KnownVMCategory enum
VMCategories définies pour les machines virtuelles Azure. Consultez : https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/overview?tabs=breakdownseries%2Cgeneralsizelist%2Ccomputesizelist%2Cmemorysizelist%2Cstoragesizelist%2Cgpusizelist%2Cfpgasizelist%2Chpcsizelist#general-purpose
Champs
| ComputeOptimized | Les machines virtuelles optimisées pour le calcul ont un ratio UC/mémoire élevé. Ces tailles conviennent pour les serveurs web au trafic moyen, les appliances réseau, les processus de traitement par lot et les serveurs d’application. |
| FpgaAccelerated | Les tailles de VM optimisées FPGA sont des machines virtuelles spécialisées disponibles avec un ou plusieurs FPGA. Ces tailles sont conçues pour les charges de travail gourmandes en calcul. Cet article fournit des informations sur le nombre et le type de FPGA, de processeurs virtuels, de disques de données et de cartes réseau. Le débit de stockage et la bande passante réseau sont également inclus pour chacune des tailles de ce regroupement. |
| GeneralPurpose | Les tailles de machine virtuelle à usage général assurent un ratio processeur/mémoire équilibré. Idéal pour le test et le développement, les bases de données petites à moyennes et les serveurs web au trafic faible à moyen. |
| GpuAccelerated | Les tailles de machine virtuelle au GPU optimisé sont des machines virtuelles spécialisées disponibles avec des GPU uniques, multiples ou fractionnaires. Ces tailles sont conçues pour des charges de travail de visualisation, mais également de calcul et d’affichage graphique intensifs. |
| HighPerformanceCompute | Les machines virtuelles de calcul haute performance Azure sont optimisées pour diverses charges de travail HPC telles que la dynamique des fluides computationnelle, l’analyse par éléments finis, l’EDA frontend et backend, le rendu, la dynamique moléculaire, la géoscience computationnelle, la simulation météorologique et l’analyse des risques financiers. |
| MemoryOptimized | Les tailles de machine virtuelle à mémoire optimisée offrent un ration mémoire/processeur supérieur pour les serveurs de base de données relationnelle, les caches moyens à grands et l’analytique en mémoire. |
| StorageOptimized | Les tailles de machines virtuelles (VM) à stockage optimisé offrent un débit de disque et d’E/S élevé. Elles sont idéales pour les bases de données Big Data, SQL, NoSQL ainsi que pour l’entreposage de données et les bases de données transactionnelles volumineuses. Cassandra, MongoDB, Cloudera et Redis en sont des exemples. |
