Azure Lab Services: guía del administrador
Importante
Azure Lab Services se retirará el 28 de junio de 2027. Para obtener más información, consulte la guía de retirada.
Los administradores de tecnología de la información (TI) que administran los recursos en la nube de una universidad suelen ser también responsables de configurar el plan de laboratorio en su institución. Después de configurar un plan de laboratorio, los administradores o formadores crean los laboratorios asociados al plan de laboratorio. En este artículo, se proporciona información general de alto nivel sobre los recursos de Azure relacionados e instrucciones para crearlos.
Nota:
En este artículo se hace referencia a las características disponibles en planes de laboratorio, que reemplazaron las cuentas de laboratorio.
En función de la configuración de un plan de laboratorio, algunos recursos se hospedan en su suscripción o en una suscripción administrada por Azure Lab Services.
- Las máquinas virtuales de laboratorio se hospedan en una suscripción de Azure propietaria de Azure Lab Services.
- Los planes de laboratorio, los laboratorios, las galerías de procesos y las versiones de imágenes se hospedan dentro de su suscripción.
- Si usa redes avanzadas, la red virtual y los recursos relacionados con la red para las máquinas virtuales de laboratorio se hospedan en la suscripción. De lo contrario, la red virtual se hospeda en una suscripción administrada por Azure Lab Services.
- Puede tener los planes de laboratorio, los laboratorios y las galerías de procesos en el mismo grupo de recursos o en otro.
Nota:
Si sigue usando cuentas de laboratorio, consulte Guía de administrador al usar cuentas de laboratorio.
Para más información, consulte Aspectos básicos de la arquitectura de laboratorios.
Subscription
Su universidad podría tener una o varias suscripciones de Azure. Las suscripciones se usan para administrar la facturación y la seguridad de los recursos y servicios de Azure que se usan en esta plataforma, incluidos los planes de laboratorio y los laboratorios.
La relación entre un plan de laboratorio y su suscripción es importante por los siguientes motivos:
- La facturación se notifica mediante la suscripción que contiene el plan de laboratorio.
- Puede conceder a los usuarios del inquilino de Microsoft Entra de la suscripción la capacidad de administrar planes de laboratorio y laboratorios de Azure Lab Services. Puede agregar a alguien como propietario de un plan de laboratorio, colaborador de un plan de laboratorio, creador de un laboratorio o propietario de un laboratorio. Para obtener más información sobre los roles RBAC integrados, consulte Administración de identidades.
Las máquinas virtuales (VM) de Lab Services se administran y hospedan automáticamente en una suscripción que pertenece a Azure Lab Services.
Resource group
Una suscripción contiene uno o varios grupos de recursos. Los grupos de recursos crean agrupaciones lógicas de recursos de Azure que se emplean juntos en la misma solución.
Antes de crear un plan de laboratorio, configure el grupo de recursos que lo contiene. Asigne un nombre a los grupos de recursos con cuidado. Los laboratorios se agrupan por nombre de grupo de recursos en el portal web de Lab Services: https://labs.azure.com.
También necesita un grupo de recursos al crear una instancia de Azure Compute Gallery. Puede colocar su plan de laboratorio y la galería de procesos en el mismo grupo de recursos o en grupos de recursos distintos. Si tiene previsto compartir la galería de procesos en varias soluciones, puede elegir el segundo enfoque.
Le recomendamos que invierta tiempo en planear la estructura de sus grupos de recursos. No es posible cambiar un plan de laboratorio ni un grupo de recursos de la galería de procesos después de crearlos. Si necesita cambiar el grupo de estos recursos, debe eliminarlos y crearlos de nuevo.
Plan de laboratorio
Un plan de laboratorio es un conjunto de configuraciones que influyen en la creación de un laboratorio. Es posible que un plan de laboratorio no esté asociado a ningún laboratorio, o que lo esté a uno o varios. Al empezar a trabajar con Azure Lab Services, es posible que tenga un único plan de laboratorio. A medida que el uso del laboratorio se escala verticalmente, puede optar por crear planes de laboratorio adicionales.
En la lista siguiente, se resaltan escenarios en los que debería tener más de un plan de laboratorio.
Administración de distintos requisitos de directivas entre laboratorios
Al crear un plan de laboratorio, se establecen directivas que se aplican a todos los laboratorios creados en él, como:
- La red virtual de Azure con recursos compartidos a los que puede acceder el laboratorio. Por ejemplo, puede tener un conjunto de laboratorios que necesiten acceso a un servidor de licencias dentro de una red virtual.
- Las imágenes de máquina virtual que los laboratorios pueden usarse para crear las máquinas virtuales. Por ejemplo, puede tener un conjunto de laboratorios que necesiten acceso a la imagen Data Science VM for Linux de Azure Marketplace.
Si cada uno de los laboratorios tiene requisitos de directiva únicos, es posible que tenga que crear planes de laboratorio independientes para administrar cada laboratorio por separado.
Aislamiento de los laboratorios piloto de los laboratorios activos o de producción
Es posible que quiera probar los cambios de directiva de un plan de laboratorio sin afectar a los laboratorios activos. La creación de un plan de laboratorio independiente con fines de piloto le permite aislar los cambios.
Laboratorio
Un laboratorio contiene máquinas virtuales (VM) que se asignan a un único alumno. En general, puede esperar lo siguiente:
- Tener un laboratorio para cada clase.
- Cree un nuevo conjunto de laboratorios para cada semestre, trimestre u otro sistema académico que use. En el caso de clases que necesiten usar la misma imagen, debe emplear una galería de proceso. De este modo, podrá reutilizar las imágenes entre laboratorios y períodos académicos.
Cuando determine cómo estructurar los laboratorios, tenga en cuenta los siguientes puntos:
Todas las VM de un laboratorio se implementan con la misma imagen con la que se han publicado
Como resultado, si tiene una clase que requiere que se publiquen distintas imágenes de laboratorio al mismo tiempo, debe crear laboratorios distintos para cada una.
La cuota de uso se establece en el nivel de laboratorio y se aplica a todos los usuarios del laboratorio
Para establecer cuotas diferentes para los usuarios, debe crear distintos laboratorios. Sin embargo, es posible agregar más horas a usuarios específicos después de haber establecido la cuota.
La programación de inicio o apagado se establece en el nivel de laboratorio y se aplica a todas las máquinas virtuales del laboratorio
Al igual que con la configuración de la cuota, si necesita establecer diferentes programaciones para los usuarios, debe crear un laboratorio aparte para cada programación.
De forma predeterminada, cada laboratorio tiene su propia red virtual. Si usa redes avanzadas, cada laboratorio usa la red especificada.
Azure Compute Gallery
Una instancia de Azure Compute Gallery está asociada a un plan de laboratorio. Actúa como repositorio central para las imágenes almacenadas. Una imagen se guarda en la galería cuando un educador la exporta desde la máquina virtual de plantilla de un laboratorio. Cada vez que un formador cambia una máquina virtual de plantilla y la exporta, se crean nuevas definiciones de imagen o versiones en la galería.
Los formadores pueden publicar una versión de una imagen desde la galería de procesos cuando crean un laboratorio. Aunque la galería almacena varias versiones de una imagen, los formadores solo pueden seleccionar la última versión cuando crean un laboratorio. La versión más reciente se elige en función del valor más alto de MajorVersion, luego MinorVersion y, por último, Patch. Para más información sobre las versiones, consulte Versiones de la imagen.
La galería de procesos es un recurso opcional. Si comienza con solo unos pocos laboratorios, es posible que no la necesite inmediatamente. Esta galería ofrece muchas ventajas que le resultarán útiles a medida que escale verticalmente a más laboratorios:
Puede guardar y administrar versiones de una imagen de máquina virtual de plantilla
Resulta útil cuando se crea una imagen personalizada o se realizan cambios, como los de configuración y software, en una imagen de la galería de Azure Marketplace. Por ejemplo, para requerir la instalación de software o herramientas diferentes. En lugar de solicitar a los alumnos que instalen manualmente estos requisitos previos por su cuenta, puede exportar diferentes versiones de imágenes de máquina virtual de plantilla en una galería de procesos. De esta manera, puede usar estas versiones de imágenes al crear otros laboratorios.
Puede compartir y volver a usar imágenes de máquina virtual de plantilla entre laboratorios
Puede guardar y reutilizar una imagen para que no tenga que configurarla desde cero cada vez que cree un laboratorio. Por ejemplo, si varias clases necesitan usar la misma imagen, créela y expórtela a la galería de procesos para que se pueda compartir entre laboratorios.
Puede cargar sus propias imágenes personalizadas desde otros entornos fuera de los laboratorios.
Puede cargar imágenes personalizadas en otros entornos fuera del contexto de los laboratorios. Por ejemplo, puede cargar imágenes desde su propio entorno de laboratorio físico o desde una máquina virtual de Azure a la galería de proceso. Una vez que importa una imagen en la galería, puede usar las imágenes para crear laboratorios.
Para agrupar imágenes de galería de procesos de manera lógica, puede utilizar uno de los métodos siguientes:
- Cree varias galerías de proceso. Cada plan de laboratorio solo se puede conectar a una galería de proceso, por lo que esta opción también requiere la creación de varios planes de laboratorio.
- Use una única galería de procesos que compartan varios planes de laboratorio. En este caso, cada plan de laboratorio solo puede habilitar las imágenes aplicables a los laboratorios de ese plan.
Nomenclatura
Cuando empiece a trabajar con Azure Lab Services, se recomienda establecer convenciones de nomenclatura para los recursos de Azure y Azure Lab Services. Para conocer las restricciones de nomenclatura de recursos, consulte Reglas y restricciones de nomenclatura de Microsoft.LabServices. Aunque las convenciones de nomenclatura que establezca son únicas para las necesidades de su organización, en la tabla siguiente, se describen algunas directrices:
| Tipo de recurso | Role | Patrón sugerido | Ejemplos |
|---|---|---|---|
| Resource group | Contiene uno o varios planes de laboratorio, laboratorios o galerías de procesos. | rg-labs-{org-name}-{env}-{instance}, rg-labs-{dept-name}-{env}-{instance} | rg-labs-contoso-pilot, rg-labs--math-prod-001 |
| Plan de laboratorio | Plantilla para laboratorios recién creados. | lp-{org-name}-{env}-{instance}, lp-{dept-name}-{env}-{instance} | lp-contoso, lp-contoso-pilot, lp-math-001 |
| Laboratorio | Contiene máquinas virtuales para alumnos. | {class-name}-{time}-{educator} | CS101-Fall2021, CS101-Fall2021-JohnDoe |
| Azure Compute Gallery | Contiene versiones de imágenes de máquina virtual. | sig_{org-name}_{env}_{instance}, sig_{dept-name}_{env}_{instance} | sig_contoso_001, sig_math_prod_001 |
En la tabla de procedimiento, los patrones de nombre sugeridos usan algunos términos y tokens:
| Término o token de patrón | Definición | Ejemplo |
|---|---|---|
| {org-name} | Token para el nombre corto de la organización sin espacios. | contoso |
| {dept-name} | Token para el nombre corto del departamento de la organización. | mate, bio, cs |
| {env} | Token para el nombre del entorno. | prod para producción, piloto para pruebas pequeñas |
| {instance} | Número para identificar la instancia si se han creado varios recursos. | 001, 123 |
| {class-name} | Token para el nombre corto o el código para la clase que se admite. | CS101, BIO101 |
| {educator} | Alias del formador que dirige el laboratorio. | johndoe |
| {time} | Token para el nombre corto (sin espacios) para la fecha en la que se ofrece la clase. | Spring2021, Dec2021 |
| rg | Indica que el recurso es un grupo de recursos. | |
| lp | Indica que el recurso es un plan de laboratorio. | |
| sig | Indica que el recurso es una galería de proceso. |
Para más información sobre la asignación de nombres a otros recursos de Azure, consultes Convenciones de nomenclatura para recursos de Azure.
Regions
Al configurar los recursos de Azure Lab Services, debe proporcionar una región o ubicación del centro de datos que hospede el recurso. Los planes de laboratorio pueden habilitar una o varias regiones en las que crear laboratorios.
Grupo de recursos. La región especifica el centro de datos donde se almacena la información sobre un grupo de recursos. Los recursos de Azure pueden estar en una región diferente a la del grupo de recursos en el que se encuentran.
Plan de laboratorio. La ubicación de un plan de laboratorio indica la región en que existe un recurso. Cuando un plan de laboratorio está conectado a su propia red virtual, la red debe estar en la misma región que el plan de laboratorio. Además, los laboratorios se crean en la misma región de Azure de esa red virtual.
Laboratorio. La ubicación en la que existe un laboratorio varía. No es necesario estar en la misma ubicación que el plan de laboratorio. Los administradores controlan en qué regiones se pueden crear laboratorios a través de la configuración del plan de laboratorio.
Como regla general, establezca la región de un recurso en la más próxima a sus usuarios. En el caso de los laboratorios, esto significa crear el laboratorio lo más cerca posible de sus alumnos. En el caso de los cursos cuyos alumnos se encuentren en distintas partes del mundo, intente crear un laboratorio ubicado centralmente o divida la clase en varios laboratorios según las regiones.
Nota:
Para que una región tenga suficiente capacidad de máquina virtual, primero solicite capacidad.
Tamaño de máquina virtual
Cuando los administradores o creadores de laboratorios crean un laboratorio, pueden elegir entre varios tamaños de máquina virtual, según las necesidades de su aula. La disponibilidad de tamaños de máquina virtual específicos depende de la región donde se encuentra el plan de laboratorio. Obtenga información sobre cómo puede solicitar más capacidad.
Para más información sobre los tamaños de máquina virtual y su costo, consulte Precios de Azure Lab Services.
Tamaños de máquina virtual predeterminados
| Size | Núm. mínimo de vCPU | Memoria mínima: GiB | serie | Uso sugerido |
|---|---|---|---|---|
| Pequeño | 2 | 4 | Standard_F2s_v2 | Es el más adecuado para la línea de comandos, la apertura del explorador web, los servidores web de poco tráfico o las bases de datos pequeñas o medianas. |
| Media | 4 | 8 | Standard_F4s_v2 | Es el más adecuado para bases de datos relacionales, análisis y almacenamiento en caché en memoria. |
| Mediano (virtualización anidada) | 4 | 16 | Standard_D4s_v4 | Es el más adecuado para bases de datos relacionales, análisis y almacenamiento en caché en memoria. Este tamaño admite la virtualización anidada. |
| grande | 8 | 16 | Standard_F8s_v2 | Es el más adecuado para aplicaciones que necesitan CPU más rápidas, un mejor rendimiento de los discos locales, bases de datos grandes y cachés de memoria grandes. |
| Grande (virtualización anidada) | 8 | 32 | Standard_D8s_v4 | Es el más adecuado para aplicaciones que necesitan CPU más rápidas, un mejor rendimiento de los discos locales, bases de datos grandes y cachés de memoria grandes. Este tamaño admite la virtualización anidada. |
| GPU pequeña (proceso) | 8 | 56 | Standard_NC8as_T4_v3 | Es el más adecuado para aplicaciones con un uso intensivo de proceso, como inteligencia artificial y aprendizaje profundo. |
| GPU pequeña (visualización) | 8 | 28 | Standard_NVas_v4 | (Solo Windows). Es el más adecuado para la visualización, la realización de streaming, los juegos y la codificación de forma remota con marcos como OpenGL y DirectX. |
| GPU mediana (visualización) | 12 | 112 | Standard_NV12s_v3 | (Solo Windows). Es el más adecuado para la visualización, la realización de streaming, los juegos y la codificación de forma remota con marcos como OpenGL y DirectX. |
Tamaños de máquina virtual alternativos
Para servirle mejor en ubicaciones donde hay alta demanda, puede seleccionar en una lista de tamaños de máquina virtual alternativos.
| Size | Núm. mínimo de vCPU | Memoria mínima: GiB | serie | Uso sugerido |
|---|---|---|---|---|
| GPU pequeña alternativa (proceso) | 6 | 112 | Standard_NC6s_v3 | Es el más adecuado para aplicaciones con un uso intensivo de proceso, como inteligencia artificial y aprendizaje profundo. |
| GPU pequeña alternativa (visualización) | 6 | 55 | Standard_NV6ads_A10_v5 | (Solo Windows). Es el más adecuado para la visualización, la realización de streaming, los juegos y la codificación de forma remota con marcos como OpenGL y DirectX. |
| GPU media alternativa (visualización) | 12 | 110 | Standard_NV12ads_A10_v5 | (Solo Windows). Es el más adecuado para la visualización, la realización de streaming, los juegos y la codificación de forma remota con marcos como OpenGL y DirectX. |
Tamaños de máquina virtual clásicos
Si crea un plan de laboratorio y sigue teniendo cuentas de laboratorio en la suscripción de Azure, puede seleccionar entre los tamaños de máquina virtual disponibles para las cuentas de laboratorio. En la interfaz de usuario de Azure Lab Services, estos tamaños de máquina virtual se marcan como tamaños de máquina virtual clásicos.
| Size | Núm. mínimo de vCPU | Memoria mínima: GiB | serie | Uso sugerido |
|---|---|---|---|---|
| Pequeño clásico | 2 | 4 | Standard_A2_v2 | Es el más adecuado para la línea de comandos, la apertura del explorador web, los servidores web de poco tráfico o las bases de datos pequeñas o medianas. |
| Medio clásico | 4 | 8 | Standard_A4_v2 | Es el más adecuado para bases de datos relacionales, análisis y almacenamiento en caché en memoria. |
| Clásico grande | 8 | 16 | Standard_A8_v2 | Es el más adecuado para aplicaciones que necesitan CPU más rápidas, un mejor rendimiento de los discos locales, bases de datos grandes y cachés de memoria grandes. |
| Medio clásico (virtualización anidada) | 4 | 16 | Standard_D4s_v3 | Es el más adecuado para bases de datos relacionales, análisis y almacenamiento en caché en memoria. Este tamaño admite la virtualización anidada. |
| Grande clásico (virtualización anidada) | 8 | 32 | Standard_D8s_v3 | Es el más adecuado para aplicaciones que necesitan CPU más rápidas, un mejor rendimiento de los discos locales, bases de datos grandes y cachés de memoria grandes. Este tamaño admite la virtualización anidada. |
| GPU pequeña clásica (proceso) | 6 | 56 | Standard_NC6 | Es el más adecuado para aplicaciones con un uso intensivo de proceso, como inteligencia artificial y aprendizaje profundo. |
| GPU pequeña clásica (visualización) | 6 | 56 | Standard_NV6 | Es el más adecuado para la visualización, la realización de streaming, los juegos y la codificación de forma remota con marcos como OpenGL y DirectX. |
| GPU mediana clásica (visualización) | 12 | 112 | Standard_NV12s_v3 | Es el más adecuado para la visualización, la realización de streaming, los juegos y la codificación de forma remota con marcos como OpenGL y DirectX. |
Funciones RBAC
Azure Lab Services proporciona control de acceso basado en roles de Azure (RBAC de Azure) integrado para escenarios de administración comunes. Una persona que tenga un perfil en Microsoft Entra ID puede asignar estos roles de Azure a usuarios, grupos, entidades de servicio o identidades administradas. Los roles pueden conceder o denegar el acceso a recursos y operaciones en recursos de Azure Lab Services. Obtenga más información sobre el control de acceso basado en roles de Azure en Azure Lab Services.
Filtrado de contenido
Puede que la escuela tenga que filtrar contenido para evitar que los alumnos accedan a sitios web inadecuados. Por ejemplo, puede que deba cumplir con la Ley de Protección de la Infancia en Internet (Children's Internet Protection Act, CIPA). Azure Lab Services no ofrece funcionalidad integrada de filtrado de contenido y no admite el filtrado de nivel de red.
Por lo general, los centros educativos abordan el filtrado de contenido instalando software que no es de Microsoft que filtra el contenido en cada equipo. Para instalar software de filtrado de contenido en cada equipo, debe instalar el software en la máquina virtual de plantilla de cada laboratorio.
Es necesario resaltar algunos puntos clave como parte de esta solución:
- Si tiene previsto usar la configuración de apagado automático, debe desbloquear varios nombres de host de Azure con el software que no es de Microsoft. La configuración de apagado automático usa una extensión de diagnóstico que debe ser capaz de comunicarse con Lab Services. De lo contrario, la configuración de apagado automático no se habilita para el laboratorio.
- También puede que quiera que cada alumno use una cuenta que no tenga privilegios de administrador en su máquina virtual para que no puedan desinstalar el software de filtrado de contenido. Cuando cree el laboratorio, debe agregar una cuenta de este tipo.
Para más información, consulte escenarios de red admitidos en Azure Lab Services.
Si su escuela necesita realizar el filtrado de contenido, comuníquese con nosotros mediante la sección de preguntas y respuestas de Azure Lab Services para obtener más información.
Administración de puntos de conexión
Muchas herramientas de administración de puntos de conexión, como Microsoft Configuration Manager, requieren que las máquinas virtuales Windows tengan identificadores de seguridad de máquina (SID) únicos. El uso de SysPrep para crear una imagen generalizada suele garantizar que cada máquina Windows tendrá un nuevo SID de máquina único generado cuando la máquina virtual arranca a partir de la imagen.
Con Lab Services, si crea un laboratorio con una plantilla, las máquinas virtuales de laboratorio tendrán el mismo SID. Incluso si usa una imagen generalizada para crear un laboratorio, la máquina virtual de plantilla y las máquinas virtuales de los usuarios de laboratorios tendrán el mismo SID de máquina. Las máquinas virtuales tienen el mismo SID porque la imagen de la máquina virtual de la plantilla está en un estado especializado cuando la publica para crear las máquinas virtuales de los alumnos.
Para obtener máquinas virtuales de laboratorio con SID único, cree un laboratorio sin una máquina virtual de plantilla. Debe usar una imagen generalizada de Azure Marketplace o una instancia asociada de Azure Compute Gallery. Para usar su propia instancia de Azure Compute Gallery, consulte Asociación o desasociación de una galería de procesos en Azure Lab Services. Los SID de la máquina se pueden comprobar mediante una herramienta como PsGetSid.
Si tiene previsto usar una herramienta de administración de puntos de conexión o software similar, se recomienda no usar máquinas virtuales de plantilla para los laboratorios.
Registro o unión a Microsoft Entra, unión híbrida de Microsoft Entra o unión a un dominio de AD
Para que los laboratorios sean fáciles de configurar y administrar, Azure Lab Services está diseñado sin necesidad de registrar o unir máquinas virtuales de laboratorio a Active Directory (AD) o a Microsoft Entra ID. Como resultado, Azure Lab Services no ofrece actualmente compatibilidad integrada para registrar o unir máquinas virtuales de laboratorio. Es posible registrarse o unirse a Microsoft Entra, unirse a un entorno híbrido de Microsoft Entra o máquinas virtuales del laboratorio de unión a un dominio de AD mediante otros mecanismos. Debido a las limitaciones del producto, no se recomienda intentar registrar o unir máquinas virtuales de laboratorio a Active Directory o a Microsoft Entra ID.
Precios
Considere esta información sobre los precios.
Azure Lab Services
Para información sobre los precios, consulte Precios de Azure Lab Services.
Las entradas de facturación en Microsoft Cost Management son por máquina virtual de laboratorio. Las etiquetas para el identificador del plan de laboratorio y el nombre del laboratorio se agregan automáticamente a cada entrada para un análisis y una presupuestación más flexibles.
Azure Compute Gallery
Si tiene previsto usar galerías de proceso para almacenar y administrar versiones de imágenes, tenga en cuenta los precios del servicio de la galería de procesos.
La creación de una galería de procesos y la asociación a su plan de laboratorio es gratuita. No se generan gastos hasta que se guarda una versión de la imagen en la galería. Los precios por usar una galería de procesos suelen ser insignificantes. Dado que el precio no se incluye en los precios de Azure Lab Services, es importante comprender cómo la galería lo calcula.
Cargos de almacenamiento
Para almacenar versiones de imágenes, una galería de procesos usa discos estándar administrados por unidades de disco duro (HDD) de forma predeterminada. Se recomienda usar discos administrados por HDD cuando usa la galería de procesos con Lab Services. El tamaño del disco administrado por HDD que se usa depende del tamaño de la versión de la imagen que se almacena. Lab Services admite tamaños de imagen y disco de hasta 128 GB. Para información sobre los precios, consulte Precios de Managed Disks.
Azure Lab Services no admite la conexión de discos adicionales a una plantilla de laboratorio o una máquina virtual de laboratorio.
Cargos por salida de replicación y red
Cuando se guarda una versión de imagen utilizando una VM de plantilla de laboratorio, Azure Lab Services la almacena primero en una región de origen. Sin embargo, es posible que tenga que replicar la versión de la imagen de origen en las regiones de destino.
Un cargo por salida de red se produce cuando una versión de una imagen se replica desde la región de origen a una región de destino. La cantidad cargada se basa en el tamaño de la versión de la imagen cuando la imagen se transfiere desde la región de origen. Para más información sobre los precios, consulte Detalles de precios de ancho de banda.
Los clientes de soluciones de educación pueden quedar eximidos de los cargos de salida. Para más información, póngase en contacto con su administrador de cuentas.
Para más información, consulte "¿Qué programas de transferencia de datos hay para clientes académicos y cuáles son los requisitos para optar a ellos?" en la sección de preguntas frecuentes de la página de programas para instituciones educativas.
Para obtener información sobre los costos para almacenar imágenes y sus replicaciones, consulte facturación en una instancia de Azure Compute Gallery.
Administración de costes
Es importante que los administradores del plan de laboratorio administren los costos mediante la eliminación rutinaria de las versiones de imágenes innecesarias de la galería.
Tenga cuidado de quitar la replicación en regiones específicas como una manera de reducir los costos. Los cambios en la replicación pueden tener efectos negativos sobre la capacidad de Azure Lab Services para publicar máquinas virtuales a partir de imágenes guardadas en una galería de proceso.
Contenido relacionado
Para más información sobre la configuración y la administración de laboratorios, consulte: