Considérations liés à la migration des labs physiques vers Azure Lab Services

Important

Azure Lab Services sera mis hors service le 28 juin 2027. Pour plus d’informations, consultez le guide de mise hors service.

Azure Lab Services vous permet de fournir des environnements lab auxquels les utilisateurs peuvent accéder n’importe où, à tout moment de la journée. Lorsque vous migrez des labs physiques vers Azure Lab Services, vous devez réévaluer votre structure de lab afin de réduire les coûts et d’optimiser l’expérience pour les créateurs de laboratoires et les utilisateurs. Dans cet article, vous découvrirez les considérations et les avantages de la migration des labs physiques vers Azure Lab Services.

Considérations relatives à la migration vers Azure Lab Services

Lorsque vous migrez des labs physiques vers Azure Lab Services, vous devez prendre en compte les aspects suivants :

• Quelle est la structure du lab ? Les labs sont-ils utilisés à des fins différentes (lab partagé), tels que plusieurs classes ou sont-ils dédiés (lab à usage unique) ?
• Quelles sont les exigences logicielles pour le lab ?
• Quels sont les besoins en matériel du lab ? Un lab partagé doit répondre aux besoins de tous les scénarios d’utilisation et a donc des exigences plus élevées.

Pour bénéficier de manière optimale, vous devez réévaluer le contenu du lab et de l’image dans son ensemble. Il n’est pas recommandé de réutiliser la même image de lab à partir de votre lab physique tel qu’il est.

Structure de lab

En règle générale, un lab physique est partagé par les étudiants de plusieurs classes. Par conséquent, toutes les applications logicielles de classes sont installées ensemble à la fois sur chaque lab d’ordinateur. Lorsqu’une classe utilise le lab, les étudiants exécutent uniquement un sous-ensemble des applications pertinentes pour leur classe.

Ce type de lab d’ordinateurs physiques entraîne souvent une augmentation de la configuration matérielle requise :

• Une grande taille de disque peut être nécessaire pour installer l’ensemble combiné d’applications nécessaires par les classes qui partagent le lab.
• Certaines applications nécessitent plus de puissance de traitement par rapport à d’autres, ou nécessitent des processeurs spécialisés, tels qu’un GPU. En installant plusieurs applications sur le même lab d’ordinateur, chaque ordinateur doit disposer d’un matériel suffisant pour exécuter les applications les plus gourmandes en calcul.

Ce niveau de matériel est gaspiller pour les classes qui utilisent uniquement le lab pour exécuter des applications qui nécessitent moins de mémoire, de puissance de calcul ou d’espace disque.

Azure Lab Services est conçu pour utiliser du matériel plus efficacement, afin que vous payiez uniquement ce dont vos utilisateurs ont réellement besoin et qu’ils utilisent. Avec Azure Lab Services, les labs sont structurés pour être plus précis :

• Un lab est créé pour chaque classe (ou session d’une classe).
• Sur l’image du lab, seules les applications logicielles nécessaires à cette classe spécifique sont installées.

Cette structure permet d’identifier la taille de machine virtuelle optimale pour chaque classe en fonction de la charge de travail spécifique et de réduire les exigences de taille de disque (Azure Lab Services prend actuellement en charge une taille de disque de 127 Go).

Lorsque vous utilisez Azure Lab Services, il est recommandé d’utiliser des labs à usage unique.

En savoir plus sur comment structurer des labs dans le guide d’administrateur(-trice) Azure Lab Services.

Avantages

Il existe plusieurs avantages liés à l’utilisation de labs à usage unique (par exemple, une classe par lab) :

• Optimisez les coûts en sélectionnant la taille de machine virtuelle appropriée pour chaque lab. Consultez l’exemple de cas d’utilisation et d’analyse des coûts ci-dessous.

• Les machines virtuelles de lab contiennent uniquement les logiciels nécessaires à leur objectif. Cela simplifie la configuration et la maintenance des labs par les créateurs de labs et offre plus de clarté pour les utilisateurs du lab.

• L’accès à chaque lab individuel est contrôlé. Les utilisateurs du lab n’ont accès qu’aux labs et aux logiciels dont ils ont besoin. Découvrez comment Ajouter et gérer des utilisateurs de lab.

• Optimisez davantage les coûts en tirant parti des fonctionnalités suivantes :

  • Planifications sont utilisées pour démarrer et arrêter automatiquement toutes les machines virtuelles d’un lab en fonction de la planification de chaque classe’.
  • Quotas vous permettent de contrôler la durée pendant laquelle les étudiants de la classe peuvent accéder aux machines virtuelles en dehors de leurs heures planifiées.

Exemple de cas d’usage

Tenez compte de la configuration de lab physique suivante, où le labo est partagé par plusieurs classes :

• Classe d’ingénierie qui utilise SolidWorks avec 100 étudiants inscrits.
• Classe mathématique qui utilise MATLAB qui a également 100 étudiants inscrits.

Étant donné que notre lab physique est partagé par ces deux classes, chaque lab d’ordinateur a installé SolidWorks et MATLAB, ainsi que d’autres applications courantes, telles que Word ou Excel. En outre, il est important de noter que SolidWorks est plus gourmand en calcul, car il nécessite généralement un GPU.

Pour déplacer ce lab physique vers Azure Lab Services :

• Créez deux labs : l’un pour la classe d’ingénierie et l’autre pour la classe mathématique.
• Créez deux images de machine virtuelle : une avec SolidWorks installée et une autre avec MATLAB.

Étant donné que SolidWorks nécessite un GPU, le lab d’ingénierie utilise la taille de machine virtuelle small GPU (visualisation). Le lab pour la classe mathématique nécessite uniquement une taille de machine virtuelle moyenne.

L’image suivante montre comment la structure du lab change lors du déplacement de ce lab physique vers Azure Lab Services.

Analyse des coûts

Dans cet exemple, le coût par heure d’utilisation pour les deux tailles de machine virtuelle est sensiblement différent :

• Petit GPU (visualisation) : offre une puissance de calcul élevée et, par conséquent, le coût est de 160 unités de lab par heure.
• Moyen : offre moins de puissance de calcul, mais convient à de nombreux types de classes. Le coût est de seulement 55 unités de lab par heure.

En utilisant des labs distincts et en affectant la plus petite taille de machine virtuelle appropriée pour chaque lab, vous pouvez économiser sur le coût total pour l’exécution des labs.

Envisagez un scénario d’utilisation où l’étudiant utilise sa machine virtuelle pendant un total de 10 heures :

• Un lab unique utilisant la petite taille GPU (visualisation) partagée par les étudiants des classes d’ingénierie et de mathématiques est estimé à avoir l’utilisation suivante :

  10 heures * 200 étudiants * 160 unités de lab/heure = 320 000 unités de lab

• Les labs distincts qui utilisent la petite taille GPU (visualisation) pour l’ingénierie et la taille moyenne pour les mathématiques sont estimés à avoir l’utilisation suivante :

  • Lab de cours d’ingénierie : 10 heures * 100 étudiants * 160 unités de lab/heure = 160 000

  • Lab de mathématiques : 10 heures * 100 étudiants * 55 unités de lab/heure = 55 000

  Le total des labs d’ingénierie et de mathématiques est de 215 000.

En utilisant une structure de lab plus granulaire, les économies totales pour l’exécution des labs sont de 33 %. En outre, gardez à l’esprit que vous payez uniquement pour le nombre d’heures que vos étudiants utilisent réellement leurs machines virtuelles. Si les étudiants utilisent moins de machines virtuelles, les coûts réels sont inférieurs.

Important

L’estimation du coût est fournie à titre d’exemple uniquement. Pour en savoir plus sur les tarifs actuels, consultez Tarification Azure Lab Services.

Préparer la migration vers Azure Lab Services

Lorsque vous commencez à utiliser Azure Lab Services, les services informatiques et les enseignants doivent coordonner au début du processus de planification pour :

• Identifiez les applications logicielles spécifiques requises par chaque classe. En savoir plus sur les exigences logicielles de lab.
• Comprendre les charges de travail que les étudiants effectuent à l’aide du lab.

Ces informations sont nécessaires pour choisir la taille de machine virtuelle appropriée lorsque vous créez un lab et pour configurer l’image sur la machine virtuelle modèle. En savoir plus sur le dimensionnement des machines virtuelles dans Azure Lab Services.

Pour vous assurer que vous choisissez la taille de machine virtuelle appropriée, nous vous recommandons de commencer par la taille minimale de machine virtuelle qui répond à la configuration matérielle requise pour vos applications. Ensuite, les enseignants se connectent à une machine virtuelle lab pour valider les charges de travail courantes que les étudiants effectuent pour garantir que les performances et l’expérience sont suffisantes. Il est utile de faire référence aux types de classes, qui montrent des exemples réels de configuration d’applications pour les classes, ainsi que la taille de machine virtuelle recommandée.

En outre, Azure Compute Gallery est utile pour créer et stocker des images personnalisées. Une galerie de calcul vous permet de créer une image une fois et de la réutiliser pour créer plusieurs labs.

Conclusion

Azure Lab Services offre de nombreux avantages pour optimiser le coût d’exécution de vos labs, simplifier la configuration et la maintenance, et avoir un contrôle d’accès affiné. Pour bénéficier de manière optimale, il est recommandé de structurer vos labs dans Azure Lab Services pour avoir un seul objectif. Par exemple, créez un lab distinct pour chaque formation en classe.

Étapes suivantes

• Prise en main en créant un plan de lab.
• Comprendre l’estimation et l’analyse des coûts.
• Comprendre les exigences d’un lab.
• En savoir plus sur le dimensionnement des machines virtuelles dans Azure Lab Services.