KnownVMCategory enum
Campos
| ComputeOptimized | Los tamaños de las máquinas virtuales optimizadas para proceso tienen una elevada relación entre CPU y memoria. Estos tamaños son idóneos para servidores web de tráfico medio, aplicaciones de red, procesos por lotes y servidores de aplicaciones. |
| FpgaAccelerated | Los tamaños de máquina virtual optimizados para FPGA son máquinas virtuales especializadas disponibles con FPGA única o múltiple. Estos tamaños están diseñados para las cargas de trabajo de procesos intensivos. En este artículo se proporciona información sobre el número y el tipo de FPGA, vCPU, discos de datos y NIC. El ancho de banda de red y el rendimiento del almacenamiento también se incluyen para cada tamaño de esta agrupación. |
| GeneralPurpose | Los tamaños de VM de uso general proporcionan una relación equilibrada entre CPU y memoria. Ideal para desarrollo y pruebas, bases de datos pequeñas o medianas, y servidores web de tráfico bajo o medio. |
| GpuAccelerated | Los tamaños de máquina virtual optimizada para GPU son máquinas virtuales especializadas con GPU individuales, múltiples o fraccionarias. Estos tamaños están diseñados para cargas de trabajo de proceso intensivo, uso intensivo de gráficos y visualización. |
| HighPerformanceCompute | Las máquinas virtuales de computación de alto rendimiento de Azure están optimizadas para diversas cargas de trabajo HPC como dinámica de fluidos computacional, análisis por elementos finitos, EDA frontend y backend, renderizado, dinámica molecular, geociencia computacional, simulación meteorológica y análisis de riesgos financieros. |
| MemoryOptimized | Los tamaños de máquinas virtuales optimizadas para memoria ofrecen una relación alta de memoria a CPU, que es excelente para servidores de bases de datos relacionales, memorias caché de medianas a grandes y análisis en memoria. |
| StorageOptimized | Los tamaños de máquinas virtuales (VM) optimizados para almacenamiento ofrecen un alto rendimiento de disco y IO, y son ideales para Big Data, SQL, bases de datos NoSQL, almacenamiento de datos y grandes bases de datos transaccionales. Por ejemplo, Cassandra, MongoDB, Cloudera y Redis. |
