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Un perfil de carga de trabajo determina la cantidad de recursos de proceso y memoria disponibles para las aplicaciones de contenedor implementadas en un entorno.
Los perfiles están configurados para adaptarse a las diferentes necesidades de las aplicaciones.
| Tipo de perfil | Descripción | Uso posible |
|---|---|---|
| Consumo | Se agrega automáticamente a cualquier nuevo entorno. | Aplicaciones que no presentan requisitos de hardware específicos |
| GPU de consumo | GPUs sin servidor de escalado a cero están disponibles en las regiones Oeste de EE. UU. 3, Este de Australia y Centro de Suecia. | Aplicaciones que requieren GPU |
| Dedicado (de uso general) | Equilibrio de recursos de memoria y proceso. | Aplicaciones que requieren mayores cantidades de CPU o memoria. |
| Dedicado (optimizado para memoria) | Aumento de recursos de memoria. | Aplicaciones que necesitan acceso a datos grandes en memoria, modelos de aprendizaje automático en memoria u otros requisitos de memoria elevada. |
| Dedicado (con compatibilidad para GPU) | Habilitado para GPU con un aumento de los recursos de memoria y proceso disponibles en las regiones Oeste de EE. UU. 3 y Norte de Europa. | Aplicaciones que requieren GPU |
Nota:
Al usar perfiles de carga de trabajo habilitados para GPU, asegúrese de que la aplicación ejecuta la versión más reciente de CUDA.
El perfil de carga de trabajo de consumo es el perfil predeterminado agregado a cada tipo de entorno de perfiles de carga de trabajo. Puede agregar perfiles de carga de trabajo de GPU de consumo para cada tipo de GPU. Todos los perfiles de carga de trabajo de Consuption:
- Escalado automático según sea necesario
- Puede implementar varias aplicaciones
Puede agregar perfiles de carga de trabajo dedicados a su entorno. Estos le permiten:
- Uso de máquinas virtuales reservadas para las aplicaciones
- Seleccione el tipo y el tamaño de la máquina virtual.
- Implementación de varias aplicaciones en cada perfil
- Uso del escalado automático para agregar y quitar instancias de máquina virtual en función de las necesidades de las aplicaciones
- Limitar el escalado del perfil para controlar mejor los costos.
Puede configurar cada una de las aplicaciones para que se ejecute en cualquiera de los perfiles de carga de trabajo definidos en el entorno de Container Apps. Esta configuración es idónea para implementar microservicios donde cada aplicación se puede ejecutar en la infraestructura de proceso adecuada.
Nota:
Solo puede agregar un perfil de carga de trabajo de GPU dedicada al crear inicialmente un entorno. La GPU de consumo y otros tipos de perfiles de carga de trabajo se pueden agregar más adelante.
Tipos de perfil
Hay diferentes tipos y tamaños de perfiles de carga de trabajo disponibles por región. De forma predeterminada, cada entorno habilitado para perfil de carga de trabajo incluye un perfil de consumo, pero también puede agregar cualquiera de los perfiles siguientes:
| Nombre para mostrar | Nombre | Unidad Central de Procesamiento Virtual (vCPU) | Memoria (GiB) | Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU) | Categoría | Asignación | Nombre de cuota |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Consumo | Consumo | 4 | 8 | - | Consumo | por réplica | Núcleos de consumo del entorno administrado |
| Consumo-GPU:NC24-A100 | Consumo-GPU:NC24-A100 | veinticuatro | 220 | 1 | GPU de consumo | por réplica | Consumo de suscripciones NCA 100 Gpu |
| Consumo-GPU:NC8as-T4 | Consumo-GPU:NC8as-T4 | 8 | 56 | 1 | GPU de consumo | por réplica | Consumo de suscripciones T 4 Gpu |
| Dedicated-D4 | D4 | 4 | 16 | - | Uso general | por nodo | Núcleos de uso general del entorno administrado |
| Dedicated-D8 | D8 | 8 | 32 | - | Uso general | por nodo | Núcleos de uso general del entorno administrado |
| Dedicated-D16 | D16 | 16 | 64 | - | Uso general | por nodo | Núcleos de uso general del entorno administrado |
| Dedicated-D32 | D32 | 32 | 128 | - | Uso general | por nodo | Núcleos de uso general del entorno administrado |
| Dedicated-E4 | E4 | 4 | 32 | - | Memoria optimizada | por nodo | Núcleos optimizados para memoria del entorno administrado |
| Dedicated-E8 | E8 | 8 | 64 | - | Memoria optimizada | por nodo | Núcleos optimizados para memoria del entorno administrado |
| Dedicated-E16 | E16 | 16 | 128 | - | Memoria optimizada | por nodo | Núcleos optimizados para memoria del entorno administrado |
| Dedicated-E32 | E32 | 32 | 256 | - | Memoria optimizada | por nodo | Núcleos optimizados para memoria del entorno administrado |
| Dedicado:NC24-A100 | NC24-A100 | veinticuatro | 220 | 1 | GPU habilitada | por nodo* | Suscripción NCA 100 Gpus |
| Dedicado:NC48-A100 | NC48-A100 | 48 | 440 | 2 | GPU habilitada | por nodo* | Suscripción NCA 100 Gpus |
| Dedicado:NC96-A100 | NC96-A100 | 96 | 880 | 4 | GPU habilitada | por nodo* | Suscripción NCA 100 Gpus |
* La capacidad se asigna según el caso. Envíe una incidencia de soporte técnico para solicitar la cantidad de capacidad necesaria para la aplicación.
Nota:
El comando az containerapp env workload-profile set ya no está disponible para seleccionar un perfil de carga de trabajo. En su lugar, use az containerapp env workload-profile add o az containerapp env workload-profile update.
Además de un tamaño de núcleo y un tamaño de memoria diferentes, a cada perfil de carga de trabajo se le asigna un tamaño de almacenamiento diferente. Este espacio asignado se usa para el tiempo de ejecución. No use este almacenamiento para los datos de la aplicación. En su lugar, use una unidad de almacenamiento.
La disponibilidad de diferentes perfiles de carga de trabajo varía según la región.
Consumo de recursos
Puede restringir el uso de memoria y CPU de cada aplicación dentro de un perfil de carga de trabajo, y puede ejecutar varias aplicaciones dentro de una sola instancia de un perfil de carga de trabajo. Sin embargo, el total de recursos disponibles para una aplicación de contenedor es menor que los recursos asignados a un perfil. La diferencia entre los recursos asignados y disponibles es la cantidad reservada por el entorno de ejecución de Container Apps.
Ampliación
Cuando la demanda de nuevas aplicaciones o más réplicas de una aplicación existente supera los recursos actuales del perfil, se pueden agregar instancias de perfil.
Al mismo tiempo, si el número de réplicas necesarias disminuye, se pueden quitar instancias de perfil. Tiene control sobre las restricciones en el número mínimo y máximo de instancias de perfil.
Azure calcula la facturación en gran medida en función del número de instancias de perfil en ejecución.
Redes
Cuando se usa el entorno de perfiles de carga de trabajo, hay disponibles características de red adicionales que protegen completamente el tráfico de red de entrada y salida (como las rutas definidas por el usuario). Para más información sobre qué características de red se admiten, consulte Redes en el entorno de Azure Container Apps. Para conocer los pasos sobre cómo proteger la red con Container Apps, consulte la sección Bloqueo del entorno de la aplicación de contenedor.