Bestimmen der Größe eines virtuellen Computers
Statt Verarbeitungsgeschwindigkeit, Arbeitsspeicher- und Speicherkapazitäten im Einzelnen angeben zu müssen, stellt Azure verschiedene VM-Größen zur Verfügung, die Varianten dieser Elemente in Konfigurationen unterschiedlicher Größe bieten. Azure bietet eine große Bandbreite an VM-Größenoptionen, mit der Sie eine geeignete Kombination aus Compute-, Arbeitsspeicher- und Speicherkapazitäten für Ihre Anforderungen erfüllen können.
Wissenswertes zu VM-Größen
Zum Bestimmen der geeigneten VM-Größe empfiehlt es sich, die Art der Workload in Betracht zu ziehen, die auf Ihrem virtuellen Computer ausgeführt werden soll. Basierend auf der Workload können Sie aus einer Teilmenge der verfügbaren VM-Größen auswählen.
Die folgende Tabelle enthält Größenklassifikationen für Azure Virtual Machines-Workloads sowie empfohlene Nutzungsszenarien.
| Klassifizierung | BESCHREIBUNG | Szenarios |
|---|---|---|
| Allgemeiner Zweck | Universelle VM-Größen zeichnen sich durch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen CPU und Arbeitsspeicher aus. | – Tests und Entwicklung – Kleine bis mittlere Datenbanken – Webserver mit geringem bis mittlerem Datenverkehr |
| Für Compute optimiert | Für Compute optimierte virtuelle Computer zeichnen sich durch ein hohes Verhältnis zwischen CPU und Arbeitsspeicher aus. | – Webserver mit mittlerem Datenverkehr – Netzwerkgeräte – Batchprozesse – Anwendungsserver |
| Arbeitsspeicheroptimiert | Arbeitsspeicheroptimierte VMs zeichnen sich durch ein hohes Verhältnis von Arbeitsspeicher zu CPU aus. | – Relationale Datenbankserver – Mittlere bis große Caches – In-Memory-Analysen |
| Speicheroptimiert | Datenspeicheroptimierte VMs zeichnen sich durch einen hohen Datenträgerdurchsatz und eine hohe E/A-Leistung aus. | – Big Data – SQL- und NoSQL-Datenbanken – Data Warehousing – Große Transaktionsdatenbanken |
| GPU | GPU-VMs sind auf virtuelle Computer für intensives Grafikrendering und intensive Videobearbeitung spezialisiert. Mit einem oder mehreren GPUs verfügbar. | – Modelltraining – Rückschlüsse mit Deep Learning |
| High Performance Computing | HPC (High Performance Computing) bietet virtuelle Computer mit den schnellsten und leistungsstärksten CPUs, die optional über Netzwerkschnittstellen (RDMA) mit hohem Durchsatz verfügen. | – Workloads, die schnelle Leistung erfordern – Netzwerke mit hohem Datenverkehr |
Resize virtual machines (Ändern der Größe für virtuelle Computer)
Die VM-Größe kann in Azure geändert werden, wenn sie nicht mehr Ihren Anforderungen entspricht. Sie können die Größe eines virtuellen Computers ändern, wenn Ihre aktuelle Hardwarekonfiguration in der neuen Größe zulässig ist. Diese Option ermöglicht eine äußerst agile und flexible VM-Verwaltung.
Wenn Sie den virtuellen Computer beenden und freigeben, können Sie eine beliebige Größe auswählen, die in Ihrer Region verfügbar ist.
Wichtig
Seien Sie vorsichtig, wenn Sie die Größe von Produktions-VMs ändern. Das Ändern einer VM-Größe erfordert möglicherweise einen Neustart, der einen vorübergehenden Ausfall verursachen oder dazu führen kann, dass sich Konfigurationseinstellungen wie die IP-Adresse ändern.