ينطبق على: ✔️ أجهزة ظاهرية بنظام التشغيل Linux ✔️ أجهزة ظاهرية بنظام التشغيل Windows ✔️ مجموعات التوسعة المرنة ✔️ مجموعات التوسعة الموحدة
تم تصميم أحجام Azure Virtual Machine (VM) لتوفير مجموعة واسعة من الخيارات لاستضافة خوادمك وأحمال العمل الخاصة بها في السحابة. يتم تصنيف الأحجام إلى عائلات وأنواع مختلفة، كل منها محسن لأغراض محددة. يمكن للمستخدمين اختيار حجم الجهاز الظاهري الأنسب بناء على متطلباتهم، مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة والتخزين وعرض النطاق الترددي للشبكة.
توضح هذه المقالة ما هي الأحجام، وتقدم نظرة عامة على الأحجام المتاحة وتعرض خيارات مختلفة لمثيلات الجهاز الظاهري Azure التي يمكنك استخدامها لتشغيل التطبيقات وأحمال العمل.
تتبع أحجام أجهزة Azure الظاهرية اصطلاحات تسمية محددة للإشارة إلى ميزات ومواصفات مختلفة. يمثل كل حرف في الاسم جوانب مختلفة من الجهاز الظاهري. وتشمل هذه عائلة الجهاز الظاهري وعدد وحدات المعالجة المركزية الظاهرية والميزات الإضافية مثل التخزين المتميز أو المسرعات المضمنة.
يتم تقسيم تسمية الجهاز الظاهري بشكل أكبر إلى اسم "السلسلة" واسم "الحجم". تتضمن أسماء الأحجام أحرفا إضافية تمثل عدد وحدات المعالجة المركزية الظاهرية ونوع التخزين وما إلى ذلك.
فيما يلي تصنيف تفصيلي لسلسلة حجم "الغرض العام، سلسلة DCads_v5".
1 يتم تمثيل معظم العائلات باستخدام حرف واحد، ولكن البعض الآخر مثل أحجام وحدة معالجة الرسومات (ND-series، NV-seriesوما إلى ذلك) تستخدم حرفين.
2 يتم تمثيل معظم العائلات الفرعية بحرف كبير واحد، ولكن لا يزال البعض الآخر (مثل Ebsv5-series) يعتبر عائلات فرعية للعائلة الأصل بسبب اختلافات الميزات.
3 إذا لم يتم سرد حرف ميزة لوحدة المعالجة المركزية، فإن السلسلة تستخدم وحدات المعالجة المركزية Intel x86-64. إذا كانت وحدة المعالجة المركزية AMD، يتم سردها على أنها a. إذا كانت وحدة المعالجة المركزية تستند إلى ARM (Microsoft Cobalt أو Ampere Altra)، يتم سردها على أنها p.
4 يمكن أن يكون هناك أي عدد من الميزات الإضافية في اسم الحجم. لا يمكن أن يكون هناك أي (Dv5-series) أو يمكن أن يكون هناك ثلاثة (Dplds_v6-series).
5 تظهر أرقام الإصدارات في اسم الحجم فقط إذا كانت هناك إصدارات متعددة من السلسلة نفسها. إذا كنت تستخدم الإصدار الأول من سلسلة (HB-series، B-seriesوما إلى ذلك) فغالبا ما لا يتم تضمينها في اسم الحجم.
إشعار
لن تحتوي جميع الأحجام على عائلات فرعية أو مسرعات دعم أو تحديد مورد وحدة المعالجة المركزية. لمزيد من المعلومات حول اصطلاحات تسمية حجم الجهاز الظاهري، راجع اصطلاحات تسمية أحجام أجهزة Azure الظاهرية.
فيما يلي تصنيف تفصيلي لحجم "Standard_DC8ads_v5" في "سلسلة DCadsv5"
1 يتم تمثيل معظم العائلات باستخدام حرف واحد، ولكن البعض الآخر مثل أحجام وحدة معالجة الرسومات (ND-series، NV-seriesوما إلى ذلك) تستخدم حرفين.
2 يتم تمثيل معظم العائلات الفرعية بحرف كبير واحد، ولكن لا يزال البعض الآخر (مثل Ebsv5-series) يعتبر عائلات فرعية للعائلة الأصل بسبب اختلافات الميزات.
3 إذا لم يتم سرد حرف ميزة لوحدة المعالجة المركزية، فإن السلسلة تستخدم وحدات المعالجة المركزية Intel x86-64. إذا كانت وحدة المعالجة المركزية AMD، إدراجها ك a. إذا كانت وحدة المعالجة المركزية تستند إلى ARM (Microsoft Cobalt أو Ampere Altra)، إدراجها ك p.
4 يمكن أن يكون هناك أي عدد من الميزات الإضافية في اسم الحجم. لا يمكن أن يكون هناك أي (Dv5-series) أو يمكن أن يكون هناك ثلاثة (Dplds_v6-series).
يمكن أن تظهر 5 مسافات عدة مرات في اسم حجم مثل في ND_H100_v5-series. في هذه الحالة يفصلون معرف GPU عن بقية اسم الحجم.
6 تظهر أرقام الإصدارات في اسم الحجم فقط إذا كانت هناك إصدارات متعددة من السلسلة نفسها. إذا كنت تستخدم الإصدار الأول من سلسلة (HB-series، B-seriesوما إلى ذلك) فغالبا ما لا يتم تضمينها في اسم الحجم.
إشعار
لن تحتوي جميع الأحجام على عائلات فرعية أو مسرعات دعم أو تحديد مورد وحدة المعالجة المركزية. لمزيد من المعلومات حول اصطلاحات تسمية حجم الجهاز الظاهري، راجع اصطلاحات تسمية أحجام أجهزة Azure الظاهرية.
قائمة عائلات حجم الجهاز الظاهري حسب النوع
يحتوي هذا القسم على قائمة بجميع سلاسل حجم الجيل الحالي مع علامات تبويب مخصصة لكل عائلة بحجم. تحتوي كل مجموعة على عمود "قائمة السلاسل" مع قائمة مرتبطة بجميع سلاسل الحجم المتوفرة، وستجلبك هذه الارتباطات إلى صفحة العائلة لتلك السلسلة، حيث يمكنك العثور على معلومات مفصلة حول كل حجم في تلك السلسلة أو الانتقال إلى صفحة السلسلة للحصول على قائمة بالأحجام في تلك السلسلة.
لمعرفة المزيد حول حجم العائلة، انقر فوق علامة التبويب "العائلة" ضمن كل مقطع نوع. هناك يمكنك قراءة ملخص حول العائلة، والاطلاع على أحمال العمل الموصى بها، وعرض صفحة العائلة الكاملة مع مواصفات جميع السلاسل في تلك العائلة.
الغرض العام
توفر أحجام الجهاز الظاهري للأغراض العامة نسبة CPU إلى الذاكرة المتوازنة. مثالية للاختبار والتطوير، وقواعد البيانات الصغيرة والمتوسطة، ومنخفضة إلى متوسطة السير لخوادم الويب.
عائلة "A" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري للأغراض العامة ل Azure. وهي مصممة لأحمال العمل على مستوى الإدخال، مثل بيئات التطوير والاختبار وقواعد البيانات الصغيرة والمتوسطة وخوادم الويب ذات نسبة استخدام الشبكة المنخفضة.
كفاءة التكلفة: تعد الأجهزة الظاهرية من السلسلة A بعض الخيارات الأكثر ملاءمة للميزانية المتوفرة على Azure، ما يجعلها خيارا جيدا للمشاريع ذات الموارد المالية المحدودة أو تلك التي لا تتطلب قدرات حساب عالية الأداء.
أحمال العمل العامة: الأجهزة الظاهرية من السلسلة A مناسبة تماما للتعامل مع التطبيقات الأساسية وخوادم الويب الخفيفة وقواعد البيانات الصغيرة التي لا تتطلب أداء مكثفا لوحدة المعالجة المركزية أو الذاكرة أو الإدخال/الإخراج.
التطبيقات على مستوى الإدخال: يمكن أن تعمل الأجهزة الظاهرية من السلسلة A كنقطة بداية جيدة لنشر التطبيقات التي لا يتوقع أن تتوسع بشكل كبير. وهي توفر نظاما أساسيا للتطبيقات والخدمات التي تتطلب طاقة معالجة أقل.
عائلة B
عائلة 'B' من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري للأغراض العامة ل Azure. بينما توفر أجهزة Azure الظاهرية التقليدية أداء ثابتا لوحدة المعالجة المركزية، فإن الأجهزة الظاهرية من الفئة B هي نوع الجهاز الظاهري الوحيد الذي يستخدم الأرصدة لتوفير أداء وحدة المعالجة المركزية. تستخدم الأجهزة الظاهرية من الفئة B نموذج ائتمان وحدة المعالجة المركزية لتتبع مقدار استهلاك وحدة المعالجة المركزية - يتراكم الجهاز الظاهري أرصدة وحدة المعالجة المركزية عندما يعمل حمل العمل دون حد أداء وحدة المعالجة المركزية الأساسي، ويستخدم الأرصدة عند التشغيل فوق حد أداء وحدة المعالجة المركزية الأساسية حتى يتم استهلاك جميع أرصدةه. عند استهلاك جميع أرصدة وحدة المعالجة المركزية، يتم تقييد الجهاز الظاهري من سلسلة B مرة أخرى إلى أداء وحدة المعالجة المركزية الأساسي الخاص به حتى يقوم بتجميع الأرصدة لاندفاع وحدة المعالجة المركزية مرة أخرى.
مرونة الاستخدام: الأجهزة الظاهرية من الفئة B هي الأنسب لأحمال العمل التي لا تتطلب أداء وحدة المعالجة المركزية الكامل الثابت.
التطبيقات المثالية: الأجهزة الظاهرية ل B-family هي تطبيقات مثالية تشمل خوادم الويب وإثبات المفاهيم وقواعد البيانات الصغيرة وبيئات بناء التطوير.
احتياجات الأداء: غالبا ما يكون لبعض أحمال العمل متطلبات أداء قابلة للاندفاع، ما يعني أنها تحتاج فقط إلى أداء عال بشكل متقطع. الأجهزة الظاهرية ل B-family مثالية لحالة الاستخدام هذه.
عائلة D
عائلة "D" من أحجام الأجهزة الظاهرية هي واحدة من أحجام الأجهزة الظاهرية للأغراض العامة ل Azure. وهي مصممة لمجموعة متنوعة من أحمال العمل المطلوبة، مثل تطبيقات المؤسسة وخوادم الويب والتطبيقات وبيئات التطوير والاختبار ومهام معالجة الدفعات. مزودة بمعالجات أسرع وذاكرة لكل ذاكرة أساسية أكثر من السلسلة A، توفر الأجهزة الظاهرية من السلسلة D توازنا قويا في الأداء، ما يجعلها مناسبة للتطبيقات التي تتطلب طاقة حسابية عالية وموارد ذاكرة كبيرة. يتم تفضيلها بشكل خاص لتشغيل التطبيقات على مستوى المؤسسة، ودعم خوادم الويب المتوسطة إلى عالية الحركة، وإجراء معالجة دفعات كثيفة البيانات.
الأداء المتوازن: توفر الأجهزة الظاهرية من السلسلة D توازنا قويا بين قدرات وحدة المعالجة المركزية وحجم الذاكرة، ما يجعلها مناسبة لمعظم أحمال العمل الإنتاجية. وهي مجهزة بمعالجات أسرع مقارنة بالسلسلة A وتوفر المزيد من الذاكرة لكل ذاكرة أساسية.
تطبيقات المؤسسة: إنها مناسبة تماما لتشغيل تطبيقات المؤسسة مثل SAP أو Microsoft Dynamics أو قواعد البيانات العلائقية الكبيرة التي تتطلب طاقة حسابية عالية وذاكرة كبيرة.
بيئات التطوير والاختبار: مع مواردها المتوازنة، تعد الأجهزة الظاهرية من السلسلة D مثالية لبيئات التطوير والاختبار حيث يحتاج المطورون إلى محاكاة ظروف الإنتاج عن كثب.
خوادم الويب والتطبيقات: توفر الموارد اللازمة لاستضافة خوادم الويب وخوادم التطبيقات التي تواجه نسبة استخدام شبكة متوسطة إلى كثيفة، مما يضمن تجارب مستخدم سلسة وسريعة الاستجابة.
معالجة الدفعات: الأجهزة الظاهرية من السلسلة D فعالة لمعالجة مهام معالجة الدفعات التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة، وذلك بفضل معالجاتها السريعة وذاكرة وافرة.
خوادم الألعاب: تجعلها الإمكانات عالية الأداء للأجهزة الظاهرية من السلسلة D مناسبة لخوادم الألعاب حيث يكون زمن الانتقال والسرعة أمرين بالغي الأهمية لتجربة مستخدم جيدة.
عائلة DC
عائلة سلسلة "DC" هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري للأغراض العامة التي تركز على الأمان في Azure. وهي مصممة للحوسبة السرية التي توفر حماية وسلامة محسنة للبيانات مع العديد من بيئات التنفيذ الموثوق بها المستندة إلى الأجهزة (TEEs). تعمل هذه الأجهزة الظاهرية بشكل جيد للعديد من أحمال عمل الحوسبة العامة وأنظمة التجارة الإلكترونية والواجهات الأمامية للويب وحلول ظاهرية سطح المكتب وقواعد البيانات الحساسة وتطبيقات المؤسسة الأخرى والمزيد.
حماية البيانات: تعد الأجهزة الظاهرية من سلسلة DC مثالية للتطبيقات التي تدير البيانات الحساسة وتخزنها وتعالجها، مثل معلومات التعريف الشخصية (PII) والبيانات المالية والسجلات الصحية وأنواع أخرى من المعلومات السرية. يضمن التشفير المستند إلى الأجهزة حماية البيانات الثابتة وأثناء المعالجة.
الامتثال التنظيمي: بالنسبة للشركات التي تحتاج إلى الامتثال للمتطلبات التنظيمية الصارمة لخصوصية البيانات وأمانها (مثل القانون العام لحماية البيانات (GDPR) أو HIPAA أو لوائح الصناعة المالية)، توفر الأجهزة الظاهرية من سلسلة DC بيئة مضمونة للأجهزة يمكن أن تساعد في تلبية متطلبات التوافق هذه.
حساب محسّن
تتميز أحجام الجهاز الظاهري المحسّنة للحوسبة بأن نسبة وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى الذاكرة عالية. تعد هذه الأحجام جيدة لخوادم الويب ذات نسبة الاستخدام المتوسطة، وأجهزة الشبكة، وعمليات معالجة الدفعات، وخوادم التطبيقات.
لمعرفة المزيد حول مجموعة أو سلسلة بحجم معين، انقر فوق علامة تبويب تلك العائلة وقم بالتمرير للعثور على سلسلة الحجم المطلوبة.
عائلة F
عائلة "F" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري المحسنة للحساب في Azure. وهي مصممة لأحمال العمل التي تتطلب أداء عال لوحدة المعالجة المركزية، مثل معالجة الدفعات وخوادم الويب والتحليلات والألعاب. تتميز الأجهزة الظاهرية من السلسلة F بنسبة عالية من وحدة المعالجة المركزية إلى الذاكرة، وهي مجهزة بمعالجات قوية للتعامل مع التطبيقات التي تتطلب المزيد من سعة وحدة المعالجة المركزية بالنسبة للذاكرة. وهذا يجعلها فعالة بشكل خاص للسيناريوهات التي تكون فيها المعالجة السريعة والفعالة أمرا بالغ الأهمية، ما يسمح للشركات بتشغيل تطبيقاتها المرتبطة بالحوسبة بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
خوادم الويب: تعد الأجهزة الظاهرية من السلسلة F ممتازة لاستضافة خوادم الويب والتطبيقات التي تتطلب قدرة حسابية كبيرة للتعامل مع حركة مرور الويب بكفاءة دون الحاجة بالضرورة إلى كميات كبيرة من الذاكرة.
معالجة الدفعات: تعد الأجهزة الظاهرية من السلسلة F مثالية للوظائف الدفعية ومهام المعالجة الأخرى التي تتضمن معالجة كميات كبيرة من البيانات أو المهام في قائمة انتظار ولكنها أكثر كثافة في وحدة المعالجة المركزية من الذاكرة المكثفة.
خوادم التطبيقات: يمكن للتطبيقات التي تتطلب معالجة سريعة وليس لديها متطلبات ذاكرة عالية الاستفادة من الأجهزة الظاهرية من السلسلة F. يمكن أن تتضمن هذه خوادم تطبيقات حركة مرور متوسطة وخوادم خلفية لتطبيقات المؤسسة ومهام أخرى مشابهة.
خوادم الألعاب: نظرا لأداء وحدة المعالجة المركزية العالي، فإن الأجهزة الظاهرية من السلسلة F مناسبة أيضا لخوادم الألعاب حيث تعد المعالجة السريعة أمرا بالغ الأهمية لتجربة ألعاب جيدة.
التحليلات: يمكن استخدام الأجهزة الظاهرية من السلسلة F لتطبيقات تحليل البيانات التي تتطلب سرعة المعالجة لتكبير الأرقام وإجراء العمليات الحسابية أكثر مما تتطلب قدرا كبيرا من الذاكرة.
عائلة FX
عائلة "FX" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الأجهزة الظاهرية المتخصصة المحسنة للحساب في Azure، والمصممة بشكل أساسي أحمال العمل التي تتطلب قدرات كبيرة لوحدة المعالجة المركزية. تستخدم هذه الأجهزة الظاهرية أحدث معالجات Intel Ice Lake ويتم تحسينها للمهام كثيفة الحوسبة مثل النمذجة المالية والمحاكاة العلمية والحسابات الثقيلة. مع تردد عال وذاكرة تخزين مؤقت كبيرة لكل ذاكرة أساسية، توفر الأجهزة الظاهرية من سلسلة FX قوة حسابية استثنائية، مما يجعلها مثالية للسيناريوهات التي تتطلب موارد معالجة واسعة والتنفيذ السريع للعمليات المعقدة.
أتمتة التصميم الإلكتروني (EDA): الأجهزة الظاهرية من سلسلة FX مناسبة تماما لأحمال عمل EDA، والتي تتطلب سرعات ساعة CPU عالية ونسب ذاكرة عالية إلى وحدة المعالجة المركزية. تستفيد أحمال العمل هذه من الأداء العالي أحادي النواة وسعة الذاكرة الكبيرة للأجهزة الظاهرية من سلسلة FX.
معالجة الدفعات: تعد الأجهزة الظاهرية من سلسلة FX ممتازة لوظائف معالجة الدفعات عالية الإنتاجية، مثل تلك التي تتضمن تحليلا وتحويلا واسع النطاق للبيانات، حيث تكون المعالجة السريعة أمرا بالغ الأهمية.
تحليلات البيانات: الأجهزة الظاهرية من سلسلة FX مناسبة لتطبيقات تحليلات البيانات المكثفة، خاصة تلك التي تتطلب تكرارا سريعا ومعالجة لمجموعات البيانات الكبيرة.
الذاكرة المُحسنة
توفر أحجام الأجهزة الظاهرية للذاكرة المحسّنة نسبة مميزة بين CPU والذاكرة العالية لخوادم قواعد البيانات الارتباطية وذاكرات التخزين المؤقت المتوسطة إلى الكبيرة الحجم والتحليلات داخل الذاكرة.
لمعرفة المزيد حول مجموعة أو سلسلة بحجم معين، انقر فوق علامة تبويب تلك العائلة وقم بالتمرير للعثور على سلسلة الحجم المطلوبة.
عائلة E
عائلة "E" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري المحسنة للذاكرة في Azure. وهي مصممة لأحمال العمل كثيفة الذاكرة، مثل قواعد البيانات الكبيرة وتحليلات البيانات الضخمة وتطبيقات المؤسسات التي تتطلب كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي للحفاظ على الأداء العالي. مزودة بنسب ذاكرة إلى ذاكرة أساسية عالية، تدعم الأجهزة الظاهرية من السلسلة E التطبيقات والخدمات التي تستفيد من الوصول الأسرع إلى البيانات وقدرات معالجة البيانات الأكثر كفاءة. وهذا يجعلها مناسبة بشكل خاص للسيناريوهات التي تتضمن قواعد البيانات في الذاكرة ومهام معالجة البيانات الواسعة حيث الذاكرة الوفيرة أمر بالغ الأهمية للأداء الأمثل.
أحمال العمل كثيفة الذاكرة: الأجهزة الظاهرية للعائلة الإلكترونية مخصصة لأحمال العمل التي تتطلب بصمة ذاكرة كبيرة للتعامل بكفاءة مع المهام، مثل المحاكاة أو الحسابات واسعة النطاق في البحث العلمي أو نمذجة المخاطر المالية.
قواعد البيانات الكبيرة وخوادم SQL: تعد الأجهزة الظاهرية للعائلة الإلكترونية مثالية لاستضافة قواعد بيانات ارتباطية كبيرة مثل قواعد بيانات SQL Server و NoSQL التي تستفيد من قدرات الذاكرة العالية لتحسين الأداء في معالجة البيانات ومعالجة المعاملات.
تطبيقات المؤسسة: الأجهزة الظاهرية لعائلة E مناسبة لتطبيقات المؤسسات كثيفة الموارد، بما في ذلك أنظمة إدارة موارد المؤسسات (ERP) وCRM على نطاق واسع، حيث يعد توفر ذاكرة وافرة أمرا بالغ الأهمية لإدارة المعاملات المعقدة وأحمال المستخدم.
تطبيقات البيانات الضخمة: الأجهزة الظاهرية لعائلة E فعالة لتطبيقات تحليلات البيانات الضخمة التي تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات في الذاكرة لتسريع إنشاء التحليلات والرؤى.
الحوسبة داخل الذاكرة: تعد الأجهزة الظاهرية لعائلة E رائعة لقواعد البيانات في الذاكرة (على سبيل المثال، SAP HANA) التي تتطلب كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي للحفاظ على مجموعة البيانات بأكملها في الذاكرة، ما يسمح بمعالجة البيانات بسرعة فائقة واستجابات الاستعلام.
تخزين البيانات: توفر الأجهزة الظاهرية لعائلة E الموارد الضرورية لحلول تخزين البيانات التي تتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحللها، وتحسين أداء الاستعلام وتقليل أوقات الاستجابة.
عائلة Eb
عائلة "Eb" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري المحسنة للذاكرة في Azure. وهي مصممة لأحمال العمل كثيفة الذاكرة مع أداء تخزين بعيد عال، مثل قواعد البيانات الكبيرة وتحليلات البيانات الضخمة وتطبيقات المؤسسات التي تتطلب كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي للحفاظ على الأداء العالي. مزودة بنسب ذاكرة إلى ذاكرة أساسية عالية، تدعم الأجهزة الظاهرية من سلسلة Eb التطبيقات والخدمات التي تستفيد من الوصول الأسرع إلى البيانات وقدرات معالجة البيانات الأكثر كفاءة. وهذا يجعلها مناسبة بشكل خاص للسيناريوهات التي تتضمن قواعد البيانات في الذاكرة ومهام معالجة البيانات الواسعة حيث الذاكرة الوفيرة أمر بالغ الأهمية للأداء الأمثل.
أحمال العمل كثيفة الذاكرة: الأجهزة الظاهرية Eb-family مخصصة لأحمال العمل التي تتطلب بصمة ذاكرة كبيرة للتعامل بكفاءة مع المهام، مثل المحاكاة أو الحسابات واسعة النطاق في البحث العلمي أو نمذجة المخاطر المالية.
قواعد البيانات الكبيرة وخوادم SQL: تعد الأجهزة الظاهرية Eb-family مثالية لاستضافة قواعد بيانات ارتباطية كبيرة مثل قواعد بيانات SQL Server و NoSQL التي تستفيد من قدرات الذاكرة العالية لتحسين الأداء في معالجة البيانات ومعالجة المعاملات.
تطبيقات المؤسسة: الأجهزة الظاهرية Eb-family مناسبة لتطبيقات المؤسسات كثيفة الموارد، بما في ذلك أنظمة إدارة موارد المؤسسات (ERP) وCRM على نطاق واسع، حيث يعد توفر ذاكرة وافرة أمرا بالغ الأهمية لإدارة المعاملات المعقدة وأحمال المستخدم.
تطبيقات البيانات الضخمة: الأجهزة الظاهرية Eb-family فعالة لتطبيقات تحليلات البيانات الضخمة التي تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات في الذاكرة لتسريع إنشاء التحليلات والرؤى.
الحوسبة داخل الذاكرة: تعد الأجهزة الظاهرية Eb-family رائعة لقواعد البيانات داخل الذاكرة (على سبيل المثال، SAP HANA) التي تتطلب كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي للحفاظ على مجموعة البيانات بأكملها في الذاكرة، ما يسمح بمعالجة البيانات بسرعة فائقة واستجابات الاستعلام.
تخزين البيانات: توفر الأجهزة الظاهرية Eb-family الموارد الضرورية لحلول تخزين البيانات التي تتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحللها، وتحسين أداء الاستعلام وتقليل أوقات الاستجابة.
عائلة EC
تعد العائلة الفرعية "EC" لسلسلة حجم الجهاز الظاهري واحدة من مثيلات الأجهزة الظاهرية التي تركز على الأمان والمحسنة للذاكرة في Azure. وهي مصممة للحوسبة السرية مع حماية البيانات وتكاملها المحسنة، وتتميز بمختلف بيئات التنفيذ الموثوق بها المستندة إلى الأجهزة (TEEs). تعد هذه المثيلات مثالية لأحمال العمل كثيفة الذاكرة، مثل قواعد البيانات الكبيرة وتحليلات البيانات الضخمة وتطبيقات المؤسسات التي تتطلب كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي للحفاظ على الأداء العالي.
أحمال العمل كثيفة الذاكرة: أي حمل عمل يتطلب بصمة ذاكرة كبيرة للتعامل بكفاءة مع المهام، مثل المحاكاة أو الحسابات واسعة النطاق في البحث العلمي أو نمذجة المخاطر المالية.
قواعد البيانات الكبيرة وخوادم SQL: تعد مثالية لاستضافة قواعد بيانات ارتباطية كبيرة مثل قواعد بيانات SQL Server و NoSQL التي تستفيد من قدرات الذاكرة العالية لتحسين الأداء في معالجة البيانات ومعالجة المعاملات.
تطبيقات المؤسسة: مناسبة لتطبيقات المؤسسات كثيفة الموارد، بما في ذلك أنظمة ERP وCRM واسعة النطاق، حيث يعد توفر ذاكرة وافرة أمرا بالغ الأهمية لإدارة المعاملات المعقدة وأحمال المستخدم.
تطبيقات البيانات الضخمة: فعالة لتطبيقات تحليلات البيانات الضخمة التي تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات في الذاكرة لتسريع إنشاء التحليلات والرؤى.
الحوسبة داخل الذاكرة: مثل قواعد البيانات في الذاكرة (على سبيل المثال، SAP HANA) التي تتطلب كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي للحفاظ على مجموعة البيانات بأكملها في الذاكرة، ما يسمح بمعالجة البيانات بسرعة فائقة واستجابات الاستعلام.
تخزين البيانات: يوفر الموارد الضرورية لحلول تخزين البيانات التي تتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحللها، وتحسين أداء الاستعلام وتقليل أوقات الاستجابة.
عائلة M
عائلة "M" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الأجهزة الظاهرية المحسنة للذاكرة الفائقة في Azure والمصممة لأحمال العمل كثيفة الذاكرة للغاية، مثل قواعد البيانات الكبيرة في الذاكرة وتخزين البيانات والحوسبة عالية الأداء (HPC). مزودة بقدرات ذاكرة الوصول العشوائي الكبيرة وقدرات وحدة المعالجة المركزية الظاهرية العالية، تدعم الأجهزة الظاهرية M-family التطبيقات والخدمات التي تتطلب كميات هائلة من الذاكرة وقوة حسابية كبيرة. يجعل تخصيص الموارد العالي عائلة M مناسبة بشكل خاص للتعامل مع المهام مثل SQL Server الثقيلة وأحمال عمل RDBMS الأخرى والمحاكاة العلمية المعقدة ومعالجة البيانات في الوقت الحقيقي وأنظمة تخطيط موارد المؤسسة واسعة النطاق (ERP)، ما يضمن ذروة الأداء للتطبيقات التي تركز على البيانات الأكثر تطلبا.
أحمال عمل SQL Server ذات احتياجات ذاكرة عالية: تعتبر M-family فعالة بشكل خاص لتشغيل أجهزة SQL Server ذات متطلبات ذاكرة عالية، مثل معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) أو تحليلات البيانات.
قواعد البيانات داخل الذاكرة: تعتبر M-family فعالة بشكل خاص لتشغيل قواعد البيانات في الذاكرة التي تتطلب كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي مثل SQL Server أو SAP HANA.
تطبيقات البيانات الضخمة: تعد M-family مثالية للتعامل مع تطبيقات البيانات الضخمة التي تحتاج إلى معالجة وتحليل مجموعات البيانات الضخمة في الذاكرة، وتحسين الأداء وتقليل الوقت للرؤى.
تخزين البيانات: توفر أجهزة M-family الظاهرية الأداء والذاكرة اللازمة لتطبيقات تخزين البيانات، مما يسهل الاستعلامات الأسرع ومعالجة كميات كبيرة من البيانات بشكل أفضل.
تطبيقات المؤسسة: تدعم M-family تطبيقات المؤسسة واسعة النطاق، بما في ذلك أنظمة ERP وCRM، والتي تستفيد من وجود ذاكرة أكبر لإدارة مجموعات البيانات الأكبر حجما والمعاملات الأكثر تعقيدا بكفاءة.
أحمال العمل الثقيلة في البيئات الظاهرية: إن M-family مجهزة تجهيزا جيدا للتعامل مع البيئات الظاهرية الثقيلة، ما يوفر ذاكرة كبيرة لاستضافة أجهزة وتطبيقات ظاهرية متعددة على خادم فعلي واحد.
التخزين المُحسن
تقدم أحجام الجهاز الظاهري (VM) المحسنة للتخزين معدل نقل عاليًا للقرص وعمليات الإدخال والإخراج، وهو مثالي للبيانات الضخمة وقواعد بيانات SQL وNoSQL وتخزين البيانات وقواعد بيانات العمليات الكبيرة. تتضمن الأمثلة Cassandra وMongoDB وCloudera وRedis.
لمعرفة المزيد حول مجموعة أو سلسلة بحجم معين، انقر فوق علامة تبويب تلك العائلة وقم بالتمرير للعثور على سلسلة الحجم المطلوبة.
L family
عائلة "L" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري المحسنة للتخزين في Azure. وهي مصممة لأحمال العمل التي تتطلب إنتاجية عالية للقرص والإدجار/الإخراج، مثل قواعد البيانات وتطبيقات البيانات الضخمة وتخزين البيانات. تم تجهيز أجهزة L-series الظاهرية بمعدل نقل عالي للقرص وسعات تخزين كبيرة للقرص المحلي، وتدعم التطبيقات والخدمات التي تستفيد من زمن الانتقال المنخفض وسرعات القراءة والكتابة المتسلسلة العالية. وهذا يجعلها مناسبة بشكل خاص للتعامل مع المهام مثل معالجة السجل على نطاق واسع وتحليلات البيانات الضخمة في الوقت الحقيقي والسيناريوهات التي تتضمن قواعد بيانات كبيرة تؤدي عمليات القرص المتكررة، ما يضمن أداء فعالا للتطبيقات كثيفة التخزين.
تطبيقات البيانات الضخمة: تعد الأجهزة الظاهرية لعائلة L مثالية لتطبيقات البيانات الضخمة التي تحتاج إلى معالجة مجموعات البيانات الكبيرة المخزنة مباشرة على الأقراص المحلية وتحليلها ومعالجتها، والاستفادة من أداء الإدخال/الإخراج العالي.
خوادم قاعدة البيانات: توفر أجهزة L-family الظاهرية أداء القرص المحلي الضروري ل SQL Server وMySQL وPostgreSQL وخوادم قواعد البيانات الأخرى التي تستفيد من الوصول السريع إلى تخزين القرص.
خوادم الملفات: يمكن استخدام أجهزة L-family الظاهرية بشكل فعال كخوادم ملفات داخل شبكة، ومعالجة الملفات الكبيرة وتقديمها مع معدل نقل عال، بشكل خاص مفيد في البيئات التي تحتوي على ملفات وسائط كبيرة.
تحرير الفيديو وعرضه: تعد سرعة نقل القرص العالية وسعة أجهزة L-family الظاهرية مفيدة لمهام تحرير الفيديو وعرضه، حيث تتم قراءة ملفات الفيديو الكبيرة وكتابتها بشكل متكرر على القرص.
وحدة معالجة الرسومات المتسارعة
أحجام الأجهزة الظاهرية المحسّنة GPU هي أجهزة ظاهرية متخصصة متوفرة مع وحدات GPU أحادية، أو متعددة، أو جزئية. تم تصميم هذه الأحجام لأحمال العمل التي تستخدم الحوسبة والرسومات والمرئيات بشكل كبير.
لمعرفة المزيد حول مجموعة أو سلسلة بحجم معين، انقر فوق علامة تبويب تلك العائلة وقم بالتمرير للعثور على سلسلة الحجم المطلوبة.
عائلة NC
العائلة الفرعية "NC" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري المحسنة لوحدة معالجة الرسومات في Azure. وهي مصممة لأحمال العمل كثيفة الحوسبة، مثل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والحوسبة عالية الأداء (HPC) والتطبيقات كثيفة الرسومات. مزودة بوحدات NVIDIA GPUs قوية، توفر الأجهزة الظاهرية من السلسلة NC تسريعا كبيرا للعمليات التي تتطلب قوة حسابية ثقيلة، بما في ذلك التعلم العميق والمحاكاة العلمية والعرض ثلاثي الأبعاد. وهذا يجعلها مناسبة بشكل خاص للصناعات مثل البحث التكنولوجي والترفيه والهندسة، حيث تعد سرعة العرض والمعالجة أمرا بالغ الأهمية للإنتاجية والابتكار.
الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي: تعد الأجهزة الظاهرية من سلسلة NC مثالية لتدريب نماذج التعلم الآلي المعقدة وتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. توفر وحدات معالجة الرسومات NVIDIA تسريعا كبيرا للحسابات التي تشارك عادة في التعلم العميق ومهام التدريب المكثف الأخرى.
الحوسبة عالية الأداء (HPC): هذه الأجهزة الظاهرية مناسبة للمحاكاة العلمية والعرض وأحمال عمل HPC الأخرى التي يمكن تسريعها بواسطة وحدات معالجة الرسومات. غالبا ما تستخدم مجالات مثل الهندسة والبحوث الطبية والنمذجة المالية الأجهزة الظاهرية من سلسلة NC للتعامل مع احتياجاتها الحسابية بكفاءة.
عرض الرسومات: تستخدم الأجهزة الظاهرية من سلسلة NC أيضا للتطبيقات كثيفة الرسومات، بما في ذلك تحرير الفيديو والعرض ثلاثي الأبعاد ومعالجة الرسومات في الوقت الفعلي. وهي مفيدة بشكل خاص في صناعات مثل تطوير الألعاب وإنتاج الأفلام.
التصور عن بعد: بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب قدرات مرئية عالية الجودة، مثل CAD والتأثيرات المرئية، يمكن للأجهزة الظاهرية من سلسلة NC توفير طاقة وحدة معالجة الرسومات الضرورية عن بعد، ما يسمح للمستخدمين بالعمل على مهام رسومية معقدة دون الحاجة إلى أجهزة محلية قوية.
المحاكاة والتحليل: هذه الأجهزة الظاهرية مناسبة أيضا للمحاكاة والتحليلات التفصيلية في مجالات مثل اختبار تعطل السيارات وديناميكيات السوائل الحسابية ونمذجة الطقس، حيث يمكن لقدرات وحدة معالجة الرسومات تسريع أوقات المعالجة بشكل كبير.
عائلة ND
عائلة "ND" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري المتسارعة لوحدة معالجة الرسومات في Azure. وهي مصممة للتعلم العميق والبحث الذكاء الاصطناعي ومهام الحوسبة عالية الأداء التي تستفيد من تسريع GPU القوي. مزودة بوحدات NVIDIA GPUs، توفر الأجهزة الظاهرية من سلسلة ND قدرات متخصصة لتدريب واستنتاج نماذج التعلم الآلي المعقدة، مما يسهل عمليات الحساب الأسرع والتعامل الفعال مع مجموعات البيانات الكبيرة. وهذا يجعلها مناسبة بشكل خاص للتطبيقات الأكاديمية والتجارية في الذكاء الاصطناعي التطوير والمحاكاة، حيث تعد تقنية GPU المتطورة أمرا بالغ الأهمية لتحقيق نتائج سريعة ودقيقة في معالجة الشبكات العصبية وغيرها من المهام الحسابية المكثفة.
الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق: تعد الأجهزة الظاهرية ND-family مثالية لتدريب ونشر نماذج التعلم العميق المعقدة. وهي مجهزة بوحدات معالجة الرسومات NVIDIA القوية، وتوفر القوة الحسابية اللازمة للتعامل مع التدريب الواسع للشبكة العصبية مع مجموعات البيانات الكبيرة، مما يقلل بشكل كبير من أوقات التدريب.
الحوسبة عالية الأداء (HPC): الأجهزة الظاهرية لعائلة ND مناسبة لتطبيقات HPC التي تتطلب تسريع وحدة معالجة الرسومات. يمكن أن تستفيد حقول مثل البحث العلمي والمحاكاة الهندسية (على سبيل المثال، ديناميكيات السوائل الحسابية) والمعالجة الجينومية من قدرات الحوسبة عالية الإنتاجية للأجهزة الظاهرية من سلسلة ND.
عائلة NG
عائلة "NG" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الأجهزة الظاهرية المحسنة لوحدة معالجة الرسومات في Azure، المصممة خصيصا للألعاب السحابية وتطبيقات سطح المكتب البعيد. إنها تسخر وحدات معالجة الرسومات AMD Radeon™ PRO القوية لتقديم تجارب ألعاب تفاعلية عالية الجودة في السحابة، محسنة لعرض الرسومات المعقدة وبث الفيديو عالي الجودة. وهذا يضمن أن يتمتع اللاعبون ببيئة ألعاب سلسة وسريعة الاستجابة يمكن الوصول إليها من أي جهاز. بالإضافة إلى ذلك، توفر الأجهزة الظاهرية من السلسلة NG تجربة سطح مكتب بعيدة عالية الجودة وسريعة الاستجابة، ما يجعلها مثالية للمستخدمين الذين يحتاجون إلى وصول موثوق وعالي الأداء إلى تطبيقات سطح المكتب من أي مكان في العالم.
الألعاب السحابية: تسخر الأجهزة الظاهرية لعائلة NG وحدات معالجة الرسومات AMD Radeon™ PRO القوية لتقديم تجارب ألعاب تفاعلية عالية الجودة في السحابة.
Remote Destkop: يمكن استخدام الأجهزة الظاهرية لعائلة NG لتطبيقات سطح المكتب البعيد، ما يوفر للمستخدمين تجربة مستخدم عالية الجودة وسريعة الاستجابة.
عائلة NV
عائلة "NV" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري المسرعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات في Azure، المصممة خصيصا للتطبيقات كثيفة الرسومات مثل عرض الرسومات والمحاكاة وأسطح المكتب الظاهرية. مزودة بوحدات معالجة الرسومات NVIDIA، توفر الأجهزة الظاهرية من السلسلة NV منصة قوية لعرض ومعالجة المهام الثقيلة للرسومات، مما يجعلها مثالية للمؤسسات التي تتطلب محطات عمل ظاهرية ذات قدرات رسومية قوية. تدعم هذه الأجهزة الظاهرية سيناريوهات حيث تكون المرئيات عن بعد والتعاون في الوقت الحقيقي والتصور ثلاثي الأبعاد ضرورية، ما يسمح للمستخدمين بتشغيل التطبيقات كثيفة الرسومات بكفاءة مباشرة من بيئة سحابة Azure.
البنية الأساسية لسطح المكتب الظاهري (VDI): الأجهزة الظاهرية لعائلة NV مناسبة تماما لأجهزة سطح المكتب الظاهرية التي تتطلب قدرات وحدة معالجة الرسومات لمهام مثل تصميم الرسومات وتحرير الفيديو وتطبيقات CAD. وهي توفر الأداء الرسومي اللازم للعملية السلسة في سيناريوهات سطح المكتب البعيد.
التصور ثلاثي الأبعاد: تعد الأجهزة الظاهرية من عائلة NV مثالية لتشغيل التطبيقات ثلاثية الأبعاد التي تتطلب عرض عالي الأداء، مثل المرئيات المعمارية والتصوير الطبي ومهام الرسومات الاحترافية الأخرى.
عمل الرسومات عن بعد: تعد الأجهزة الظاهرية من السلسلة NV مفيدة للصناعات التي تعتمد على البرامج كثيفة الرسومات، مما يسمح للمحترفين بالوصول إلى التطبيقات واستخدامها مثل Adobe Photoshop أو Autodesk AutoCAD أو Dassault SOLIDWORKS عن بعد بأداء شبه أصلي.
معالجة الصور عالية الدقة: تعد الأجهزة الظاهرية من سلسلة NV مثالية للتعامل مع تطبيقات vRAM الكبيرة للغاية مثل معالجة الصور وتحليلها بدقة عالية. ويشمل ذلك مهاما في مجالات مثل التحليل الجيوفضائي ومعالجة صور الأقمار الصناعية وتحرير الصور المهنية، حيث تعد معالجة ملفات الصور الضخمة وإجراء معالجات معقدة في الوقت الفعلي أمرا بالغ الأهمية للإنتاجية والأداء.
دفق الفيديو: الأجهزة الظاهرية من عائلة NV مناسبة لبث محتوى الفيديو عالي الدقة، بما في ذلك مقاطع الفيديو التدريبية والأحداث الظاهرية، وضمان التسليم عالي الجودة دون قيود الأجهزة المحلية.
FPGA المتسارعة
أحجام الأجهزة الظاهرية المحسّنة FPGA هي أجهزة ظاهرية متخصصة متوفرة مع FPGAs واحدة أو متعددة. تم تصميم هذه الأحجام لأحمال العمل كثيفة الحوسبة. توفر هذه المقالة معلومات حول عدد ونوع FPGAs، ووحدات vCPU، وأقراص البيانات، وبطاقات NIC. يتم أيضاً تضمين معدل نقل التخزين وعرض النطاق الترددي للشبكة لكل حجم في هذه المجموعة.
لمعرفة المزيد حول مجموعة أو سلسلة بحجم معين، انقر فوق علامة تبويب تلك العائلة وقم بالتمرير للعثور على سلسلة الحجم المطلوبة.
عائلة NP
تعتبر الفئة الفرعية "NP" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري واحدة من مثيلات الجهاز الظاهري المحسنة للتخزين في Azure. وهي مصممة لأحمال العمل التي تتطلب إنتاجية عالية للقرص والإدجار/الإخراج، مثل قواعد البيانات وتطبيقات البيانات الضخمة وتخزين البيانات. يدعم معدل نقل القرص العالي وسعات تخزين القرص المحلي الكبيرة على الأجهزة الظاهرية من السلسلة L التطبيقات والخدمات التي تستفيد من زمن الانتقال المنخفض وسرعات القراءة والكتابة التسلسلية العالية. وهذا يجعلها مناسبة تماما للتعامل مع المهام مثل معالجة السجل على نطاق واسع، وتحليلات البيانات الضخمة في الوقت الحقيقي، والسيناريوهات التي تتضمن قواعد بيانات كبيرة تؤدي عمليات القرص المتكررة، ما يضمن أداء فعالا للتطبيقات كثيفة التخزين.
معالجة البيانات في الوقت الحقيقي: تتفوق الأجهزة الظاهرية NP-family في البيئات التي تحتاج فيها البيانات إلى المعالجة في الوقت الفعلي بأقل زمن انتقال، كما هو الحال في التداول المالي والتحليلات في الوقت الحقيقي ومعالجة بيانات الشبكة.
الذكاء الاصطناعي المخصصة التعلم الآلي: الأجهزة الظاهرية NP-family مناسبة لتسريع مهام استدلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، حيث يمكن برمجة FPGA لتنفيذ خوارزميات محددة في بعض الأحيان أسرع من الحلول النموذجية المستندة إلى وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات.
علم الجينوم وعلوم الحياة: يمكن للأجهزة الظاهرية NP-family تسريع مهام التسلسل الجينومي وتطبيقات علوم الحياة الأخرى التي تستفيد من تسريع الأجهزة المخصصة بشكل كبير.
تحويل ترميز الفيديو وتدفقه: يمكن استخدام FPGAs لتسريع مهام معالجة الفيديو مثل تحويل الترميز وبث الفيديو في الوقت الحقيقي، وتحسين الأداء وتقليل أوقات المعالجة.
معالجة الإشارات: تعد الأجهزة الظاهرية NP-family مثالية للتطبيقات في الاتصالات ومعالجة الإشارات حيث يكون من الضروري المعالجة السريعة وتحليل الإشارات.
تسريع قاعدة البيانات: يمكن للأجهزة الظاهرية NP-family تحسين عمليات قاعدة البيانات، خاصة لعمليات البحث المخصصة واستعلامات قاعدة البيانات واسعة النطاق، عن طريق إلغاء تحميل هذه المهام إلى FPGA.
حساب عالي الأداء
تم تحسين Azure High Performance Compute VMs لمختلف أحمال عمل HPC مثل ديناميكيات السوائل الحسابية وتحليل العناصر المحدودة وEDA الأمامية والخلفية والعرض والديناميكيات الجزيئية والعلوم الجغرافية الحسابية ومحاكاة الطقس وتحليل المخاطر المالية.
لمعرفة المزيد حول مجموعة أو سلسلة بحجم معين، انقر فوق علامة تبويب تلك العائلة وقم بالتمرير للعثور على سلسلة الحجم المطلوبة.
تعتبر الفئة الفرعية "HB" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري واحدة من مثيلات الأجهزة الظاهرية لعائلة H-family المحسنة في Azure. وهي مصممة لأحمال العمل كثيفة الحوسبة، مثل ديناميكيات السوائل الحسابية وتحليل العناصر المحدودة والمحاكاة العلمية واسعة النطاق. توفر معالجات AMD EPYC عالية الأداء والذاكرة السريعة على الأجهزة الظاهرية من سلسلة HB عرض نطاق ترددي استثنائي لوحدة المعالجة المركزية والذاكرة، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب موارد حسابية واسعة لإجراء عمليات حسابية ومعالجة بيانات واسعة النطاق. وهذا يجعلها مناسبة تماما للصناعات مثل الهندسة والبحث العلمي وتحليل البيانات حيث تعد سرعة المعالجة والدقة أمرا بالغ الأهمية للإنتاجية والابتكار.
Dynamics السوائل الحسابية (CFD): تعد الأجهزة الظاهرية لعائلة HB مثالية للمحاكاة في مجالات مثل الفضاء الجوي وتصميم السيارات والتصنيع، حيث تكون حسابات ديناميكيات السوائل مكثفة.
تحليل العناصر المحدودة (FEA): الأجهزة الظاهرية من عائلة HB مناسبة للتحليلات الهندسية التي تحاكي الظواهر الفيزيائية، مما يتطلب قوة حسابية مكثفة لنمذجة الأنظمة والمواد المعقدة.
التنبؤ بالطقس: يمكن للأجهزة الظاهرية من عائلة HB التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والمحاكاة المعقدة المطلوبة لنمذجة الطقس والتنبؤ عالي الدقة.
المعالجة الزلزالية: تستخدم في صناعة النفط والغاز، ويمكن للأجهزة الظاهرية من عائلة HB معالجة البيانات الزلزالية للمساعدة في تعيين وفهم هياكل السطح الفرعي.
البحث العلمي: تدعم الأجهزة الظاهرية من عائلة HB مجموعة واسعة من الأبحاث العلمية التي تتطلب نمذجة رياضية واسعة النطاق، بما في ذلك الفيزياء ومحاكاة الكيمياء الحسابية.
علم الجينوم والمعلوماتية الحيوية: تستخدم الأجهزة الظاهرية من عائلة HB أيضا في علوم الحياة لتحليل الجينوم، حيث تحتاج كميات كبيرة من البيانات إلى المعالجة بسرعة لفك تشفير المعلومات الوراثية.
عائلة "HC" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الأجهزة الظاهرية المحسنة للحوسبة عالية الأداء (HPC) في Azure. وهي مصممة لأحمال العمل كثيفة الحوسبة التي تتطلب طاقة كبيرة من وحدة المعالجة المركزية، مثل التسلسل الجينومي والمحاكاة الهندسية والنمذجة المالية. توفر معالجات Intel Xeon Scalable عالية الأداء والذاكرة السريعة على الأجهزة الظاهرية من سلسلة HC قدرات حسابية استثنائية وعرض نطاق ترددي للذاكرة، ما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب قوة معالجة مكثفة للتعامل مع العمليات الحسابية المعقدة ومجموعات البيانات الضخمة بكفاءة. تم تصميم هذه الأجهزة الظاهرية لقطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والهندسة، حيث تعد معالجة البيانات السريعة ودقة المحاكاة أمرا بالغ الأهمية للبحث والتطوير المتقدمين.
تسلسل الجينوم: توفر الأجهزة الظاهرية من السلسلة HC القوة الحسابية اللازمة للتسلسل الجينومي، ما يتيح للباحثين معالجة وتحليل مجموعات البيانات الوراثية الكبيرة بسرعة.
المحاكاة الهندسية: مثالية لتشغيل عمليات المحاكاة المعقدة في مجالات مثل السيارات والطيران والهندسة الميكانيكية. غالبا ما تتضمن عمليات المحاكاة هذه تحليل العناصر المحدودة (FEA) وديناميكيات السوائل الحسابية (CFD).
النمذجة المالية: يمكن لهذه الأجهزة الظاهرية التعامل مع الطلبات العالية للتطبيقات المالية، بما في ذلك تحليل المخاطر والمحاكاة الكمية، والتي تتطلب موارد حسابية ضخمة لتنفيذ العديد من الحسابات بسرعة.
البحث العلمي: تدعم الأجهزة الظاهرية من سلسلة HC مجموعة واسعة من احتياجات الحوسبة العلمية، خاصة في الفيزياء والكيمياء، حيث تعد الحسابات وتحليل البيانات على نطاق واسع أمرا بالغ الأهمية.
التنبؤ بالطقس ومحاكاة المناخ: تستخدم في الأرصاد الجوية لنمذجة الطقس عالية الدقة ومحاكاة المناخ، والتي تتطلب معالجة مجموعات بيانات كبيرة وإجراء عمليات محاكاة معقدة.
مجموعة "HX" من سلسلة حجم الجهاز الظاهري هي واحدة من مثيلات الأجهزة الظاهرية المحسنة للحوسبة عالية الأداء (HPC) في Azure. وهي مصممة لأحمال العمل كثيفة الذاكرة التي تتطلب كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي وأداء كبير لوحدة المعالجة المركزية، مثل قواعد البيانات في الذاكرة وتحليلات البيانات الضخمة والمحاكاة العلمية المعقدة. توفر الذاكرة الموسعة ووحدات المعالجة المركزية القوية على الأجهزة الظاهرية من سلسلة HX الموارد اللازمة للتعامل بكفاءة مع مجموعات البيانات الكبيرة وإجراء معالجة سريعة للبيانات. تم تصميم هذه الأجهزة الظاهرية لقطاعات مثل الخدمات المالية والبحث العلمي وتخطيط موارد المؤسسة، حيث تعد إدارة وتحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي أمرا بالغ الأهمية للنجاح والابتكار التشغيليين.
قواعد البيانات داخل الذاكرة: الأجهزة الظاهرية من سلسلة HX ممتازة لاستضافة قواعد البيانات في الذاكرة، والتي تتطلب ذاكرة واسعة للحفاظ على مجموعات البيانات الكبيرة في ذاكرة الوصول العشوائي للمعالجة والوصول السريع للغاية.
تحليلات البيانات الضخمة: يمكنهم التعامل مع تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة التي تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات في الذاكرة لتسريع التحليل، وهو أمر بالغ الأهمية لاتخاذ القرار في الوقت الحقيقي.
أبحاث الجينوم: غالبا ما تتضمن أبحاث علم الجينوم تحليل البيانات على نطاق واسع، حيث يمكن أن تعزز القدرة العالية للذاكرة الأداء بشكل كبير من خلال السماح بالاحتفاظ بالمزيد من مجموعة البيانات في الذاكرة، وتسريع التحليل.
المحاكاة المالية: تستخدم المؤسسات المالية الأجهزة الظاهرية من سلسلة HX لمنصات التداول عالية التردد ومحاكاة إدارة المخاطر التي تتطلب معالجة سريعة لأحجام البيانات الكبيرة للتنبؤ باتجاهات الأسهم أو حساب المخاطر الائتمانية في الوقت الفعلي.
أنظمة تخطيط موارد المؤسسات: تستفيد أنظمة تخطيط موارد المؤسسات الكبيرة (ERP) من الذاكرة العالية وقوة المعالجة للأجهزة الظاهرية من سلسلة HX لإدارة ومعالجة بيانات المؤسسة الواسعة ودعم أعداد كبيرة من المستخدمين المتزامنين بشكل فعال.
تعلم محتوى أحجام النظام الأساسي
للحصول على معلومات حول تسعير الأحجام المختلفة، راجع صفحات التسعير LinuxأوWindows.
1 يتم تمثيل معظم العائلات باستخدام حرف واحد، ولكن البعض الآخر مثل أحجام وحدة معالجة الرسومات (