اعتبارات الترحيل من المختبرات الفعلية إلى Azure Lab Services
هام
سيتم إيقاف Azure Lab Services في 28 يونيو 2027. لمزيد من المعلومات، راجع دليل الإيقاف.
تمكنك Azure Lab Services من توفير بيئات المختبر التي يمكن للمستخدمين الوصول إليها من أي مكان، في أي وقت من اليوم. عند الترحيل من المختبرات الفعلية إلى Azure Lab Services، يجب عليك إعادة تقييم بنية المختبر لتقليل التكاليف وتحسين التجربة لمنشئي المختبر والمستخدمين. في هذه المقالة، ستتعرف على اعتبارات وفوائد الترحيل من المختبرات الفعلية إلى Azure Lab Services.
عند ترحيل المختبرات الفعلية إلى Azure Lab Services، يجب مراعاة الجوانب التالية:
- ما هي بنية المختبر؟ هل تستخدم المختبرات لأغراض مختلفة (مختبر مشترك)، مثل فئات متعددة، أم أنها مخصصة (مختبر أحادي الغرض)؟
- ما هي متطلبات البرنامج للمختبر؟
- ما هي متطلبات أجهزة المختبر؟ يجب على المختبر المشترك تلبية احتياجات جميع سيناريوهات الاستخدام وبالتالي لديه متطلبات أعلى.
للاستفادة على النحو الأمثل، تحتاج إلى إعادة تقييم المعمل ومحتويات الصور ككل. لا يوصى بإعادة استخدام نفس صورة المختبر من مختبرك الفعلي كما هي.
عادة ما يشارك الطلاب من فصول متعددة مختبرا ماديا. ونتيجة لذلك، يتم تثبيت جميع تطبيقات برامج الفئات معا في وقت واحد على كل كمبيوتر مختبر. عندما يستخدم الفصل المعمل، يقوم الطلاب بتشغيل مجموعة فرعية فقط من التطبيقات ذات الصلة بفصلهم الدراسي.
غالبا ما يؤدي هذا النوع من مختبرات الكمبيوتر المادية إلى زيادة متطلبات الأجهزة:
- قد يلزم وجود حجم قرص كبير لتثبيت المجموعة المجمعة من التطبيقات التي تحتاجها الفئات التي تشارك المختبر.
- تتطلب بعض التطبيقات المزيد من طاقة المعالجة مقارنة بالبعض الآخر، أو تتطلب معالجات متخصصة، مثل GPU. من خلال تثبيت تطبيقات متعددة على نفس الكمبيوتر المعملي، يجب أن يكون لكل كمبيوتر أجهزة كافية لتشغيل التطبيقات الأكثر كثافة في الحوسبة.
يتم إهدار هذا المستوى من الأجهزة للفئات التي تستخدم المختبر فقط لتشغيل التطبيقات التي تتطلب ذاكرة أقل أو طاقة حساب أو مساحة قرص.
تم تصميم Azure Lab Services لاستخدام الأجهزة بشكل أكثر كفاءة، بحيث تدفع فقط مقابل ما يحتاجه المستخدمون بالفعل ويستخدمونه. مع Azure Lab Services، يتم تنظيم المختبرات لتكون أكثر دقة:
- يتم إنشاء معمل واحد لكل فئة (أو جلسة عمل لفئة).
- على صورة المختبر، يتم تثبيت تطبيقات البرامج التي تحتاجها تلك الفئة المحددة فقط.
تساعد هذه البنية على تحديد الحجم الأمثل للجهاز الظاهري لكل فئة استنادا إلى حمل العمل المحدد، وتساعد على تقليل متطلبات حجم القرص (تدعم Azure Lab Services حاليا حجم قرص يبلغ 127 غيغابايت).
عند استخدام Azure Lab Services، يوصى باستخدام مختبرات ذات غرض واحد.
تعرف على المزيد حول كيفية هيكلة المختبرات في دليل مسؤول Azure Lab Services.
هناك فوائد متعددة لاستخدام مختبرات ذات غرض واحد (على سبيل المثال، فئة واحدة لكل مختبر):
تحسين التكاليف عن طريق تحديد حجم الجهاز الظاهري المناسب لكل مختبر. راجع المثال أدناه حالة الاستخدام وتحليل التكلفة.
تحتوي الأجهزة الظاهرية للمختبر فقط على البرنامج المطلوب لغرضها. وهذا يبسط إعداد المختبرات وصيانتها من قبل منشئي المختبرات، ويوفر المزيد من الوضوح لمستخدمي المختبر.
يتم التحكم في الوصول إلى كل مختبر فردي. يتم منح مستخدمي المختبر حق الوصول إلى المختبرات والبرامج التي يحتاجونها فقط. تعرف على كيفية إضافة مستخدمي المختبر وإدارتهم.
تحسين التكاليف بشكل أكبر من خلال الاستفادة من الميزات التالية:
- تستخدم الجداول الزمنية لبدء جميع الأجهزة الظاهرية وإيقافها تلقائيا داخل المختبر وفقا لجدول كل فئة.
- تتيح لك الحصص النسبية التحكم في مقدار الوقت الذي يمكن فيه لطلاب كل فصل دراسي الوصول إلى الأجهزة الظاهرية خارج ساعات عملهم المجدولة.
ضع في اعتبارك تكوين المختبر الفعلي التالي، حيث تتم مشاركة المختبر من قبل فئات متعددة:
- فصل هندسي يستخدم SolidWorks مع تسجيل 100 طالب.
- صف رياضيات يستخدم MATLAB الذي يحتوي أيضا على 100 طالب مسجل.
نظرا لأن مختبرنا الفعلي مشترك بين هاتين الفئتين، فإن كل كمبيوتر مختبر يحتوي على كل من SolidWorks وMATLAB مثبت، بالإضافة إلى العديد من التطبيقات الشائعة الأخرى، مثل Word أو Excel. أيضا، من المهم ملاحظة أن SolidWorks أكثر كثافة في الحوسبة لأنه يتطلب عادة وحدة معالجة الرسومات.
لنقل هذا المختبر الفعلي إلى Azure Lab Services:
- إنشاء مختبرين: أحدهما لفئة الهندسة والآخر لفئة الرياضيات.
- إنشاء صورتين للجهاز الظاهري: واحدة مع تثبيت SolidWorks والأخرى مع MATLAB.
نظرا لأن SolidWorks يتطلب وحدة معالجة الرسومات، يستخدم المختبر الهندسي حجم الجهاز الظاهري ل GPU الصغيرة (المرئيات ). يتطلب المختبر لفئة الرياضيات فقط حجم جهاز ظاهري متوسط .
توضح الصورة التالية كيفية تغيير بنية المختبر عند نقل هذا المختبر الفعلي إلى Azure Lab Services.
في هذا المثال، تختلف التكلفة لكل ساعة استخدام لحجمي الجهاز الظاهري اختلافا كبيرا:
- وحدة معالجة الرسومات الصغيرة (المرئيات): توفر طاقة حسابية عالية، ونتيجة لذلك، تكون التكلفة 160 وحدة معملية في الساعة.
- متوسط: يوفر طاقة حساب أقل ولكنه مناسب للعديد من أنواع الفئات. التكلفة هي 55 وحدة مختبر فقط في الساعة.
باستخدام مختبرات منفصلة وتعيين أصغر حجم مناسب للجهاز الظاهري لكل مختبر، يمكنك توفير التكلفة الإجمالية لتشغيل المختبرات.
ضع في اعتبارك سيناريو الاستخدام حيث يستخدم الطالب الجهاز الظاهري لمدة إجمالية 10 ساعات:
يقدر أن يكون لمختبر واحد يستخدم حجم وحدة معالجة الرسومات الصغيرة (المرئيات) التي يشاركها الطلاب من كل من الفصلين الهندسي والرياضيات الاستخدام التالي:
10 ساعات * 200 طالب * 160 وحدة معملية / ساعة = 320000 وحدة معمل
تشير التقديرات إلى أن المختبرات المنفصلة التي تستخدم حجم وحدة معالجة الرسومات الصغيرة (المرئيات) للهندسة والحجم المتوسط للرياضيات لها الاستخدام التالي:
معمل فصل الهندسة: 10 ساعات * 100 طالب * 160 وحدة معملية / ساعة = 160000
معمل فصل الرياضيات: 10 ساعات * 100 طالب * 55 وحدة معملية / ساعة = 55000
إجمالي كل من المختبرات الهندسية والرياضية هو 215000.
باستخدام بنية مختبر أكثر دقة، يبلغ إجمالي الوفورات لتشغيل المختبرات 33٪. ضع في اعتبارك أيضا أنك تدفع فقط مقابل عدد الساعات التي يستخدم فيها طلابك الأجهزة الظاهرية الخاصة بهم. إذا كان الطلاب يستخدمون الأجهزة الظاهرية الخاصة بهم أقل، تكون التكاليف الفعلية أقل.
هام
تقدير التكلفة هو لأغراض المثال فقط. للحصول على التفاصيل الحالية حول التسعير، راجع تسعير خدمات مختبر Azure.
عند البدء في استخدام Azure Lab Services، يجب أن تنسق تكنولوجيا المعلومات وهيئة التدريس في وقت مبكر من عملية التخطيط من أجل:
- تحديد تطبيقات البرامج المحددة التي تتطلبها كل فئة. تعرف على المزيد حول متطلبات برامج المختبر.
- فهم أحمال العمل التي يقوم بها الطلاب باستخدام المختبر.
هذه المعلومات مطلوبة لاختيار حجم الجهاز الظاهري المناسب عند إنشاء مختبر وإعداد الصورة على القالب VM. تعرف على المزيد حول تغيير حجم الجهاز الظاهري في Azure Lab Services.
للتأكد من اختيار حجم الجهاز الظاهري المناسب، نوصي بالبدء بالحد الأدنى لحجم الجهاز الظاهري الذي يفي بمتطلبات الأجهزة لتطبيقاتك. بعد ذلك، يجب على هيئة التدريس الاتصال بجهاز ظاهري معملي للتحقق من صحة أحمال العمل الشائعة التي يقوم بها الطلاب لضمان أن الأداء والخبرة كافيان. من المفيد الرجوع إلى أنواع الفئات، التي تعرض أمثلة في العالم الحقيقي لكيفية إعداد التطبيقات للفئات جنبا إلى جنب مع حجم الجهاز الظاهري الموصى به.
أيضا، يعد Azure Compute Gallery مفيدا لإنشاء الصور المخصصة وتخزينها. يتيح لك معرض الحوسبة إنشاء صورة مرة واحدة وإعادة استخدامها لإنشاء مختبرات متعددة.
توفر Azure Lab Services العديد من الفوائد لتحسين تكلفة تشغيل مختبراتك، وتبسيط الإعداد والصيانة، والتحكم الدقيق في الوصول. للاستفادة على النحو الأمثل، يوصى بهيكلة مختبراتك في Azure Lab Services ليكون لها غرض واحد. على سبيل المثال، إنشاء معمل منفصل لكل تدريب في الفصل الدراسي.
- ابدأ بإنشاء خطة مختبر.
- فهم تقدير التكلفة وتحليلها.
- فهم متطلبات المختبر للمختبر.
- تعرف على المزيد حول تغيير حجم الجهاز الظاهري في Azure Lab Services.