مشاركة عبر

مجموعات مقياس الجهاز الظاهري ومجموعات المواضع

  • مقالة

ملاحظة

يغطي هذا المستند مجموعات مقياس الجهاز الظاهري التي تعمل في وضع التنسيق الموحد. نوصي باستخدام التنسيق المرن لأحمال العمل الجديدة. لمزيد من المعلومات، راجع أوضاع الزخرفة لمجموعات مقياس الجهاز الظاهري في Azure.

يمكنك الآن إنشاء مجموعات مقياس جهاز Azure الظاهري بسعة تصل إلى 1000 جهاز ظاهري. في هذا المستند، يتم تعريف مجموعة مقياس الجهاز الظاهري الكبيرة على أنها مجموعة مقياس قادرة على التحجيم إلى أكثر من 100 جهاز ظاهري. يتم تعيين هذه الإمكانية بواسطة خاصية مجموعة المقياس (singlePlacementGroup=False).

تتصرف جوانب معينة من مجموعات القياس الكبيرة، مثل موازنة الحمل ومجالات الأخطاء، بشكلٍ مختلف عن مجموعة القياس القياسية. يشرح هذا المستند خصائص المجموعات كبيرة القياس، ويصف ما تحتاج إلى معرفته لاستخدامها بنجاح في تطبيقاتك.

يتمثل أحد الأساليب الشائعة لنشر البنية الأساسية السحابية على نطاق واسع في إنشاء مجموعة من وحدات القياس، على سبيل المثال عن طريق إنشاء مجموعات متعددة من مقاييس الأجهزة الظاهرية عبر العديد من VNETs وحسابات التخزين. يوفر هذا النهج إدارة أسهل مقارنةً بالأجهزة الظاهرية الفردية، وتعد وحدات المقياس المتعددة مفيدة للعديد من التطبيقات، خاصةً تلك التي تتطلب مكونات أخرى قابلة للتكديس مثل الشبكات الظاهرية المتعددة ونقاط النهاية. ومع ذلك، إذا كان تطبيقك يتطلب مجموعة كبيرة واحدة، فقد يكون من السهل نشر مجموعة مقياس واحد تصل إلى 1000 جهاز ظاهري. تتضمن السيناريوهات على سبيل المثال عمليات نشر البيانات الضخمة المركزية، أو شبكات الحوسبة التي تتطلب إدارة بسيطة لمجموعة كبيرة من عقد العاملين. جنبا إلى جنب مع أقراص البيانات المرفقة بمجموعة مقياس الجهاز الظاهري، تمكنك مجموعات المقاييس الكبيرة من نشر بنية أساسية قابلة للتطوير تتكون من آلاف وحدات المعالجة المركزية الظاهرية وبيتابايت من التخزين، كلعملية واحدة.

مجموعات المواضع

ما يجعل مجموعة القياس كبيرة بشكلٍ خاص ليس عدد الأجهزة الظاهرية، ولكن عدد مجموعات المواضع التي تحتوي عليها. مجموعة المواضع عبارة عن بنية مشابهة لمجموعة توفر Azure، مع مجالات الخطأ ومجالات الترقية الخاصة بها. بشكلٍ افتراضي، تتكون مجموعة المقاييس من مجموعة مواضع واحدة بحد أقصى 100 جهاز ظاهري. إذا تم تعيين خاصية مجموعة مقاييس تسمى singlePlacementGroup إلى false، فيمكن أن تتكون مجموعة المقياس من مجموعات مواضع متعددة ولها نطاق يتراوح من 0 إلى 1,000 جهاز ظاهري. عند التعيين إلى القيمة الافتراضية لـ true، تتكون مجموعة المقاييس من مجموعة موضع واحدة، ولها نطاق 0-100 جهاز ظاهري.

قائمة التحقق لاستخدام مجموعات القياس الكبيرة

لتقرير ما إذا كان التطبيق الخاص بك يمكنه الاستفادة الفعالة من مجموعات المقاييس الكبيرة، ضع في اعتبارك المتطلبات التالية:

  • إذا كنت تخطط لنشر عدد كبير من الأجهزة الظاهرية، فقد تحتاج إلى زيادة حدود الحصة النسبية لـ compate vCPU.
  • يمكن أن تصل مجموعات المقاييس التي تم إنشاؤها من الصور Azure Marketplace أو صور Azure Compute Gallery إلى 1000 جهاز ظاهري.
  • يمكن لمجموعات المقاييس التي تم إنشاؤها من الصور المخصصة (صور الجهاز الظاهري التي تقوم بإنشائها وتحميلها بنفسك) حالياً توسيع نطاق ما يصل إلى 600 جهاز ظاهري.
  • تتطلب مجموعات المقاييس الكبيرة أقراص Azure المُدارة. تتطلب مجموعات المقاييس التي لم يتم إنشاؤها باستخدام الأقراص المُدارة حسابات تخزين متعددة (واحد لكل 20 جهازاً ظاهرياً). تم تصميم مجموعات القياس الكبيرة للعمل حصرياً مع الأقراص المُدارة لتقليل النفقات العامة لإدارة التخزين، ولتجنب مخاطر الوقوع في حدود الاشتراك لحسابات التخزين.
  • لا يدعم النطاق الكبير (SPG=false) شبكات InfiniBand
  • تتطلب موازنة تحميل الطبقة 4 مع مجموعات المقاييس المكونة من مجموعات مواضع متعددة وحدة SKU قياسية لموازن تحميل Azure. توفر وحدة SKU القياسية لموازن التحميل مزايا إضافية، مثل القدرة على تحميل التوازن بين مجموعات المقاييس المتعددة. تتطلب وحدة SKU القياسية أيضاً أن تحتوي مجموعة المقاييس على مجموعة أمان شبكة مقترنة بها، وإلا فلن تعمل تجمعات NAT بشكلٍ صحيح. إذا كنت بحاجة إلى استخدام وحدة SKU الأساسية لموازن تحميل Azure، فتأكد من تكوين مجموعة المقياس لاستخدام مجموعة مواضع واحدة، وهو الإعداد الافتراضي.
  • يتم دعم موازنة تحميل الطبقة 7 باستخدام بوابة تطبيق Azure لجميع مجموعات المقاييس.
  • يتم تحديد مجموعة المقاييس بشبكة فرعية واحدة - تأكد من أن شبكتك الفرعية بها مساحة عنوان كبيرة بما يكفي لجميع الأجهزة الظاهرية التي تحتاجها. بشكلٍ افتراضي، يقوم المقياس بتعيين التوفيرات الزائدة (يُنشئ أجهزة ظاهرية إضافية في وقت النشر أو عند توسيع النطاق، والتي لا تتحمل أي تكلفة عليها) لتحسين موثوقية النشر والأداء. اسمح بمساحة عنوان أكبر بنسبة 20٪ من عدد الأجهزة الظاهرية التي تخطط للتوسع فيها.
  • لا تكون مجالات الأخطاء مجالات الترقية متسقة إلا داخل مجموعة الموضع. لا تغير هذه البنية من التوافر العام لمجموعة المقياس، حيث يتم توزيع الأجهزة الظاهرية بالتساوي عبر الأجهزة المادية المتميزة، ولكنها تعني أنه إذا كنت بحاجة إلى ضمان وجود جهازين ظاهريين على أجهزة مختلفة، فتأكد من وجودهما في مجالات خطأ مختلفة في نفس مجموعة الموضع. يُرجى الرجوع إلى هذا الرابط خيارات التوفر.
  • يتم عرض مجال الخطأ ومعرف مجموعة الموضع في طريقة عرض المثيل لمجموعة قياس الأجهزة الظاهرية. يمكنك عرض طريقة عرض المثيل لمجموعة قياس الجهاز الظاهري في مستكشف موارد Azure.

إنشاء مجموعة قياس كبيرة

عند إنشاء مجموعة مقاييس في مدخل Azure، ما عليك سوى تحديد قيمة عدد المثيلات التي تصل إلى 1000. إذا كان أكثر من 100 مثيل، فسيتم تعيين تمكين القياس لما يتجاوز 100 مثيل إلى نعم، ما سيسمح له بالتوسع إلى مجموعات مواضع متعددة.

تُظهر هذه الصورة شفرة مثيلات بوابة Azure. تتوفر خيارات لتحديد عدد المثيلات وحجم المثيلات.

يمكنك إنشاء مجموعة مقياس جهاز ظاهري كبيرة باستخدام الأمر Azure CLIaz vmss create . يقوم هذا الأمر بتعيين الإعدادات الافتراضية الذكية مثل حجم الشبكة الفرعية استناداً إلى وسيطة عدد المثيلات:

az group create -l southcentralus -n biginfra
az vmss create -g biginfra -n bigvmss --image Ubuntu2204 --instance-count 1000

يقوم الأمر vmss create بتعيين قيم تكوين معينة افتراضياً إذا لم تقم بتحديدها. للاطلاع على الخيارات المتاحة التي يمكنك تجاوزها، جرب:

az vmss create --help

إذا كنت تقوم بإنشاء مجموعة مقياس كبيرة عن طريق إنشاء قالب Azure Resource Manager، فتأكد من أن القالب ينشئ مجموعة مقاييس استناداً إلى أقراص Azure المدارة. يمكنك تعيين الخاصية singlePlacementGroup إلى false في قسم الخصائص لمورد Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets. يُظهر جزء JSON التالي بداية قالب مجموعة المقاييس، بما في ذلك سعة الجهاز الظاهري البالغة 1000 وإعدادات "singlePlacementGroup" : false:

{
  "type": "Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets",
  "location": "australiaeast",
  "name": "bigvmss",
  "sku": {
    "name": "Standard_DS1_v2",
    "tier": "Standard",
    "capacity": 1000
  },
  "properties": {
    "singlePlacementGroup": false,
    "upgradePolicy": {
      "mode": "Automatic"
    }

للحصول على مثال كامل لقالب مجموعة كبيرة، ارجع إلى https://github.com/gbowerman/azure-myriad/blob/main/bigtest/bigbottle.json.

تحويل مجموعة قياس حالية لتشمل مجموعات مواضع متعددة

لجعل مجموعة مقياس الجهاز الظاهري الحالية قادرة على التحجيم إلى أكثر من 100 جهاز ظاهري، تحتاج إلى تغيير الخاصية singlePlacementGroup إلى خطأ في نموذج مجموعة المقياس. يمكنك اختبار تغيير هذه الخاصية باستخدام مستكشف موارد Azure. ابحث عن مجموعة مقاييس موجودة، وحدد تحرير الخاصية singlePlacementGroup وقم بتغييرها. إذا لم تشاهد هذه الخاصية، فقد تكون بصدد عرض مجموعة المقاييس باستخدام إصدار أقدم من واجهة برمجة تطبيقات Microsoft.Compute.

ملاحظة

يمكنك تغيير مجموعة مقاييس من دعم مجموعة مواضع واحدة فقط (السلوك الافتراضي) إلى مجموعة مواضع متعددة داعمة، ولكن لا يمكنك التحويل بطريقة أخرى. لذلك تأكد من فهم خصائص مجموعات المقاييس الكبيرة قبل التحويل.