Consideraciones para migrar de laboratorios físicos a Azure Lab Services

Importante

Azure Lab Services se retirará el 28 de junio de 2027. Para más información, consulte la guía de retirada.

Azure Lab Services le permite proporcionar entornos de laboratorio a los que los usuarios pueden acceder desde cualquier lugar, en cualquier momento del día. Al migrar de laboratorios físicos a Azure Lab Services, debe volver a evaluar la estructura del laboratorio para minimizar los costos y optimizar la experiencia de los creadores y usuarios del laboratorio. En este artículo, obtendrá información sobre las consideraciones y ventajas de migrar de laboratorios físicos a Azure Lab Services.

Consideraciones para pasar a Azure Lab Services

Al migrar laboratorios físicos a Azure Lab Services, debe tener en cuenta los siguientes aspectos:

• ¿Cuál es la estructura del laboratorio? ¿Se usan laboratorios con fines diferentes (laboratorio compartido), como varias clases, o están dedicados (laboratorio de un solo propósito)?
• ¿Cuáles son los requisitos de software para el laboratorio?
• ¿Cuáles son los requisitos de hardware del laboratorio? Un laboratorio compartido tiene que adaptarse a las necesidades de todos los escenarios de uso y, por tanto, tiene requisitos más altos.

Para beneficiarse de forma óptima, debe volver a evaluar el contenido del laboratorio y de la imagen en su conjunto. No se recomienda reutilizar la misma imagen de laboratorio del laboratorio físico tal como está.

Estructura del laboratorio

Normalmente, los alumnos comparten un laboratorio físico de varias clases. Como resultado, todas las aplicaciones de software de clases se instalan juntas a la vez en cada equipo de laboratorio. Cuando una clase usa el laboratorio, los alumnos solo ejecutan un subconjunto de las aplicaciones que son relevantes para su clase.

Este tipo de laboratorio de equipos físicos suele dar lugar a un aumento de los requisitos de hardware:

• Es posible que sea necesario un tamaño de disco grande para instalar el conjunto combinado de aplicaciones que necesitan las clases que comparten el laboratorio.
• Algunas aplicaciones requieren más potencia de procesamiento en comparación con otras, o requieren procesadores especializados, como una GPU. Al instalar varias aplicaciones en el mismo equipo de laboratorio, cada equipo debe tener hardware suficiente para ejecutar las aplicaciones que consumen más procesos.

Este nivel de hardware se desperdicia para las clases que solo usan el laboratorio para ejecutar aplicaciones que requieren menos memoria, potencia de proceso o espacio en disco.

Azure Lab Services está diseñado para usar hardware de forma más eficaz, por lo que solo se paga por lo que los usuarios realmente necesitan y usan. Con Azure Lab Services, los laboratorios están estructurados para ser más granulares:

• Se crea un laboratorio para cada clase (o sesión de una clase).
• En la imagen de laboratorio, solo se instalan las aplicaciones de software necesarias para esa clase específica.

Esta estructura ayuda a identificar el tamaño de máquina virtual óptimo para cada clase en función de la carga de trabajo específica y ayuda a reducir los requisitos de tamaño de disco (Azure Lab Services admite actualmente un tamaño de disco de 127 GB).

Al usar Azure Lab Services, se recomienda usar laboratorios de uso único.

Obtenga más información sobre cómo estructurar laboratorios en la guía de administrador de Azure Lab Services.

Ventajas

Existen varias ventajas de usar laboratorios de uso único (por ejemplo, una clase por laboratorio):

• Optimice los costos seleccionando el tamaño de máquina virtual adecuado para cada laboratorio. Consulte el siguiente ejemplo de caso de uso y análisis de costos.

• Las máquinas virtuales de laboratorio solo contienen el software necesario para su propósito. Esto simplifica la configuración y el mantenimiento de laboratorios por creadores de laboratorio y proporciona más claridad para los usuarios del laboratorio.

• El acceso a cada laboratorio individual es controlado. A los usuarios del laboratorio solo se les concede acceso a los laboratorios y softwares que necesitan. Aprenda a agregar y administrar usuarios de laboratorio.

• Optimice aún más los costos aprovechando las siguientes características:

  • Las Programaciones se usan para iniciar y detener automáticamente todas las máquinas virtuales dentro de un laboratorio según la programación de cada clase.
  • Las Cuotas le permiten controlar la cantidad de tiempo que cada alumno de cada clase puede acceder a las máquinas virtuales fuera de sus horas programadas.

Ejemplo de caso de uso

Tenga en cuenta la siguiente configuración de laboratorio físico, donde varias clases comparten el laboratorio:

• Una clase de ingeniería que usa SolidWorks con 100 alumnos inscritos.
• Una clase matemática que usa MATLAB que también tiene 100 alumnos inscritos.

Dado que nuestro laboratorio físico es compartido por estas dos clases, cada equipo de laboratorio tiene instalado SolidWorks y MATLAB, junto con otras aplicaciones comunes, como Word o Excel. Además, es importante tener en cuenta que SolidWorks es más intensivo en proceso, ya que normalmente requiere una GPU.

Para mover este laboratorio físico a Azure Lab Services:

• Cree dos laboratorios: uno para la clase de ingeniería y otro para la clase de matemática.
• Cree dos imágenes de máquina virtual: una con SolidWorks instalada y otra con MATLAB.

Dado que SolidWorks requiere una GPU, el laboratorio de ingeniería usa el tamaño de máquina virtual de GPU pequeña (visualización). El laboratorio para la clase de matemática solo requiere un tamaño de máquina virtual Medio.

En la imagen siguiente se muestra cómo cambia la estructura del laboratorio al mover este laboratorio físico a Azure Lab Services.

Análisis de costos

En este ejemplo, el costo por hora de uso de los dos tamaños de máquina virtual es sustancialmente diferente:

• GPU pequeña (visualización): proporciona una alta potencia de proceso y, como resultado, el costo es de 160 unidades de laboratorio por hora.
• Medio: proporciona menos potencia de proceso, pero es adecuada para muchos tipos de clases. El costo es de solo 55 unidades de laboratorio por hora.

Mediante el uso de laboratorios independientes y la asignación del tamaño de máquina virtual más pequeño adecuado para cada laboratorio, puede ahorrar en el costo total para ejecutar los laboratorios.

Considere un escenario de uso en el que el alumno usa su máquina virtual durante un total de 10 horas:

• Se estima que un único laboratorio que usa el tamaño de GPU pequeña (visualización) compartido por los alumnos de las clases de ingeniería y matemáticas tiene el siguiente uso:

  10 horas * 200 estudiantes * 160 unidades de laboratorio /hora = 320000 unidades de laboratorio

• Se estima que los laboratorios independientes que usan el tamaño de GPU pequeña (visualización) para ingeniería y tamaño medio para las matemáticas tienen el uso siguiente:

  • Laboratorio de clase de ingeniería: 10 horas * 100 estudiantes * 160 unidades de laboratorio/hora = 160000

  • Laboratorio de clases de matemática: 10 horas * 100 estudiantes * 55 unidades de laboratorio /hora = 55000

  El total de los laboratorios de ingeniería y matemática es de 215000.

Mediante el uso de una estructura de laboratorio más granular, el ahorro total para ejecutar los laboratorios es del 33 %. Además, tenga en cuenta que solo paga por el número de horas que los alumnos usan realmente sus máquinas virtuales. Si los alumnos usan sus máquinas virtuales menos, los costos reales son menores.

Importante

La estimación de costos solo se utiliza con fines de ejemplo. Para conocer los detalles actuales sobre los precios, consulte Precios de Azure Lab Services.

Preparación para la migración a Azure Lab Services

Al empezar a usar Azure Lab Services, el equipo de TI y los profesores deben coordinarse al principio del proceso de planeación para:

• Identificar las aplicaciones de software específicas que requiere cada clase. Obtenga más información sobre los requisitos de software de laboratorio.
• Comprenda las cargas de trabajo que realizan los alumnos mediante el laboratorio.

Esta información es necesaria para elegir el tamaño de máquina virtual adecuado al crear un laboratorio y configurar la imagen en la máquina virtual de plantilla. Obtenga más información sobre el Dimensionamiento de máquina virtual en Azure Lab Services.

Para asegurarse de elegir el tamaño de máquina virtual adecuado, se recomienda comenzar con el tamaño mínimo de máquina virtual que cumpla los requisitos de hardware de las aplicaciones. A continuación, haga que los profesores se conecten a una máquina virtual de laboratorio para validar las cargas de trabajo comunes que realizan los alumnos para garantizar que el rendimiento y la experiencia sean suficientes. Resulta útil hacer referencia a los Tipos de clase, que muestran ejemplos reales de cómo configurar aplicaciones para clases junto con el tamaño de máquina virtual recomendado.

Además, Azure Compute Gallery resulta útil para crear y almacenar imágenes personalizadas. Una galería de proceso le permite crear una imagen una vez y reutilizarla para crear varios laboratorios.

Conclusión

Azure Lab Services proporciona muchas ventajas para optimizar el costo de ejecutar los laboratorios, simplificar la configuración y el mantenimiento y tener un control de acceso específico. Para beneficiarse de forma óptima, se recomienda estructurar los laboratorios de Azure Lab Services para tener un único propósito. Por ejemplo, cree un laboratorio independiente para cada aprendizaje educativo.

Pasos siguientes

• Empiece por crear un plan de laboratorio.
• Comprenda la estimación y análisis de costos.
• Comprenda los requisitos de laboratorio para un laboratorio.
• Obtenga más información sobre el Dimensionamiento de máquina virtual en Azure Lab Services.