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Größen für virtuelle Computer in Azure

Gilt für: ✔️ Linux-VMs ✔️ Windows-VMs ✔️ Flexible Skalierungsgruppen ✔️ Einheitliche Skalierungsgruppen

Azure-VM-Größen bieten eine Vielzahl von Optionen zum Hosten Ihrer Server und der zugehörigen Workloads in der Cloud. Die Größen sind in verschiedene Kategorien von Familien und Typen unterteilt, die jeweils für bestimmte Zwecke optimiert sind. Benutzer können die am besten geeignete VM-Größe entsprechend ihren Anforderungen auswählen, z. B. nach CPU, Arbeitsspeicher, Speicher und Netzwerkbandbreite.

In diesem Artikel werden die Größen vorgestellt, und Sie erhalten einen Überblick über die verfügbaren Größen sowie die verschiedenen Optionen für Azure-VM-Instanzen, die Sie zum Ausführen Ihrer Apps und Workloads verwenden können.

Tipp

Probieren Sie das Auswahltool für virtuelle Computer aus, um andere Größen zu ermitteln, die für Ihre Workload optimal sind.

YouTube-Video zur Auswahl der richtigen Größe für Ihren virtuellen Computer.

Benennung der VM-Größen und -Serien

Azure-VM-Größen folgen bestimmten Namenskonventionen, um unterschiedliche Features und Spezifikationen anzugeben. Jedes Zeichen im Namen stellt unterschiedliche Aspekte der VM dar. Dazu zählen die VM-Familie, die Anzahl von virtuellen CPUs (vCPUs) und zusätzliche Features wie Storage Premium oder enthaltene Beschleuniger.

Die VM-Benennung wird weiter in den Namen der „Serie“ und den Namen „Größe“ unterteilt. Die Namen von Größen enthalten zusätzliche Zeichen, die die Anzahl von vCPUs, den Speichertyp usw. darstellen.

Category Beschreibung Links
Typ Grundlegende Kategorisierung nach beabsichtigter Workload Allgemeiner Zweck
Computeoptimiert
Arbeitsspeicheroptimiert
Speicheroptimiert
GPU-beschleunigt
FPGA (Field Programmable Gate Array)-beschleunigt
Reihen Gruppe von Größen mit ähnlicher Hardware und ähnlichen Features Zur Registerkarte „Serie“ wechseln
Größe Spezifische VM-Konfiguration, einschließlich vCPUs, Arbeitsspeicher und Beschleunigern Zur Registerkarte „Größe“ wechseln

Aufschlüsselung der Namensstruktur

Im Folgenden sehen Sie eine Aufschlüsselung der Namensstruktur für die Größenserie „Universell, DCads_v5“.

Grafik: Aufschlüsselung der VM-Größenserie „DCadsv5“ mit einer Beschreibung jedes Buchstabens und Bestandteils des Namens1 Die meisten Familien werden mit einem einzigen Buchstaben dargestellt. Für andere Familien wie z. B. GPU-Größen werden jedoch zwei Buchstaben verwendet (ND-series, NV-series usw.).
2 Die meisten Unterfamilien werden mit einem einzigen Großbuchstaben dargestellt, andere (z. B. Ebsv5-series) gelten jedoch aufgrund von Funktionsunterschieden als Unterfamilien der übergeordneten Familie.
3 Wenn kein Funktionsbuchstaben für eine CPU angegeben ist, verwendet die Serie Intel x86-64-CPUs. Eine AMD-CPU wird mit dem Buchstaben a angegeben. Eine ARM-basierte CPU (Microsoft Cobalt oder Ampere Altra) wird mit dem Buchstaben p angegeben.
4 Der Name einer Größe kann eine beliebige Anzahl zusätzlicher Features enthalten. Es können beispielsweise keine (Dv5-series) oder drei (Dplds_v6-series) zusätzliche Features angegeben sein.
5 Versionsnummern sind nur dann im Namen einer Größe enthalten, wenn es mehrere Versionen derselben Serie gibt. Wenn Sie die erste Version einer Serie (HB-series, B-series usw.) verwenden, ist die Versionsnummer häufig nicht im Namen der Größe enthalten.

Hinweis

Nicht alle Größen umfassen Unterfamilien, unterstützen Beschleuniger oder geben den CPU-Anbieter an. Weitere Informationen zu Namenskonventionen für VM-Größen finden Sie unter Benennungskonventionen für Azure-VM-Größen.

Liste der VM-Größenfamilien nach Typ

Dieser Abschnitt enthält eine Liste aller Größenserien der aktuellen Generation mit Registerkarten für die einzelnen Größenfamilien. Jede Gruppe verfügt über eine Spalte „Liste der Serien“ mit einer verknüpften Liste aller verfügbaren Größenserien. Über diese Links gelangen Sie zur Seite der Familie der jeweiligen Serie, auf der Sie detaillierte Informationen zu jeder Größe in dieser Serie finden oder zur Seite der Serie wechseln können, um eine Liste der Größen in dieser Serie einzusehen.

Wenn Sie mehr über eine Größenfamilie erfahren möchten, klicken Sie im Abschnitt zum Typ auf die Registerkarte für die jeweilige Familie. Dort finden Sie eine Zusammenfassung mit einer kurzen Beschreibung der Familie, die Workloads, für die die Familie empfohlen wird, und einen Link, über den Sie die vollständige Seite der Familie mit Spezifikationen für alle Serien in dieser Familie anzeigen können.

Allgemeiner Zweck

Universelle VM-Größen zeichnen sich durch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen CPU und Arbeitsspeicher aus. Ideal für Tests und Entwicklung, kleine bis mittlere Datenbanken sowie Webserver mit geringer bis mittlerer Auslastung.

Familie Workloads (Arbeitslasten) Liste der Serien
A-Familie Einstiegsebene (wirtschaftlich) Av2-Serie
Serien der A-Familie der vorherigen Generation
B-Familie Burstfähig Bsv2-Serie
Basv2-Serie
Bpsv2-Serie
D-Familie Unternehmensanwendungen
Relationale Datenbanken
Speicherinternes Zwischenspeichern
Datenanalysen
Dpsv6-Serie und Dplsv6-Serie
Dpdsv6-Serie und Dpldsv6-Serie
Dalsv6- und Daldsv6-Serie
Dpsv5- und Dpdsv5-Serie
Dpldsv5- und Dpldsv5-Serie
Dlsv5- und Dldsv5-Serie
Dv5- und Dsv5-Serie
Ddv5- und Ddsv5-Serie
Dasv5- und Dadsv5-Serie
Serien der D-Familie der vorherigen Generation
DC-Familie D-Familie mit Confidential Computing DCasv5- und DCadsv5-Serie
DCas_cc_v5- und DCads_cc_v5-Serie
DCesv5- und DCedsv5-Serie
DCsv3- und DCdsv3-Serie
DC-Familie der vorherigen Generation

Für Compute optimiert

Für Compute optimierte VM-Größen verfügen über ein hohes Verhältnis zwischen CPU und Arbeitsspeicher. Diese Größen sind ideal für Webserver, Netzwerkappliances, Batchvorgänge und Anwendungsserver mit mittlerer Auslastung.

Liste der für Compute optimierten VM-Größenfamilien:

Familie Workloads (Arbeitslasten) Liste der Serien
F-Familie Webserver mit mittlerem Datenverkehrsaufkommen
Netzwerkgeräte
Batchprozesse
Anwendungsserver
Fasv6- und Falsv6-Serie
Fsv2-Serie
F-Familie der vorherigen Generation
FX-Familie Electronic Design Automation (EDA)
Große relationale Datenbanken
Mittelgroße bis große Caches
In-Memory-Analysen
FX-Serie

Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.

Arbeitsspeicheroptimiert

Arbeitsspeicheroptimierte VM-Größen bieten ein hohes Arbeitsspeicher-zu-CPU-Verhältnis und eignen sich hervorragend für relationale Datenbankserver, mittelgroße bis große Caches und In-Memory-Analysen.

Liste der arbeitsspeicheroptimierten VM-Größen mit Links zu den Abschnitten zu den einzelnen Serien auf der Seite der Familie:

Familie Workloads (Arbeitslasten) Liste der Serien
E-Familie Relationale Datenbanken
Mittelgroße bis große Caches
In-Memory-Analysen
Easv6- und Eadsv6-Serie
Ev5- und Esv5-Serie
Edv5- und Edsv5-Serie
Easv5- und Eadsv5-Serie
Epsv5- und Epdsv5-Serie
Familien der vorherigen Generation
Eb-Familie E-Familie mit hoher Remotespeicherleistung Ebdsv5- und Ebsv5-Serie
EC-Familie E-Familie mit Confidential Computing Ecasv5- und Ecadsv5-Serie
ECas_cc_v5- und ECads_cc_v5-Serie
Ecesv5- und Ecedsv5-Serie
M-Familie Extrem große Datenbanken
Hoher Arbeitsspeicherbedarf
Msv3- und Mdsv3-Serie
Mv2-Serie
Msv2 und Mdsv2-Serie
Andere Familien Arbeitsspeicheroptimierte Größen älterer Generationen Familien der vorherigen Generation

Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.

Speicheroptimiert

Datenspeicheroptimierte VM-Größen bieten hohen Datenträgerdurchsatz und hohe E/A und eignen sich ideal für Big Data, SQL, NoSQL-Datenbanken, Datawarehousing und große transaktionale Datenbanken. Beispiele bilden Cassandra, MongoDB, Cloudera und Redis.

Liste der datenspeicheroptimierten VM-Größenfamilien:

Familie Workloads (Arbeitslasten) Liste der Serien
L-Familie Hoher Datenträger- und E/A-Durchsatz
Big Data
SQL- und NoSQL-Datenbanken
Data Warehousing
Große Transaktionsdatenbanken
Lsv3-Serie
Lasv3-Serie
L-Familie der vorherigen Generation

Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.

GPU beschleunigt

GPU-optimierte VM-Größen sind spezialisierte VMs mit einzelnen, mehreren oder Teil-GPUs. Diese Größen sind für rechenintensive, grafikintensive und visualisierungsorientierte Workloads vorgesehen.

Liste der datenspeicheroptimierten VM-Größenfamilien:

Familie Workloads (Arbeitslasten) Liste der Serien
NC-Familie Rechenintensiv
Grafikintensiv
Visualisierung
NC-Serie
NCads_H100_v5-Serie
NCv2-Serie
NCv3-Serie
NCasT4_v3-Serie
NC_A100_v4-Serie
ND-Familie Großer Speicherbedarf, rechenintensiv
Großer Speicherbedarf, grafikintensiv
Großer Speicherbedarf, Visualisierung
ND_MI300X_v5-Serie
ND-H100-v5-Serie
NDm_A100_v4-Serie
ND_A100_v4-Serie
NG-Familie Virtual Desktop (VDI)
Cloud Gaming
NGads V620-Serie
NV-Familie Virtual Desktop (VDI)
Berechnungen mit einfacher Genauigkeit
Videocodierung und -rendering
NV-Serie
NVv3-Serie
NVv4-Serie
NVadsA10_v5-Serie
NV-Familie der vorherigen Generation

Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.

FPGA-beschleunigt

FPGA-optimierte VM-Größen sind für spezialisierte virtuelle Computer mit einzelnen oder mehreren FPGAs verfügbar. Diese Größen sind für rechenintensive Workloads ausgelegt. Dieser Artikel enthält Informationen über die Anzahlen und Typen von FPGAs, vCPUs, Datenträgern und NICs. Der Speicherdurchsatz und die Netzwerkbandbreite sind für die jeweiligen Größen in dieser Gruppe ebenfalls enthalten.

Liste der FPGA (Field Programmable Gate Array)-beschleunigten VM-Größenfamilien:

Familie Workloads (Arbeitslasten) Liste der Serien
NP-Familie Machine Learning-Rückschluss
Videotranscodierung
Datenbanksuche und -analyse
NP-Serie

Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.

High Performance Computing

Azure-High Performance Computing (HPC)-VMs sind für verschiedene HPC-Workloads optimiert, z. B. numerische Strömungsmechanik, Finite-Element-Analyse, Front-End- und Back-End-EDA, Rendering, Molekulardynamik, numerische Geowissenschaften, Wettersimulation und Finanzrisikoanalyse.

Liste der für High Performance Computing optimierten VM-Größenfamilien:

Familie Workloads (Arbeitslasten) Liste der Serien
HB-Familie Hohe Speicherbandbreite
Strömungssimulation
Wettermodelle
HB-Serie
HBv2-Serie
HBv3-Serie
HBv4-Serie
HC-Familie Compute mit hoher Dichte
FE-Analyse
Moleküldynamik
Computergestützte Chemie
HC-Serie
HX-Familie Große Arbeitsspeicherkapazität
Electronic Design Automation (EDA)
HX-Serie

Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.

Artikel mit Informationen zu Plattformgrößen

REST-API

Informationen zur Verwendung der REST-API, um VM-Größen abzufragen, finden Sie nachstehend:

Benchmarkergebnisse

Weitere Informationen zur Computeleistung für virtuelle Linux-Computer unter Verwendung der CoreMark-Benchmarkergebnisse.

Weitere Informationen zur Computeleistung für virtuelle Windows-Computer unter Verwendung der SPECInt-Benchmarkergebnisse.

Andere Größeninformationen

Liste aller verfügbaren Größen: Größen

Preisrechner: Preisrechner

Informationen zu Datenträgertypen: Datenträgertypen

Nächste Schritte

Weitere Informationen dazu, wie Sie mit Azure-Computeeinheiten (ACU) die Computeleistung von Azure-SKUs vergleichen können.

Azure Dedicated Host stellt physische Server bereit, auf denen einem Azure-Abonnement zugewiesene VMs (Virtual Machines, virtuelle Computer) gehostet werden können.

Weitere Informationen finden Sie unter Überwachen von Azure-VMs.