Azure Active Directory定价: Difference between revisions
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Latest revision as of 07:34, 7 May 2025
- Azure Active Directory 定价:初学者指南
Azure Active Directory (Azure AD) 是 Microsoft 云平台的核心身份和访问管理服务。它为组织提供用户身份验证、授权和安全管理功能。理解 Azure AD 的定价模式对于有效地规划和管理云成本至关重要。 本文旨在为初学者提供 Azure AD 定价的全面概述,涵盖各种定价层级、附加组件以及成本优化策略。
- Azure AD 的核心服务与定价层级
Azure AD 的定价基于用户数量以及使用的功能。主要有以下几个定价层级:
- **Free (免费版):** 适用于小型组织或测试环境。提供基本的目录服务、例如用户和组管理、应用程序注册以及自助密码重置。**限制:** 仅支持 500 个对象(用户、组、设备等)。
- **Microsoft 365 Apps (包含在 Microsoft 365 订阅中):** 包含在许多 Microsoft 365 订阅中,例如 Business Basic、Business Standard、Business Premium、E3 和 E5。提供与免费版相同的功能,并增加了对 Microsoft 365 应用程序(如 Exchange Online、SharePoint Online 和 Teams)的访问权限。
- **Azure AD Premium P1:** 在免费版和 Microsoft 365 Apps 的基础上,增加了高级安全功能,例如多重身份验证 (MFA) 的增强功能、风险检测和响应、以及条件访问策略。
- **Azure AD Premium P2:** 在 P1 的基础上,增加了身份治理功能,例如访问权限审查、特权身份管理 (PIM) 以及自动化的用户生命周期管理。
**Free** | **Microsoft 365 Apps** | **Azure AD Premium P1** | **Azure AD Premium P2** | ||||||||
是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 有限 | 有限 | 增强 | 增强 | 否 | 否 | 是 | 是 | 否 | 否 | 是 | 是 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 | 否 | 是 |
- Azure AD 定价的详细构成
Azure AD 的定价不仅仅是每个用户的月费。 了解构成总成本的各个因素至关重要:
- **每个用户许可:** 这是最主要的成本因素。 根据选择的定价层级,每个活跃用户的月费用不同。
- **身份保护功能:** Azure AD Premium P1 和 P2 包含身份保护功能,例如风险检测和响应。 这些功能的成本包含在订阅费用中,但使用量越高,潜在的价值越大。
- **条件访问:** 条件访问允许您根据用户、位置、设备和应用程序等因素实施访问控制策略。 虽然条件访问本身不直接产生额外费用,但为了实现条件访问的全部功能,您可能需要使用其他 Azure 服务,例如 Azure Information Protection。
- **特权身份管理 (PIM):** PIM 允许您对对关键资源的访问进行精细控制。 PIM 的成本包含在 Azure AD Premium P2 中,但需要仔细规划和管理,以确保有效利用。
- **外部身份:** Azure AD B2C (Business-to-Consumer) 专门用于管理面向客户的身份。 其定价模式与 Azure AD 不同,基于每月活跃用户 (MAU)。 Azure AD B2C
- **附加组件:** Azure AD 提供各种附加组件,例如 Azure AD Connect Health,用于监控本地 Active Directory 与 Azure AD 之间的同步状态。 这些附加组件通常需要单独付费。
- **Azure AD Domain Services:** 如果需要在 Azure 中运行传统的 Windows 应用程序,并且需要基于域的身份验证,可以使用 Azure AD Domain Services。 其定价基于域控制器数量和存储容量。 Azure AD Domain Services
- **数据驻留:** 在某些情况下,由于数据驻留要求,您可能需要选择特定的 Azure 区域。 这可能会影响成本,因为不同区域的定价可能略有不同。
- 成本优化策略
为了降低 Azure AD 的成本,可以采取以下优化策略:
- **评估使用需求:** 仔细评估您的组织对 Azure AD 功能的需求。 不要为了功能而购买超出实际需要的定价层级。
- **清理未使用的用户账户:** 定期清理未使用的用户账户,以减少许可费用。
- **利用 Microsoft 365 订阅:** 如果您的组织已经订阅了 Microsoft 365,请充分利用其中包含的 Azure AD 功能。
- **实施条件访问策略:** 通过实施条件访问策略,可以减少未经授权的访问,并降低安全风险。
- **使用自动化工具:** 使用自动化工具来管理用户生命周期和访问权限,可以提高效率并减少人工错误。
- **监控 Azure AD 使用情况:** 定期监控 Azure AD 的使用情况,以识别潜在的成本优化机会。 可以使用 Azure Cost Management 和 Billing 工具来跟踪成本。 Azure Cost Management
- **考虑 Azure AD Connect 的优化:** 优化 Azure AD Connect 的同步规则,以减少不必要的属性同步,从而提高性能并降低成本。 Azure AD Connect
- **合理利用 Azure AD Identity Protection:** 仔细配置 Azure AD Identity Protection 的风险策略,避免误报和不必要的 MFA 提示。
- **评估 Azure AD B2C 的需求:** 如果需要管理面向客户的身份,请仔细评估 Azure AD B2C 的需求,并优化 MAU 数量。
- **使用 Azure 资源规划器:** 使用 Azure 资源规划器来预测未来的 Azure AD 使用情况,并据此调整预算。 Azure 资源规划器
- Azure AD 定价计算示例
假设一个拥有 500 名员工的组织,需要以下功能:
- 多重身份验证 (MFA)
- 风险检测和响应
- 条件访问策略
在这种情况下,Azure AD Premium P1 是一个合适的选择。
- **每个用户的月费用:** 假设 Azure AD Premium P1 的每个用户的月费用为 6 美元。
- **总月费用:** 500 名员工 * 6 美元/用户 = 3000 美元
除了许可费用外,还需要考虑其他潜在成本,例如 Azure AD Connect Health 和 Azure AD Domain Services。
- 与其他身份验证服务的比较
在选择身份验证服务时,需要考虑 Azure AD 与其他选项(如 Okta 和 Ping Identity)的比较。 Azure AD 的优势在于与 Microsoft 生态系统的紧密集成、较低的总体拥有成本以及强大的安全功能。 然而,其他服务可能在某些特定领域提供更高级的功能。 了解不同服务的优缺点对于做出明智的决策至关重要。 Okta Ping Identity
- 关键概念回顾
- **对象:** 在 Azure AD 中,对象可以是用户、组、设备或应用程序。
- **多重身份验证 (MFA):** 增加一层额外的安全保护,要求用户在登录时提供多个身份验证因素。 多重身份验证
- **条件访问:** 基于用户、位置、设备和应用程序等因素实施访问控制策略。
- **特权身份管理 (PIM):** 对对关键资源的访问进行精细控制。
- **Azure AD Connect:** 用于将本地 Active Directory 与 Azure AD 同步。
- **身份治理:** 管理用户访问权限和合规性的过程。
- 成交量分析与技术分析
虽然 Azure AD 定价本身并不直接涉及成交量或技术分析,但理解这些概念可以帮助您更好地管理云成本。 例如,通过监控 Azure AD 的使用情况(类似于监控交易量),您可以识别潜在的成本优化机会。 技术分析(例如,分析 Azure AD 的使用趋势)可以帮助您预测未来的需求并据此调整预算。 技术分析 成交量分析 趋势分析
- 策略分析
选择合适的 Azure AD 定价策略需要仔细考虑组织的具体需求和预算。 重要的是要评估不同定价层级的功能,并选择最适合您的组织需求的选项。 定期审查您的 Azure AD 使用情况和成本,并根据需要调整您的策略。 成本控制策略 安全策略 合规性策略
- 风险管理
在实施 Azure AD 时,需要考虑潜在的风险,例如未经授权的访问和数据泄露。 通过实施适当的安全措施(例如 MFA 和条件访问),可以降低这些风险。 风险评估 安全审计 漏洞管理
- 未来趋势
Azure AD 的定价和功能将不断发展。 未来趋势包括:
- **更精细的定价模型:** Microsoft 可能会引入更精细的定价模型,以更好地满足不同客户的需求。
- **人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的集成:** AI 和 ML 将被用于增强 Azure AD 的安全功能和自动化能力。
- **零信任安全模型:** Azure AD 将继续支持零信任安全模型,该模型要求对所有用户和设备进行验证,无论其位置如何。 零信任安全
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