이 문서에서는 FinOps 허브 Data Explorer 데이터베이스에 연결하고 KQL 쿼리를 실행하여 비용 질문에 답변하는 Microsoft Copilot Studio 에이전트를 구성하는 방법을 설명합니다. 에이전트는 Kusto 쿼리 MCP 서버를 사용하여 FinOps 도구 키트에서 쿼리 및 기술 파일을 실행하여 정확한 KQL을 생성합니다.
사전 요구 사항
시작하기 전에 다음이 있는지 확인합니다.
- Data Explorer 실행 중인 FinOps Hub 인스턴스FinOps Hubs v12 이상. 에이전트 지침은 이전 버전에서 사용할 수 없는 함수를 사용합니다
Costs_v1_2(). 업그레이드하는 방법을 알아봅니다. - 데이터 수집이 성공적으로 완료된 구성된 스코프
- 데이터베이스 뷰어 또는 Data Explorer Hub 데이터베이스에 대한 그 이상의 액세스 권한 자세히알아보세요.
- Copilot Studio 라이선스 또는 Microsoft 365 Copilot 사용자 라이선스입니다. 라이선스 세부 정보는 Copilot Studio 라이선스 참조하세요.
Copilot Studio 새로운 경우 계속하기 전에 Quickstart: 에이전트 만들기 및 배포를 참조하여 에이전트 만들기의 기본 사항을 알아봅니다.
에이전트 만들기 및 구성
Copilot Studio 빈 에이전트 생성한 다음, 다음 FinOps 허브 설정을 사용하여 구성합니다.
에이전트 세부 정보
에이전트 이름을 FinOps Hub 에이전트 (또는 원하는 이름)로 설정하고 다음 설명을 사용합니다.
FinOps Hub 에이전트는 FinOps 도구 키트 허브 데이터베이스에서 제어되는 실시간 인사이트를 제공합니다. 자연어 질문을 검증된 KQL 쿼리로 변환하고 클라우드 지출, 약정, 절감 계획, 변칙 및 최적화 기회에 대한 구조적 분석을 제공합니다.
모델 선택
에이전트 지침에는 다단계 KQL 생성 및 구조적 보고서 서식 지정을 위한 심층 추론 기능이 있는 모델이 필요합니다. 일반 범주 모델은 복잡한 쿼리에 대해 낮은 품질의 결과를 생성할 수 있습니다.
사용 가능한 모델, 지역 가용성 및 데이터 상주 고려 사항은 에이전트에 대한 기본 AI 모델 선택을 참조하세요. 외부 모델을 사용하려면 테넌트 관리자가 먼저 사용하도록 설정해야 합니다. 외부 모델 선택을 참조하세요.
에이전트 지침
FinOps Hubs에 대한 Copilot Studio 지침을 다운로드하고 콘텐츠를 추출합니다.
클러스터 URI를 사용하여
agent-instructions.md섹션을 열고 업데이트합니다.Cluster URI: <your-cluster>.kusto.windows.net Database: Hub메모
클러스터 URI에
https://를 포함하지 마세요. Copilot Studio 지침 필드에서 HTTP 링크를 제거합니다.agent-instructions.md의 전체 내용을 에이전트의 지침 필드에 붙여넣고 저장하세요.
도구 추가
에이전트가 작동하려면 다음 MCP 도구가 필요합니다. 에이전트에 MCP 도구를 추가하는 일반적인 단계는 MCP 서버에서 도구 추가를 참조하세요.
Kusto 쿼리 MCP 서버(필수)
다음 설정을 사용하여 Kusto Query MCP Server(Azure Data Explorer 기준)를 추가합니다.
- 실행하기 전에 최종 사용자에게 문의: 아니요
- 사용할 자격 증명: 최종 사용자 자격 증명
이 도구를 사용하면 에이전트가 허브의 Data Explorer 데이터베이스에 대해 KQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 에이전트는 최종 사용자 자격 증명을 사용하므로 쿼리 결과는 각 사용자의 데이터베이스 권한을 준수합니다.
Microsoft Learn Docs MCP Server(선택 사항)
Microsoft Learn Docs MCP Server를 추가하여(Microsoft Learn Docs MCP에서) 질문에 대답할 때 에이전트가 FinOps 개념, FOCUS 사양 세부 정보 및 Azure 서비스 설명서를 조회할 수 있도록 합니다.
도구를 추가한 후 각 항목이 에이전트의 연결 설정에 연결된 상태를 표시하는지 확인합니다. 연결이 연결되지 않음으로 표시되면 관리를 선택하여 인증합니다.
지식 파일 추가
에이전트 지침은 정확한 KQL 쿼리를 생성하기 위한 기술 파일을 참조합니다. 이러한 파일은 데이터 원본이 아닌 쿼리 빌드 참조입니다. 에이전트에 지식을 추가하는 일반적인 단계는 기술 자료 추가를 참조하세요.
추출된 knowledge/ 폴더에서 각 파일을 업로드하고 다음과 같이 각 파일에 대한 설명 필드를 설정합니다.
| 파일 | Description |
|---|---|
schema-reference.md |
Costs_v1_2()에 대한 열 참조로, 이름, 데이터 형식, 사용 시 참고 사항 및 예외 사례를 포함합니다. 쿼리를 작성하기 전에 올바른 열 이름을 조회하는 데 사용합니다. |
query-catalog.md |
비용 분석, 월별 추세, 변칙 검색, 예측, 절감 요약 및 약정 사용률에 대한 즉시 사용할 수 있는 KQL 쿼리 템플릿입니다. |
weekly-report-guide.md |
7개의 KQL 쿼리, 사후 처리 규칙 및 최종 보고서 구조를 사용하여 구조화된 주간 비용 변칙 보고서를 생성하기 위한 단계별 워크플로입니다. |
설명은 에이전트가 각 파일을 검색할 시기를 결정하는 데 도움이 됩니다. 테스트하기 전에 모든 파일이 준비 상태가 표시되기를 기다립니다.
에이전트를 테스트하세요
테스트 패널에서 에이전트를 테스트 하여 허브 데이터에 올바르게 연결되는지 확인합니다. 에이전트는 청구 통화를 검색하고 분석 범위를 선택하도록 요청해야 합니다. 다음 샘플 프롬프트를 사용해 보세요.
What are my top 5 subscriptions by cost?
Create a week over week summary
Are there any unusual spikes in cost over the last 3 months?
What was my savings rate last month?
에이전트가 다음을 수행했는지 확인합니다.
- 지식 파일의 내용을 인용하는 데 그치지 않고 허브 데이터베이스에서 KQL 쿼리를 실행합니다.
- 결과를 서식이 지정된 테이블로 표시합니다.
- 별도의 코드 블록에 KQL 쿼리를 표시합니다. 쿼리를 검토하여 올바른 필터, 시간 범위 및 집계 논리를 확인합니다.
- 응답에 신뢰 수준, 시간 범위 및 범위를 포함합니다.
에이전트 게시
테스트 후 에이전트를 게시하고 팀에서 사용할 수 있도록 채널을 구성합니다. 자세한 내용은 에이전트 게시를 참조하세요.
피드백 제공
빠른 검토를 통해 어떻게 하고 있는지 알려주세요. 이러한 검토를 사용하여 FinOps 도구 및 리소스를 개선하고 확장합니다.
특정 항목을 찾고 있는 경우 기존 항목에 투표하거나 새 아이디어를 만듭니다. 다른 사용자와 아이디어를 공유하여 더 많은 표를 얻습니다. 우리는 가장 많은 표를 가진 아이디어에 초점을 맞추고 있습니다.
관련 콘텐츠
관련 FinOps 허브 문서:
관련 Copilot Studio 문서: