خوارزميات موازنة تحميل تجمع المضيف في Azure Virtual Desktop
يدعم Azure Virtual Desktop خوارزميتين لموازنة التحميل لتجمعات المضيفين المجمعة. تحدد كل خوارزمية مضيف الجلسة الذي يتم استخدامه عندما يبدأ المستخدم جلسة عمل بعيدة. لا تنطبق موازنة التحميل على تجمعات المضيفين الشخصية لأن المستخدمين لديهم دائما تعيين 1:1 لمضيف جلسة عمل داخل تجمع المضيف.
تتوفر خوارزميات موازنة التحميل التالية لتجمعات المضيفين المجمعة:
اتساع أولا، والذي يهدف إلى توزيع جلسات مستخدم جديدة بالتساوي عبر مضيفي الجلسة في تجمع مضيف. لا يتعين عليك تحديد حد أقصى لجلسة العمل لعدد الجلسات.
العمق أولا، الذي يستمر في بدء جلسات عمل مستخدم جديدة على مضيف جلسة عمل واحد حتى يتم الوصول إلى الحد الأقصى لجلسة العمل. بمجرد الوصول إلى حد الجلسة، يتم توجيه أي اتصالات مستخدم جديدة إلى مضيف الجلسة التالي في تجمع المضيف حتى يصل إلى حد جلسة العمل الخاص به، وهكذا.
يمكنك تكوين واحد فقط من موازنة التحميل في كل مرة لكل تجمع مضيف مجمع، ولكن يمكنك تغيير أي تجمع يتم استخدامه بعد إنشاء تجمع مضيف. ومع ذلك، تشترك خوارزميات موازنة التحميل في السلوكيات التالية:
إذا كان لدى المستخدم بالفعل جلسة نشطة أو غير متصلة في تجمع المضيف وقام بتسجيل الدخول مرة أخرى، فسيقوم موازن التحميل بإعادة توجيهه بنجاح إلى مضيف الجلسة مع الجلسة الحالية الخاصة به. ينطبق هذا السلوك حتى إذا تم تمكين وضع التصريف لمضيف جلسة العمل هذا.
إذا لم يكن لدى المستخدم جلسة عمل بالفعل على مضيف جلسة عمل في تجمع المضيف، فلا يفكر موازن التحميل في مضيف جلسة العمل حيث تم تمكين وضع التصريف.
إذا قمت بخفض الحد الأقصى لجلسة العمل على مضيف جلسة العمل أثناء وجود جلسات مستخدم نشطة، فلن يؤثر التغيير على جلسات عمل المستخدم الموجودة.
خوارزمية موازنة التحميل ذات النطاق الأول
تهدف خوارزمية موازنة التحميل ذات النطاق الأول إلى توزيع جلسات المستخدم عبر مضيفي الجلسة لتحسين أداء الجلسة. يعد الاتساع أولا مثاليا للمؤسسات التي ترغب في توفير أفضل تجربة للمستخدمين المتصلين بمواردهم البعيدة مثل موارد مضيف الجلسة، مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة والقرص، أقل عرضة بشكل عام.
تستعلم الخوارزمية ذات النطاق الأول أولا عن مضيفي الجلسة في تجمع مضيف يسمح باتصالات جديدة. ثم تحدد الخوارزمية مضيف جلسة بشكل عشوائي من نصف مجموعة مضيفي الجلسة المتاحين مع أقل عدد من الجلسات. على سبيل المثال، إذا كان هناك تسعة مضيفي جلسة مع 11 و12 و13 و14 و15 و16 و17 و18 و19 جلسة، فلن تنتقل جلسة جديدة تلقائيا إلى مضيف الجلسة مع أقل عدد من الجلسات. بدلا من ذلك، يمكنه الانتقال إلى أي من مضيفي الجلسة الخمسة الأولى مع أقل عدد من الجلسات عشوائيا. بسبب العشوائية، قد لا يتم توزيع بعض الجلسات بالتساوي عبر جميع مضيفي الجلسة.
خوارزمية موازنة التحميل للعمق أولا
تهدف خوارزمية موازنة التحميل للعمق أولا إلى تشبع مضيف جلسة عمل واحد في كل مرة. هذه الخوارزمية مثالية للمؤسسات المهتمة بالتكلفة التي تريد تحكما أكثر دقة في عدد مضيفي الجلسة المتاحين في تجمع مضيف، ما يتيح لك تقليص الحجم بسهولة أكبر عندما يكون هناك عدد أقل من المستخدمين.
تستعلم خوارزمية العمق أولا عن مضيفي الجلسة الذين يسمحون بالاتصالات الجديدة ولم يصلوا إلى الحد الأقصى لجلسة العمل الخاصة بهم. ثم تحدد الخوارزمية مضيف الجلسة مع معظم الجلسات. إذا كان هناك ربط، تحدد الخوارزمية مضيف الجلسة الأول من الاستعلام.
يجب تعيين حد أقصى لجلسة العمل عند استخدام خوارزمية العمق أولا. يمكنك استخدام Azure Virtual Desktop Insights لمراقبة عدد الجلسات على كل مضيف جلسةوأداء مضيف جلسة للمساعدة في تحديد أفضل حد أقصى لجلسة العمل لبيئتك.
هام
بمجرد وصول جميع مضيفي الجلسة إلى الحد الأقصى لجلسة العمل، تحتاج إلى زيادة الحد أو إضافة المزيد من مضيفي الجلسة إلى تجمع المضيف.
الخطوات التالية
تعرف على كيفية تكوين موازنة التحميل لتجمع مضيف.
فهم كيف يمكن للتحجيم التلقائي توسيع نطاق عدد مضيفي الجلسة المتاحين تلقائيا في تجمع مضيف.