VMCategory type
VMCategories definidos para Azure VMs.
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
GeneralPurpose: los tamaños de máquina virtual de uso general proporcionan una relación CPU-memoria equilibrada. Ideal para desarrollo y pruebas, bases de datos pequeñas o medianas, y servidores web de tráfico bajo o medio.
ComputeOptimized: los tamaños de máquina virtual optimizados para proceso tienen una alta proporción de CPU-memoria. Estos tamaños son idóneos para servidores web de tráfico medio, aplicaciones de red, procesos por lotes y servidores de aplicaciones.
MemoryOptimized: los tamaños de máquina virtual optimizados para memoria ofrecen una alta relación memoria-CPU que es ideal para servidores de bases de datos relacionales, cachés medianas y grandes y análisis en memoria.
StorageOptimized: Los tamaños de máquinas virtuales (VM) optimizadas 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.
GpuAccelerated: Los tamaños de máquina virtual optimizados para GPU son máquinas virtuales especializadas disponibles con GPU únicas, múltiples o fraccionarias.
Estos tamaños están diseñados para cargas de trabajo de proceso intensivo, uso intensivo de gráficos y visualización.
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.
HighPerformanceCompute: Azure Las máquinas virtuales de computación de alto rendimiento 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.
type VMCategory = string
