VMCategory type
VMCategories definidas para máquinas virtuales de Azure.
Consulte: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/overview?tabs=breakdownseries%2Cgeneralsizelist%2Ccomputesizelist%2Cmemorysizelist%2Cstoragesizelist%2Cgpusizelist%2Cfpgasizelist%2Chpcsizelist#general-purpose
knownVMCategory se puede usar indistintamente con VMCategory, esta enumeración contiene los valores conocidos que admite el servicio.
Valores conocidos admitidos por el servicio
generalPropósito: los tamaños de máquina virtual de uso general proporcionan una relación equilibrada de CPU a memoria. Ideal para pruebas y desarrollo, bases de datos pequeñas a medianas y servidores web de tráfico bajo a medio.
ComputeOptimized: los tamaños de máquina virtual optimizados para proceso tienen una relación elevada de CPU a memoria. Estos tamaños son adecuados para servidores web de tráfico medio, dispositivos de red, procesos por lotes y servidores de aplicaciones.
MemoryOptimized: los tamaños de máquina virtual optimizados para memoria ofrecen una alta proporción de memoria a CPU que es excelente para los servidores de bases de datos relacionales, cachés medianas a grandes y análisis en memoria.
StorageOptimized: los tamaños de máquina virtual optimizada para almacenamiento ofrecen un alto rendimiento de disco e E/S, y son ideales para macrodatos, SQL, bases de datos NoSQL, almacenamiento de datos y bases de datos transaccionales grandes.
Algunos ejemplos son Cassandra, MongoDB, Cloudera y Redis.
GpuAccelerated: los tamaños de máquina virtual optimizados para GPU son máquinas virtuales especializadas disponibles con GPU únicas, múltiples o fraccionadas.
Estos tamaños están diseñados para cargas de trabajo de visualización, de uso intensivo de gráficos y proceso intensivo.
FpgaAccelerated: los tamaños de máquina virtual optimizados para FPGA son máquinas virtuales especializadas disponibles con FPGA única o múltiple.
Estos tamaños están diseñados para cargas de trabajo de proceso intensivo. En este artículo se proporciona información sobre el número y el tipo de FPGA, vCPU, discos de datos y NIC.
El rendimiento del almacenamiento y el ancho de banda de red también se incluyen para cada tamaño de esta agrupación.
HighPerformanceCompute: las máquinas virtuales de proceso de alto rendimiento de Azure están optimizadas para diversas cargas de trabajo de HPC, como dinámica de fluidos computacionales, análisis de elementos finitos, front-end y EDA de back-end, representación, dinámica molecular, ciencia geográfica computacional, simulación meteorológica y análisis de riesgos financieros.
type VMCategory = string