lo largo del tiempo revisando las tendencias diarias, semanales o mensuales de la puntuación. A continuación, para alcanzar sus objetivos, puede tomar medidas en función de las recomendaciones y los recursos individuales dando prioridad a las que tendrán un mayor impacto.

Cómo funciona la puntuación de Advisor

La puntuación de Advisor mide cómo se están aplicando los procedimientos recomendados de Azure, comparando y cuantificando el impacto de las recomendaciones de Advisor que ya está siguiendo y las que todavía no ha implementado. Se puede decir que es un análisis de brechas para las cargas de trabajo implementadas en Azure.

La puntuación total se calcula en una escala del 0 % al 100 %, como suma o por separado, para los costos, la seguridad (próximamente), la confiabilidad, la excelencia operativa y el rendimiento. Una puntuación del 100 % significa que todos los recursos siguen todas las prácticas recomendadas por Advisor. En el otro extremo, una puntuación del 0 % significa que ninguno de los recursos sigue los procedimientos recomendados. La puntuación de Advisor valora todos los recursos, tanto los que siguen las recomendaciones como los que no las siguen, en función del costo de cada uno respecto al gasto total. Esto se basa en la suposición de que los recursos que consumen una mayor parte de la inversión total en Azure son más importantes para las cargas de trabajo. La puntuación de Advisor también suma más valor a los recursos con recomendaciones de larga duración. La idea es que el impacto acumulado de estas recomendaciones aumenta cuanto más tiempo están sin solucionarse.

Revise su puntuación de Advisor hoy mismo

Vaya a Azure Advisor en Azure Portal para comprobar su puntuación de Advisor hoy mismo. Si desea obtener más información sobre el modelo que subyace en la puntuación de Advisor y ver ejemplos de cómo se calcula la puntuación, consulte la documentación sobre la puntuación de Advisor y esta entrada de blog de nuestro equipo de ciencia de datos sobre los aspectos internos y el desarrollo de la puntuación de Advisor.