Größen für virtuelle Computer in Azure

Artikel
08/25/2023

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

In diesem Artikel werden die verfügbaren Größen und Optionen für die virtuellen Azure-Computer beschrieben, die Sie zum Ausführen Ihrer Apps und Workloads verwenden können. Darüber hinaus werden Überlegungen zur Bereitstellung angestellt, die Sie berücksichtigen sollten, wenn Sie eine Verwendung dieser Ressourcen planen.

Tipp

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

Typ	Größen	BESCHREIBUNG
Allgemeiner Zweck	B, Dsv3, Dv3, Dasv4, Dav4, DSv2, Dv2, Av2, DC, DCv2, Dpdsv5, Dpldsv5, Dpsv5, Dplsv5, Dv4, Dsv4, Ddv4, Ddsv4, Dv5, Dsv5, Ddv5, Ddsv5, Dasv5, Dadsv5, DCasv5, DCadsv5	Ausgewogenes Verhältnis von CPU zu Arbeitsspeicher. Ideal für Tests und Entwicklung, kleine bis mittlere Datenbanken sowie Webserver mit geringer bis mittlerer Auslastung.
Für Compute optimiert	F, Fs, Fsv2, FX	Hohes Verhältnis von CPU zu Arbeitsspeicher. Ideal für Webserver, Network Appliances, Stapelverarbeitungsvorgänge und Anwendungsserver mit mittlerer Auslastung.
Arbeitsspeicheroptimiert	Esv3, Ev3, Easv4, Eav4, Epdsv5, Epsv5, Ev4, Esv4, Edv4, Edsv4, Ev5, Esv5, Edv5, Edsv5, Easv5, Eadsv5, Mv2, M, DSv2, Dv2, ECasv5, ECadsv5	Hohes Verhältnis von Speicher zu CPU. Hervorragend geeignet für relationale Datenbankserver, mittlere bis große Caches und In-Memory-Analysen.
Speicheroptimiert	Lsv2, Lsv3, Lasv3	Hoher Datenträgerdurchsatz und E/A, ideal für Big Data, SQL, NoSQL-Datenbanken, Datawarehousing und große transaktionale Datenbanken.
GPU	NC, NCv2, NCv3, NCasT4_v3, NC A100 v4, ND, NDv2, NGads V620, NV, NVv3, NVv4, NDasrA100_v4, NDm_A100_v4	Spezielle virtuelle Computer als Ziel für aufwendiges Grafikrendering und Videobearbeitung sowie für Modelltraining und Rückschlüsse (ND) mit Deep Learning. Mit einem oder mehreren GPUs verfügbar.
High Performance Computing	HB, HBv2, HBv3, HBv4, HC, HX	Unsere virtuellen Computer mit den schnellsten und leistungsfähigsten CPUs, die optional über Netzwerkschnittstellen mit hohem Durchsatz (RDMA) verfügen.

Informationen zu den Preisen der unterschiedlichen Größen finden Sie auf den Seiten mit den Preisinformationen für Linux oder Windows.
Informationen zur Verfügbarkeit von VM-Größen in Azure-Regionen finden Sie unter Verfügbare Produkte nach Region.
Informationen zu den allgemeinen Einschränkungen von virtuellen Azure-Computern finden Sie unter Einschränkungen für Azure-Abonnements und Dienste, Kontingente und Einschränkungen.
Weitere Informationen dazu, wie VM-Namen in Azure zugewiesen werden, finden Sie unter Namenskonventionen für Azure-VM-Größen.

REST-API

Informationen zur Verwendung der REST-API, um VM-Größen abzufragen, finden Sie in den folgenden Artikeln:

ACU

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

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.

Verwalten von Kosten

Azure-Dienste kosten Geld. Mit Azure Cost Management können Sie Budgets festlegen und Warnungen konfigurieren, um die Kontrolle über Ihre Ausgaben zu behalten. Analysieren, verwalten und optimieren Sie Ihre Azure-Kosten mit Cost Management. Weitere Informationen finden Sie in der Schnellstartanleitung zur Kostenanalyse.

Nächste Schritte

Weitere Informationen zu den verschiedenen verfügbaren Größen von virtuellen Computern:

Allgemeiner Zweck
Computeoptimiert
Arbeitsspeicheroptimiert
Speicheroptimiert
GPU
High Performance Computing
Auf der Seite Vorherige Generation finden Sie die Serien A Standard, Dv1 (D1–4 und D11–14 v1) sowie A8–A11.