Correction d’une erreur AllocationFailed ou ZonalAllocationFailed lorsque vous créez, redémarrez ou redimensionnez Virtual Machine Scale Sets dans Azure

Avertissement

Si votre groupe de machines virtuelles identiques Microsoft Azure fait partie d’un cluster Azure Service Fabric, ne suivez pas ces conseils de résolution des problèmes. Dans ce scénario, ces conseils peuvent entraîner une perte de données et des dommages irréversibles au cluster. Pour plus d’informations, consultez Puis-je utiliser des groupes de machines virtuelles identiques volumineux dans mon cluster Service Fabric ?

Dans cet article, obtenez des informations sur :

• Erreurs AllocationFailed ou ZonalAllocationFailed dans Microsoft Azure Virtual Machine Scale Sets.
• Comment éviter les échecs d’allocation.
• Causes des échecs d’allocation.
• Comment résoudre les échecs d’allocation lorsqu’ils surviennent.

Pour résoudre les problèmes d’allocation des machines virtuelles standard, consultez Résoudre les problèmes d’allocation lorsque vous créez, redémarrez ou redimensionnez des machines virtuelles dans Azure.

Symptôme

En raison de la demande élevée pour les services Azure, un échec d’allocation peut se produire si vous essayez de créer ou de démarrer des instances de machine virtuelle dans certaines régions. Azure tente d’allouer des ressources de calcul à votre abonnement chaque fois que vous :

• Créez un groupe de machines virtuelles identiques.
• Redémarrez une machine virtuelle de groupe identique arrêtée (désallouée) instance.
• Redimensionner un groupe identique.

Les détails d’erreur suivants sont un exemple de message d’échec d’allocation.

Code d’erreur : AllocationFailed ou ZonalAllocationFailed

Message d’erreur 1 : Échec de l’allocation. We do not have sufficient capacity for the requested VM size in this region. Pour plus d’informations sur l’amélioration de la probabilité de réussite de l’allocation, consultez https://aka.ms/allocation-guidance.

Message d’erreur 2 : Échec de l’allocation. Les machines virtuelles avec les contraintes suivantes ne peuvent pas être allouées, car la condition est trop restrictive. Supprimez certaines contraintes et réessayez. Les contraintes appliquées sont les suivantes :

• Zone de disponibilité
• Taille de la machine virtuelle

Message d’erreur 3 : Échec de l’allocation. Si vous essayez d’ajouter une nouvelle machine virtuelle à un groupe de machines virtuelles identiques avec un seul groupe de placements ou de mettre à jour/redimensionner une machine virtuelle existante dans un groupe de machines virtuelles identiques avec un seul groupe de placements, sachez qu’une telle allocation est limitée à un seul cluster dont la capacité peut être insuffisante. Pour plus d’informations sur l’amélioration de la probabilité de réussite de l’allocation, consultez https://aka.ms/allocation-guidance.

Comment éviter les échecs d’allocation

Pour éviter les échecs d’allocation, vous pouvez appliquer certains paramètres de configuration au groupe identique afin d’optimiser les demandes d’allocation.

• Surprovisionnement. Avec le surprovisionnement activé, le groupe identique fait tourner plus d’instances de machine virtuelle que ce que vous avez demandé. Il supprime ensuite les instances de machine virtuelle supplémentaires une fois que le nombre demandé d’instances de machine virtuelle a été correctement provisionné. Cette pratique améliore les taux de réussite de l’approvisionnement et réduit le temps de déploiement. Vous n’êtes pas facturé pour les instances de machine virtuelle supplémentaires et elles ne sont pas comptabilisées dans vos limites de quota. Pour activer le surprovisionnement :

  1. Dans le Portail Azure, recherchez et sélectionnez Groupes de machines virtuelles identiques.

  2. Sélectionnez le nom de votre groupe identique.

  3. Dans le volet de menu, sélectionnez Configuration.

  4. Dans l’en-tête Surprovisionnement , définissez Activer le surprovisionnement sur Activé.

  5. Sélectionnez Enregistrer.

  En savoir plus sur le surprovisionnement.

• Activer les grands groupes identiques. Les grandes Virtual Machine Scale Sets sont définies comme des groupes identiques pouvant être mis à l’échelle vers plus de 100 instances de machine virtuelle. Cette fonctionnalité est définie par une propriété de groupe identique (singlePlacementGroup=false). Ce qui rend un groupe identique volumineux spécial n’est pas le nombre d’instances de machine virtuelle, mais le nombre de groupes de placement qu’il contient. Un groupe de placement est similaire à un groupe à haute disponibilité Azure, avec ses propres domaines d’erreur et domaines de mise à niveau. Avec singlePlacementGroup la valeur définie sur false, vous avez une plus grande chance de réussir l’allocation, car les déploiements peuvent être répartis sur plusieurs clusters lorsqu’ils sont déployés en tant que groupe multiplacement. En savoir plus sur l’utilisation de grands groupes de machines virtuelles identiques, en particulier sur la conversion d’un groupe identique existant pour couvrir plusieurs groupes de placement.

  Remarque

  Vous pouvez modifier un groupe identique de la prise en charge d’un seul groupe de placement à la prise en charge de plusieurs groupes de placement, mais vous ne pouvez pas effectuer une conversion dans l’autre sens. Une fois singlePlacementGroup que est défini sur false, vous ne pouvez pas la modifier.

Réduisez le nombre d’instances de la taille de machine virtuelle demandée, puis recommencez le déploiement. Pour les déploiements plus volumineux, vous pouvez évaluer azure Virtual Machine Scale Sets avec plusieurs groupes de placement. Le nombre d’instances de machine virtuelle peut augmenter ou diminuer automatiquement en réponse à la demande ou à une planification définie.

Autres conseils

Tant que votre type de machine virtuelle préféré n’est pas disponible dans votre région préférée, les clients qui rencontrent des problèmes de déploiement doivent considérer les conseils fournis dans les sections suivantes comme une solution temporaire.

Identifiez le scénario qui correspond le mieux à votre cas. Pour augmenter la probabilité de réussite de l’allocation, réessayez la demande d’allocation à l’aide de la solution suggérée correspondante. Ou vous pouvez toujours réessayer ultérieurement. Suffisamment de ressources ont peut-être été libérées dans le cluster, la région ou la zone pour répondre à votre demande à un autre moment.

Cause

La région ou la zone n’a pas de capacité de base suffisante pour la référence SKU demandée.

Cause 1 : Redimensionnement d’un groupe identique ou ajout d’instances de machine virtuelle à un groupe identique existant

S’il existe une demande de redimensionnement d’un groupe identique ou d’ajout d’une machine virtuelle instance à un groupe identique existant, elle doit être essayée sur le cluster d’origine qui héberge le groupe identique existant. Ou le cluster prend en charge la taille de machine virtuelle demandée, mais peut ne pas avoir actuellement une capacité suffisante.

Solution pour la cause 1

Essayez l’une des actions suivantes :

• Essayez de déplacer le groupe identique vers un autre cluster dans la même région avec une capacité suffisante.

  Arrêtez (libérez) toutes les instances de machine virtuelle dans le groupe identique, puis redimensionnez le groupe identique en fonction des besoins. Une fois le redimensionnement terminé, redémarrez les instances de machine virtuelle. Pour arrêter les instances de machine virtuelle :

  1. Dans le Portail Azure, recherchez et sélectionnez Groupes de machines virtuelles identiques.

  2. Sélectionnez le nom de votre groupe identique.

  3. Sélectionnez Arrêter.

  Une fois que vous avez arrêté toutes les instances de machine virtuelle pour exécuter le redimensionnement, puis démarré le groupe identique, la nouvelle tentative d’allocation peut identifier un cluster avec une capacité suffisante pour héberger l’ensemble du groupe identique.

• Configurez votre groupe identique pour qu’il soit mis à l’échelle sur plusieurs groupes de placement.

  Consultez Création d’un grand groupe identique.

Cause 2 : Redémarrage d’une machine virtuelle partiellement arrêtée (libérée)

La désallocation partielle signifie que vous avez arrêté (désalloué) une ou plusieurs instances de machine virtuelle, mais pas toutes, dans un groupe identique. Lorsque vous libérez une machine virtuelle instance, les ressources associées sont libérées. Le redémarrage d’instances de machine virtuelle dans un groupe à haute disponibilité partiellement libéré est identique à l’ajout d’instances de machine virtuelle à un groupe à haute disponibilité existant. Vous devez donc essayer la demande d’allocation sur le cluster d’origine qui héberge le groupe à haute disponibilité existant, qui peut avoir une capacité insuffisante.

Solution pour la cause 2

Arrêtez (libérez) toutes les instances de machine virtuelle dans le groupe identique, puis redémarrez chaque machine virtuelle instance. Pour arrêter les instances de machine virtuelle :

1. Dans le Portail Azure, recherchez et sélectionnez Groupes de machines virtuelles identiques.

2. Sélectionnez le nom de votre groupe identique.

3. Dans le volet de menu, sélectionnez Instances.

4. Sélectionnez toutes les instances de machine virtuelle répertoriées.

5. Sélectionnez Arrêter.

Une fois toutes les machines virtuelles arrêtées, sélectionnez la première machine virtuelle instance, puis sélectionnez Démarrer. Azure effectue une nouvelle tentative d’allocation et sélectionne un nouveau cluster disposant d’une capacité suffisante.

Cause 3 : redémarrage des instances de machine virtuelle qui ont été complètement arrêtées

La désallocation complète signifie que vous avez arrêté (désalloué) toutes les instances de machine virtuelle dans un groupe à haute disponibilité. La demande d’allocation pour redémarrer ces instances de machine virtuelle cible tous les clusters qui prennent en charge la taille nécessaire dans la région ou la zone.

Solution pour la cause 3

Modifiez votre demande d’allocation à l’aide des suggestions de cet article. Ensuite, réessayez la demande pour améliorer les chances de réussite de l’allocation.

Si vous utilisez des tailles ou des séries de machines virtuelles plus anciennes (telles que Dv1, DSv1, Av1, D15v2 ou DS15v2), envisagez de passer à des versions plus récentes. Consultez les recommandations applicables à chaque taille de machine virtuelle. Êtes-vous interdit d’utiliser une autre taille de machine virtuelle ? Essayez ensuite de déployer dans une autre région au sein de la même zone géographique. Pour plus d’informations sur les tailles de machine virtuelle disponibles dans chaque région, consultez https://aka.ms/azureregions.

Si vous utilisez des zones de disponibilité, essayez une autre zone dans la région qui peut avoir la capacité disponible pour la taille de machine virtuelle demandée.

Si votre demande d’allocation est volumineuse (plus de 500 cœurs), consultez les sections suivantes pour diviser la demande en déploiements plus petits.

Essayez de redéployer la machine virtuelle instance, qui alloue la machine virtuelle instance à un nouveau cluster au sein de la région.

Échecs d’allocation pour les anciennes tailles de machine virtuelle

Certaines tailles de machines virtuelles de série plus anciennes ne s’exécutent pas sur notre infrastructure de dernière génération. Les clients peuvent parfois rencontrer des échecs d’allocation pour ces références SKU héritées. Nous encourageons les clients qui utilisent des machines virtuelles de série héritées à envisager de migrer vers les machines virtuelles plus récentes équivalentes. Les machines virtuelles les plus récentes sont optimisées pour le matériel le plus récent et vous permettent de bénéficier d’une meilleure tarification et de meilleures performances.

Consultez les recommandations suivantes :

Série ou taille de machine virtuelle héritée	Série ou taille de machine virtuelle plus récente recommandée	Lien de blog
Série Av1	Série Av2	Nouvelles tailles de machine virtuelle A_v2-Series
Série Dv1 ou DSv1 (D1 à D5)	Série Dv3 ou DSv3	Présentation des nouvelles tailles de machines virtuelles Dv3 et Ev3
Série Dv1 ou DSv1 (D11 à D14)	Série Ev3 ou ESv3
D15v2 ou DS15v2	Si vous utilisez le modèle de déploiement Resource Manager pour tirer parti des plus grandes tailles de machine virtuelle, envisagez de passer à D16v3/DS16v3 ou D32v3/DS32v3. Ces tailles sont conçues pour s’exécuter sur le matériel de dernière génération. Utilisez-vous le modèle de déploiement Resource Manager pour vous assurer que votre instance de machine virtuelle est isolée du matériel dédié à un seul client ? Envisagez ensuite de passer aux nouvelles tailles de machines virtuelles isolées, E64i_v3 ou E64is_v3, conçues pour s’exécuter sur le matériel de dernière génération.	De nouvelles tailles de machines virtuelles isolées sont désormais disponibles

Informations contextuelles

Fonctionnement de l’allocation

La plateforme Azure tente de partitionner les serveurs du centre de données en clusters. Normalement, il tente une demande d’allocation dans plusieurs clusters. Toutefois, certaines contraintes de la demande d’allocation peuvent forcer la plateforme Azure à tenter la requête dans un seul cluster (« épinglé à un cluster »). Le diagramme 1 ci-dessous montre une allocation normale qui a été tentée dans plusieurs clusters (cluster 1 à cluster n). Dans le diagramme 2, une allocation est épinglée au cluster 2, car ce cluster héberge le service cloud (CS_1) ou le groupe à haute disponibilité existant.

Raisons des échecs d’une allocation

Si une demande d’allocation est épinglée à un cluster, le risque de ne pas trouver de ressources gratuites est plus élevé, car le pool de ressources disponible est plus petit. Que se passe-t-il si votre demande d’allocation est épinglée à un cluster qui ne prend pas en charge le type de ressource que vous avez demandé ? Votre demande échoue alors même si le cluster dispose de ressources gratuites. Le diagramme 3 ci-dessous montre où une allocation épinglée échoue, car le seul cluster candidat n’a pas de ressources gratuites. Le diagramme 4 montre où une allocation épinglée échoue, car le seul cluster candidat ne prend pas en charge la taille de machine virtuelle demandée, même si le cluster dispose de ressources libres.

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