Azure Lab Services – Guide de l’administrateur

Notes

Cet article référence les fonctionnalités disponibles depuis la mise à jour d’août 2022, quand les plans de labo ont remplacé les comptes de labo. Pour plus d’informations, consultez Nouveautés de la mise à jour d’août 2022.

Notes

Si vous utilisez une version d’Azure Lab Services antérieure à la mise à jour d’août 2022, consultez le Guide d’administrateur lors de l’utilisation de comptes lab.

Les administrateurs informatiques qui gèrent les ressources cloud d’une université sont généralement responsables de la configuration du plan lab de leur établissement. Une fois qu’ils ont configuré un plan lab, les administrateurs ou les enseignants créent les labos associés au plan lab. Cet article offre une vue d’ensemble globale des ressources Azure en question ainsi que des conseils pour les créer.

Selon les paramètres choisis lors de la création de plans lab, certaines ressources seront hébergées dans votre abonnement et d’autres seront hébergées dans un abonnement géré par Azure Lab Services.

• Les machines virtuels lab sont hébergées dans un abonnement Azure dont le service Azure Lab Services est propriétaire.
• Les plans lab, les labos, les galeries de calcul et les versions d’image et sont hébergés dans votre abonnement.
• Si vous utilisez une mise en réseau avancée, le réseau virtuel et les ressources liées au réseau pour les machines virtuelles lab sont hébergées dans votre abonnement. Sinon, le réseau virtuel est hébergé dans un abonnement géré par Azure Lab Services.
• Vous pouvez avoir vos plans lab, vos labos et les galeries de calcul dans le même groupe de ressources ou dans un groupe de ressources différent.

Pour plus d’informations relatives à l’architecture, consultez Bases de l’architecture des labos.

Abonnement

Votre université peut disposer d’un ou plusieurs abonnements Azure. Un abonnement vous permet de gérer la facturation et la sécurité de l’ensemble des ressources/services Azure qui y sont utilisés, notamment les labos et les plans lab.

La relation entre un plan lab et son abonnement est importante pour les raisons suivantes :

• La facturation est établie via l’abonnement qui contient le plan lab.
• Vous pouvez accorder aux utilisateurs du locataire Azure Active Directory (Azure AD) de l’abonnement une possibilité de gérer les plans lab et les labos de Azure Lab Services. Vous pouvez ajouter quelqu'un en tant que propriétaire du plan lab, contributeur au plan de labo, créateur du labo ou propriétaire du labo. Pour plus d’informations sur les rôles RBAC intégrés, consultez Gérer l’identité.

Les machines virtuelles de labo sont gérées et hébergées pour vous dans un abonnement dont le service Azure Lab Services est propriétaire.

Resource group

Un abonnement contient un ou plusieurs groupes de ressources. Les groupes de ressources servent à créer des regroupements logiques des ressources Azure utilisées ensemble dans une même solution.

Quand vous créez un plan lab, vous devez configurer le groupe de ressources qui le contient. Nommez soigneusement votre groupe de ressources. Les labos sont regroupés par nom de groupe de ressources dans le portail web Lab Services : https://labs.azure.com.

Un groupe de ressources est également nécessaire lorsque vous créez une Azure Compute Gallery. Vous pouvez placer votre plan lab et la Compute Gallery dans le même groupe de ressources ou dans deux groupes de ressources distincts. Vous souhaiterez peut-être adapter cette seconde approche si vous envisagez de partager la Compute Gallery entre plusieurs solutions.

Nous vous recommandons d'investir du temps à l'avance pour planifier la structure de vos groupes de ressources. Il n’est pas possible de modifier un plan lab ou un groupe de ressources de la Compute Gallery une fois qu’il a été créé. S’il vous faut modifier le groupe de ressources pour ces ressources, vous devrez les supprimer et les recréer.

Plan lab

Ensemble de configurations de plan de labo qui influencent la création d’un labo. Un plan lab peut être associé à zéro ou plusieurs labos. Lors des premiers pas avec Azure Lab Services, il est courant de n’avoir qu’un plan lab. À mesure que l’utilisation du lab évolue, vous pouvez décider de créer des plans lab supplémentaires.

La liste suivante met en avant les scénarios dans lesquels la présence de plusieurs plans lab peut s’avérer intéressante :

• Gérer des besoins de stratégies différents entre les labos

  Lorsque vous créez un plan lab, vous définissez des stratégies qui s’appliquent à tous les labos nouvellement créés, tels que :

  • Le réseau virtuel Azure avec des ressources partagées auxquelles le labo peut accéder. Par exemple, vous pouvez disposer d’un ensemble de labos qui doivent pouvoir accéder à un serveur de licences au sein d’un réseau virtuel.
  • Les images de machine virtuelle qui permettent aux labos de créer des machines virtuelles. Par exemple, vous pouvez disposer d’un ensemble de labos qui doivent pouvoir accéder à l’image de la Place de marché Azure Data Science VM for Linux.

  Si chacun de vos labos présente des exigences de stratégie uniques, il peut être intéressant de créer des plans lab distincts afin de gérer chaque lab séparément.

• Isoler les labos pilotes des labos actifs ou de production

  Dans certains cas, vous pouvez piloter des changements de stratégies pour un plan lab sans risquer d’affecter vos labos actifs. Dans ce type de scénario, la création d’un plan Lab distinct à des fins de pilotage permet d’isoler les modifications.

Laboratoire

Un labo contient des machines virtuelles qui sont chacune attribuée à un étudiant déterminé. En règle générale, vous pouvez vous attendre à ce que :

• Un labo existe pour chaque classe.
• Créez un nouvel ensemble de labos pour chaque semestre, trimestre ou autre système universitaire utilisé. Pour les classes qui doivent utiliser la même image, vous devez utiliser une Compute Gallery. Ainsi, vous pouvez réutiliser des images entre les labos et les périodes universitaires.

Lorsque vous réfléchissez à la manière de structurer vos labos, prenez en compte les points suivants :

• Toutes les machines virtuelles d’un labo sont déployées avec la même image publiée.

  De ce fait, si vous devez publier simultanément plusieurs images de labo pour une classe, un labo distinct devra être créé pour chaque image.

• Le quota d’utilisation est défini au niveau du labo et s’applique à tous ses utilisateurs

  Pour définir des quotas différents pour les utilisateurs, vous devez créer des labos distincts. Cependant, avant de pouvoir ajouter des heures supplémentaires à des utilisateurs spécifiques, vous devez avoir défini le quota.

• La planification de démarrage ou d’arrêt est définie au niveau du labo et s’applique à toutes ses machines virtuelles

  Comme la définition du quota, s’il vous faut définir des planifications différentes pour les utilisateurs, vous devez créer un labo distinct pour chaque planification.

Par défaut, chaque labo dispose de son propre réseau virtuel. Si vous avez activé la mise en réseau avancée, chaque labo utilise le réseau spécifié.

Azure Compute Gallery

Une Azure Compute Gallery est attachée à un plan lab et sert de référentiel central pour le stockage d’images. Une image est enregistrée dans la galerie dès qu’un enseignant choisit de l’exporter à partir d’un modèle de machine virtuelle de labo. Chaque fois qu’un formateur apporte des modifications à la machine virtuelle du modèle puis l’exporte, de nouvelles définitions d’image et/ou versions sont créées dans la galerie.

Les formateurs peuvent publier une version d’image à partir de la Compute Gallery au moment de créer un labo. Même si la galerie stocke plusieurs versions d’une image, les enseignants ne peuvent sélectionner la version la plus récente lors de la création du labo. La version la plus récente est choisie en fonction de la valeur la plus élevée de MajorVersion, de MinorVersion, puis de Patch. Pour plus d'informations sur le contrôle de version, voir Versions d’images.

La Compute Gallery est une ressource facultative dont vous n’aurez peut-être pas besoin de suite compte tenu du nombre limité de labos dont vous disposerez dans un premier temps. Cela étant, la Compute Gallery présente de nombreux avantages à mesure que vos besoins évoluent vers davantage de labos :

• Vous pouvez enregistrer et gérer différentes versions d’une image de modèle de machine virtuelle

  Cela s’avère utile pour créer une image personnalisée ou apporter des modifications (de logiciels, de configuration, etc.) à une image de la galerie de la Place de marché Azure. Par exemple, il est fréquent que les enseignants réclament l’installation de différents logiciels ou outils. Plutôt que de demander aux étudiants d’installer manuellement les composants requis, il est possible d’exporter différentes versions de l’image du modèle de machine virtuelle dans une Compute Gallery. Vous pouvez ensuite utiliser ces versions d’images lorsque vous créez labos.

• Vous pouvez partager et réutiliser des images de machines virtuelles de modèles entre les labos

  Vous pouvez enregistrer et réutiliser une image pour ne pas devoir la configurer à partir de zéro chaque fois que vous créez un labo. Par exemple, si plusieurs classes doivent utiliser la même image, vous pouvez la créer, puis l’exporter dans la Compute Gallery pour permettre aux labos de la partager.

• Vous pouvez charger vos propres images personnalisées à partir d’autres environnements en dehors des laboratoires

  Vous pouvez charger des images personnalisées d’autres environnements en dehors du contexte des laboratoires. Par exemple, vous pouvez charger des images à partir de votre propre environnement de labo physique ou d’une machine virtuelle Azure dans la Compute Gallery. Lorsqu’une image est importée dans la galerie, vous pouvez utiliser les images pour créer des laboratoires.

Pour regrouper logiquement des images de Compute Gallery, vous pouvez effectuer l’une des méthodes suivantes :

• Créez plusieurs Compute galleries. Sachant que chaque plan lab peut se connecter à une seule Compute Gallery, cette option vous engage aussi à créer plusieurs plans lab.
• Utilisez une Compute Gallery unique partagée par plusieurs plans lab. Dans ce cas, chaque plan lab peut activer uniquement les images applicables aux labos qu’il contient.

Dénomination

À mesure que vous commencez avec Azure Lab Services, nous vous recommandons d’établir des conventions d’affectation de noms pour les ressources associées à Azure et Azure Lab Services. Pour connaître les restrictions de nommage des ressources, consultez les règles et restrictions d’affectation de noms Microsoft.LabServices. Bien que les conventions d’affectation de noms que vous établissez soient destinées à répondre aux besoins uniques de votre organisation, le tableau suivant en décrit les principes généraux :

Type de ressource	Role	Modèle suggéré	Exemples
Resource group	Contient un ou plusieurs plans lab, labos et/ou Compute Gallery.	rg-labs-{org-name}-{env}-{instance}, rg-labs-{dept-name}-{env}-{instance}	rg-labs-contoso-pilot, rg-labs--math-prod-001
Plan lab	Modèle pour les labos nouvellement créés.	lp-{org-name}-{env}-{instance}, lp-{dept-name}-{env}-{instance}	lp-contoso, lp-contoso-pilot, lp-math-001
Laboratoire	Contient une ou plusieurs machines virtuelles d’étudiant.	{nom-classe}-{heure}-{formateur}	CS101-Fall2021, CS101-Fall2021-JohnDoe
Azure Compute Gallery	Contient une ou plusieurs versions d’image de machine virtuelle	sig-{org-name}-{env}-{instance}, sig-{dept-name}-{env}-{instance}	sig-contoso-001, sig-math-prod

Dans le tableau de procédure, nous avons utilisé certains termes et jetons dans les modèles de nom suggérés. Voyons ces termes plus en détail.

Terme/jeton de modèle	Définition	Exemple
{nom-organisation}	Jeton pour le nom court de l’organisation, sans espace.	contoso
{nom-département}	Jeton pour le nom court du département dans l’organisation.	math, bio, cs
{env}	Jeton pour le nom de l’environnement	prod pour production, pilote pour un petit test
{instance}	Numéro permettant d’identifier l’instance si plusieurs ressources ont été créées.	001, 123
{class-name}	Jeton pour le nom court ou le code de la classe prise en charge.	CS101, Bio101
{formateur}	Alias du formateur exécutant le labo.	johndoe
{time}	Jeton pour le nom court (sans espaces) pour le moment où la classe est proposée.	Spring2021, Dec2021
rg	Indique que la ressource est un groupe de ressources.
lp	Indique que la ressource est un plan lab.
sig	Indique que la ressource est une Compute Gallery.

Pour plus d’informations sur le nommage des autres ressources Azure, consultez Conventions d’affectation de noms pour les ressources Azure.

Régions

Lors de la configuration de vos ressources du service Azure Lab Services, vous devez indiquer la région ou l’emplacement du centre de données appelé à héberger les ressources. Les plans lab peuvent activer une ou plusieurs régions dans lesquelles les labos peuvent être créés. Les sections suivantes décrivent comment une région ou un emplacement peut affecter chaque ressource impliquée dans la configuration d’un labo.

• Groupe de ressources. La région désigne le centre de données où sont stockées les informations sur un groupe de ressources. Les ressources Azure contenues dans le groupe de ressources peuvent se trouver dans une région différente de celle de leur parent.
• Plan lab. L’emplacement d’un plan lab désigne la région où se trouve une ressource. Lorsqu’un plan lab est connecté à votre propre réseau virtuel, le réseau doit se trouver dans la même région que le plan lab. En outre, les labos seront créés dans la même région Azure que ce réseau virtuel.
• Lab. L’emplacement dans lequel un labo existe varie et n’a pas besoin d’être dans le même emplacement que le plan lab. Les administrateurs contrôlent les régions dans lesquelles les labos peuvent être créés via les paramètres du plan lab. Une règle générale consiste à attribuer à une ressource la région la plus proche de ses utilisateurs. Pour les labos, cela signifie que le labo doit être créé au plus près de vos étudiants. Pour les cours en ligne dont les étudiants sont situés dans le monde entier, faites appel à votre meilleur jugement pour créer un labo central. Vous pouvez également scinder une classe en plusieurs labos selon la région de vos étudiants.

Notes

Pour s’assurer qu’une région dispose de suffisamment de capacité de machines virtuelles, il est important de commencer par demander de la capacité.

Dimensionnement des machines virtuelles

Au moment de créer un labo, les administrateurs ou les créateurs de labo ont le choix entre diverses tailles de machine virtuelle selon les besoins de leur classe. N’oubliez pas que les tailles disponibles dépendent de la région dans laquelle se trouve votre plan lab.

Pour plus d’informations sur les tailles de machine virtuelle et leur coût, consultez la tarification d’Azure Lab Services.

Taille	Nombre minimal de processeurs virtuels	Mémoire minimale : Gio	Série	Utilisation suggérée
Petite	2	4	Standard_F2s_v2	Taille idéale pour la ligne de commande, l’ouverture d’un navigateur web, les serveurs web à faible trafic et les bases de données de petite et moyenne taille.
Moyenne	4	8	Standard_F4s_v2	Taille idéale pour les bases de données relationnelles, la mise en cache en mémoire et l’analyse.
Moyenne (virtualisation imbriquée)	4	16	Standard_D4s_v4	Taille idéale pour les bases de données relationnelles, la mise en cache en mémoire et l’analyse. Cette taille prend également en charge la virtualisation imbriquée.
grand	8	16	Standard_F8s_v2	Taille idéale pour les applications exigeant des processeurs plus rapides, un niveau de performance du disque local plus élevé, des bases de données volumineuses et des caches mémoire volumineux.
Grande (virtualisation imbriquée)	8	32	Standard_D8s_v4	Taille idéale pour les applications exigeant des processeurs plus rapides, un niveau de performance du disque local plus élevé, des bases de données volumineuses et des caches mémoire volumineux. Cette taille prend également en charge la virtualisation imbriquée.
GPU de petite taille (calcul)	6	112	Standard_NC6s_v3	Taille idéale pour les applications nécessitant beaucoup de ressources informatiques comme l’IA et le Deep Learning.
GPU de petite taille (visualisation)	8	28	Standard_NVas_v4 *Windows uniquement	Taille idéale pour la visualisation à distance, le streaming, les jeux et l'encodage à l’aide d’infrastructures de type OpenGL et DirectX.
GPU de taille moyenne (visualisation)	12	112	Standard_NV12s_v3	Taille idéale pour la visualisation à distance, le streaming, les jeux et l'encodage à l’aide d’infrastructures de type OpenGL et DirectX.

Notes

Il se peut que certaines des tailles de machine virtuelle attendues ne s’affichent pas dans la liste lors de la création d’un labo. La liste est remplie en fonction de la capacité actuelle dans la région sélectionnée.

Rôles RBAC

Le contrôle d’accès en fonction du rôle Azure (RBAC) permet d’attribuer les rôles suivants pour accorder l’accès à des plans lab et à des labos :

• Propriétaire

  L’administrateur qui crée un plan lab est automatiquement ajouté au rôle Propriétaire de ce plan. Le rôle Propriétaire peut :

  • Modifier les paramètres du plan lab.
  • Donner à d’autres administrateurs l’accès au plan lab en tant que Propriétaires ou Contributeurs.
  • Donner à des enseignants l’accès à des labos en tant que Créateurs, Propriétaires ou Contributeurs.
  • Créer et gérer tous les labos au sein du plan lab.

• Contributeur

  Un administrateur auquel le rôle Contributeur est attribué peut :

  • Modifier les paramètres du plan lab.
  • Créer et gérer tous les labos au sein du plan lab.

  Toutefois, le Contributeur ne peut pas accorder à d’autres utilisateurs l’accès à des plans lab ou à des labos.

• Créateur Lab

  Lorsqu’il est défini sur le plan lab, ce rôle permet au compte d’utilisateur de créer des labos à partir du plan lab. Le compte d’utilisateur peut également voir les labos existants qui se trouvent dans le même groupe de ressources que le plan lab. Lorsqu’il est appliqué à un groupe de ressources, ce rôle permet à l’utilisateur d’afficher le labo existant et de créer de nouveaux labos. Ils auront un contrôle total sur tous les labos qu’ils créent, car ils sont affectés en tant que propriétaire à ces labos créés. Pour plus d’informations, consultez Ajouter un utilisateur au rôle Créateur de labo.

• Contributeur Lab

  Lorsqu’il est appliqué à un labo existant, ce rôle permet à l’utilisateur de gérer entièrement le labo. Lorsqu’il est appliqué à un groupe de ressources, ce rôle permet au compte d’utilisateur de gérer entièrement les labos existants et de créer de nouveaux labos dans ce groupe de ressources.

  Différence d’importance entre les rôles de Propriétaire et de Contributeur de labo, seul le Propriétaire peut autoriser d’autres utilisateurs à gérer un labo. Un Contributeur ne peut pas autoriser d’autres utilisateurs à gérer un labo.

• Opérateur lab

  Lorsqu’il est appliqué à un groupe de ressources ou à un labo, ce rôle permet à l’utilisateur d’avoir une capacité limitée à gérer les labos existants. Ce rôle ne permet pas à l’utilisateur de créer de nouveaux labos. Dans un labo existant, l’utilisateur peut gérer les utilisateurs, ajuster le quota des utilisateurs individuels, gérer les planifications et démarrer/arrêter des machines virtuelles. Le compte d’utilisateur pourra publier un labo. L’utilisateur n’a pas la possibilité de modifier la capacité du labo ou de modifier le quota au niveau du labo. L’utilisateur ne pourra pas modifier le titre ou la description du modèle.

• Assistant Lab

  Lorsqu’il est appliqué à un groupe de ressources ou à un labo, ce rôle permet à l’utilisateur d’afficher un labo existant. Les assistants lab peuvent uniquement effectuer des actions sur les machines virtuelles lab (réinitialiser, démarrer, arrêter, se connecter) et envoyer des invitations au labo. Ils n’ont pas la possibilité de modifier un labo, de créer un labo, de publier un labo, de modifier la capacité du labo ou de gérer le quota de labos, un quota individuel ou des planifications.

• Contributeur de Services Lab

  Lorsqu’il est appliqué à un groupe de ressources, l’utilisateur peut contrôler entièrement tous les scénarios Lab Services dans ce groupe de ressources.

• Lecteur de Services Lab

  Lorsqu’il est appliqué à un groupe de ressources, permet à l’utilisateur d’afficher, mais pas de modifier, tous les plans lab et les ressources lab. Les ressources externes telles que les galeries d’images et les réseaux virtuels qui peuvent être connectés à un plan lab ne sont pas incluses.

Lorsque vous attribuez des rôles, vous pouvez suivre ces conseils :

• En règle générale, seuls les administrateurs doivent être Propriétaires ou Contributeurs d’un plan lab. Le plan lab peut présenter plusieurs Propriétaires ou Contributeurs.
• Pour permettre aux enseignants de créer et de gérer des labos, il suffit de leur accorder le rôle Créateur de labo.
• Pour permettre aux enseignants de gérer des labos spécifiques, mais pas de créer des labos, attribuez-leur le rôle de Propriétaire ou de Contributeur pour chacun des labos qu’ils seront amenés à gérer. Par exemple, vous pouvez permettre qu’un professeur et un assistant soient copropriétaires d’un labo.

Pour plus d’informations sur les autorisations attribuées à chaque rôle, consultez Rôles intégrés Azure

Filtrage du contenu

Votre établissement scolaire devra peut-être effectuer un filtrage de contenu pour empêcher les étudiants d’accéder à des sites web inappropriés. Il s’agit, par exemple, de se conformer à la loi CIPA (Children’s Internet Protection Act) visant à protéger les enfants sur Internet. Azure Lab Services ne prend pas en charge le filtrage de contenu intégré et ne prend pas en charge le filtrage au niveau du réseau.

Les écoles approchent généralement le filtrage du contenu en installant des logiciels tiers qui effectuent le filtrage de contenu sur chaque ordinateur. Pour installer des logiciels de filtrage de contenu tiers sur chaque ordinateur, vous devez installer le logiciel sur la machine virtuelle modèle de chaque laboratoire.

Voici quelques points clés à mettre en évidence dans le cadre de cette solution :

• Si vous envisagez d’utiliser les paramètres d’arrêt automatique, vous devez débloquer plusieurs noms d’hôte Azure avec le logiciel tiers. Les paramètres d’arrêt automatique utilisent une extension de diagnostic qui doit pouvoir communiquer avec Lab Services. Sinon, les paramètres d’arrêt automatique ne peuvent pas être activés pour le labo.
• Peut-être souhaiterez-vous également que chaque étudiant utilise un compte non-administrateur sur sa machine virtuelle afin qu’il ne puisse pas désinstaller le logiciel de filtrage de contenu. L’ajout d’un compte non administrateur doit être effectué lors de la création du labo.

Si votre établissement scolaire doit effectuer un filtrage de contenu, contactez-nous via les Q&A d’Azure Lab Services pour plus d’informations.

Gestion des points de terminaison

De nombreux outils de gestion des points de terminaison, tels que Microsoft Configuration Manager, exigent que les machines virtuelles Windows disposent d’identificateurs de sécurité de machine (SID) uniques. L’utilisation de SysPrep pour créer une image généralisée garantit généralement que chaque machine Windows aura un nouveau SID de machine unique généré lorsque la machine virtuelle démarre à partir de l’image.

Avec Lab Services, si vous créez un labo avec un modèle, les machines virtuelles du labo auront le même SID. Même si vous utilisez une image généralisée pour créer un labo, le modèle de machine virtuelle et les machines virtuelles des élèves auront tous le même SID de machine. Les machines virtuelles ont le même SID, car l’image du modèle de machine virtuelle est dans un état spécialisé lorsqu’elle est publiée pour créer les machines virtuelles des élèves.

Pour obtenir des machines virtuelles lab avec un SID unique, créez un labo sans machine virtuelle de modèle. Vous devez utiliser une image généralisée à partir du Place de marché Azure ou d’une Azure Compute Gallery jointe. Pour utiliser votre propre Azure Compute Gallery, consultez Attacher ou détacher une Compute Gallery dans Azure Lab Services. Les SID de machine peuvent être vérifiés à l’aide d’un outil comme PsGetSid.

Si vous envisagez d’utiliser un outil de gestion des points de terminaison ou un logiciel similaire, nous vous recommandons de ne pas utiliser de machines virtuelles modèles pour vos labos.

Tarifs

Azure Lab Services

Pour en savoir plus sur la tarification, consultez Tarification Azure Lab Services.

Les entrées de facturation dans Azure Cost Management sont par machine virtuelle lab. Les étiquettes pour l’ID de plan lab et le nom du labo sont automatiquement ajoutées à chaque entrée pour une analyse et un budget plus flexibles.

Azure Compute gallery

Vous devez aussi prendre en compte la tarification du service Compute Gallery si vous prévoyez d’utiliser des Compute Gallery pour stocker et gérer des versions d’images.

Créer une Compute Gallery et l’attacher à votre plan lab sont des opérations gratuites. Aucun coût n’est induit tant que vous n’enregistrez pas de version d’image dans la galerie. Le coût d’utilisation d’une Compute Gallery s’avère généralement négligeable, mais il est important de comprendre la façon dont il est calculé, car il n’est pas inclus dans le tarif d’Azure Lab Services.

Frais de stockage

Pour stocker des versions d’images, une Compute Gallery utilise des disques managés HDD standard par défaut. Nous vous recommandons d’utiliser des disques HDD gérés lorsque vous utilisez la Compute Gallery avec Lab Services. La taille du disque managé HDD utilisé dépend de la taille de la version d’image stockée. Lab Services prend en charge des tailles d’image et de disque allant jusqu’à 128 Go. Pour plus d’informations sur la tarification, consultez Tarification de la fonctionnalité Disques managés.

Azure Lab Services ne prend pas en charge l’attachement de disques supplémentaires à un modèle de laboratoire ou à une machine virtuelle lab.

Frais de réplication et de sortie réseau

Lorsque vous enregistrez une version d'image à l'aide d'une machine virtuelle de modèle de labo, Azure Lab Services la stocke d'abord dans une région source. Toutefois, vous devrez probablement répliquer la version de l’image source dans une ou plusieurs régions cibles.

La sortie réseau est facturée du moment qu’une version d’image est répliquée de la région source vers d’autres régions cibles. Le montant facturé dépend de la taille de la version d’image au moment où les données de l’image sont initialement transférées en sortie depuis la région source. Pour plus d’informations sur la tarification, consultez Détails sur les tarifs de bande passante.

Les clients de solutions Éducation peuvent être exonérés de frais de sortie. Pour en savoir plus, contactez votre responsable de compte.

Pour plus d’informations, consultez « Quels sont les programmes de transfert de données destinés aux clients du secteur de l’enseignement et les critères d’éligibilité ? »dans la section FAQ de la page Programmes destinés aux établissements d’enseignement.

Pour plus d’informations sur les coûts de stockage des images et de leurs réplications, consultez la facturation dans une Azure Compute Gallery.

la gestion des coûts ;

L’administrateur de plan lab doit contenir les coûts en supprimant régulièrement les versions d’images inutiles de la galerie.

Méfiez-vous de la suppression de la réplication vers des régions spécifiques afin de réduire les coûts. Le fait de modifier la réplication peut avoir des conséquences négatives sur la capacité d’Azure Lab Services à publier des machines virtuelles à partir d’images enregistrées dans une Compute Gallery.

Étapes suivantes

Pour plus d’informations sur la configuration et la gestion des labos, consultez :

• Configurer un plan lab
• Configurer un laboratoire
• Gérer les coûts des labos