Megosztás a következőn keresztül:

Munkamenet-gazda virtuális gép méretezési irányelvei az Azure Virtual Desktop és a Távoli Asztali Szolgáltatások számára

Az Azure Virtual Desktophoz és a Távoli asztali szolgáltatásokhoz készült munkamenet-gazdagépek méretezéséhez körültekintően kell figyelembe venni a számítási feladatok típusait és a hardverkonfigurációkat. A különböző számítási feladatok eltérő hardverkonfigurációkat igényelnek az optimális teljesítmény biztosításához.

A munkamenet-gazdagépek kétféleképpen méretezhetőek a felhasználók számára:

  • Egy munkamenet: egyszerre egyetlen felhasználónak dedikált.

  • Több munkamenet: egyszerre több felhasználó között megosztva.

Olyan környezetben, ahol az asztalok és alkalmazások távolról érhetők el, a végrehajtás és az adatfeldolgozás a munkamenet-gazdagépen történik, kivéve, ha az alkalmazások támogatják a helyi kiszervezést. Fontos az egyes munkamenet-gazdagépek méretének és számának megfelelő megválasztása, hogy a csúcsterhelések során ne merüljenek ki az erőforrások, ami fennakadásokat okozhatna a felhasználók számára.

A munkamenet-gazdagépek virtuális gépeken vagy a távoli asztali szolgáltatások fizikai hardverén is futtathatók. A virtuális gépeknek van némi többlettere, ezért ezt figyelembe kell vennie a munkamenet-gazdagépek méretezésekor, amelyről ebben a cikkben is szó van.

A cikkben szereplő példák általános irányelvek, amelyeket csak a kezdeti teljesítménybecslésekhez érdemes használni. A lehető legjobb élmény érdekében skálázza az üzembe helyezést a felhasználók igényeinek megfelelően.

Kapacitástervezés

A szükséges kapacitás és erőforrások mindenki számára eltérőek, mivel számos közreműködő tényezőtől függ. A kapacitástervezés az a folyamat, amely meghatározza a munkamenet-gazdagépeket és azok erőforrásait, amelyek a várt számítási feladatok igényeinek teljesítéséhez szükségesek. Ez magában foglalja a jelenlegi és jövőbeli erőforrásigények elemzését, a munkamenet-gazdagépenkénti felhasználók számának becslését és az optimális teljesítmény biztosításához szükséges méretek meghatározását.

A munkamenet-gazdagépek kapacitásának tervezésekor vegye figyelembe a következő területeket:

Terület Description
Felhasználói számítási feladat Ismerje meg, hogy a felhasználók milyen típusú alkalmazásokat és feladatokat hajtanak végre. A különböző számítási feladatok eltérő erőforrásigényekkel rendelkeznek, például cpu-val, memóriával és tárhellyel.
Felhasználók száma Becsülje meg a munkamenet-gazdagépekhez hozzáférő egyidejű felhasználók számát. Ez segít meghatározni a várt felhasználói terhelés támogatásához szükséges erőforrásokat.
Erőforráskövetelmények Elemezze a felhasználók által végrehajtott alkalmazások és feladatok erőforrás-követelményeit. Ez magában foglalja a processzort, a memóriát, a tárolást és a hálózati sávszélességet.
Teljesítménnyel kapcsolatos elvárások Határozza meg a munkamenet-gazdagépek teljesítményére vonatkozó elvárásait, például a válaszidőt, a bejelentkezési időt, az alkalmazásindítási időt és az általános felhasználói élményt. Fontolja meg a bejelentkezési teljesítményt a kulcsidőknél, például a munkanap kezdetén vagy a műszakban, mivel ezek hatással lehetnek a teljesítményre az állandó állapothoz képest.
Méretezhetőség Fontolja meg a munkamenetgazdák méretezési lehetőségeit, ahogy a felhasználói igények növekednek. Ez magában foglalhatja további munkamenet-gazdagépek hozzáadását vagy a meglévők átméretezését a további felhasználók vagy számítási feladatok elhelyezéséhez.
Rugalmasság és redundancia Fontolja meg a redundancia és a feladatátvételi mechanizmusok implementálását a magas rendelkezésre állás biztosítása és az állásidő minimalizálása érdekében hardver- vagy szoftverhibák esetén.
Monitorozás és optimalizálás Monitorozási eszközök implementálása az erőforrás-kihasználtság és a teljesítménymetrikák nyomon követéséhez. Ezekkel az adatokkal optimalizálhatja a munkamenet-gazdagépeket, és szükség szerint elvégezhet folyamatos módosításokat.

A munkamenet-gazdagépek kapacitásának meghatározásához gyakran az alábbi két módszert használják:

  • Kísérleti megközelítés: Egyetlen tesztkiszolgáló üzembe helyezése és a terhelés fokozatos növelése a felhasználói visszajelzések és a rendszer teljesítménymutatóinak (például PROCESSZOR, lapozás, lemez és hálózat) figyelése közben. Ez a megközelítés megbízható kisebb üzemelő példányokhoz, de olyan kezdeti hardverberuházásokat igényelhet, amelyek esetleg nem felelnek meg a végső üzembe helyezési céloknak.

  • Szimulációs megközelítés: automatizálási eszközökkel szimulált felhasználói számítási feladatokat hozhat létre, amelyek valós felhasználói viselkedést utánoznak. A szimuláció általában magában foglalja a szimulált felhasználók számának fokozatos növelését az idő függvényében, és a teljesítménymetrikákat a teszt során gyűjtik össze. Az elemzés segít azonosítani azt a pontot, ahol a teljesítmény az elfogadható küszöbértékeken túl csökken. Ez a megközelítés alkalmasabb nagyobb telepítésekre, ahol a pontos kapacitásmeghatározás jelentősen befolyásolja a vásárlási döntéseket.

A próbaüzem általában több időt és költséghatékonyat jelent a kisebb üzemelő példányok esetében, míg a szimulációs megközelítés alkalmasabb lehet nagyobb üzemelő példányokra, ahol a munkamenet-gazdagép kapacitásának pontos meghatározása jelentősen befolyásolhatja a vásárlási döntéseket.

Bármelyik módszert is használja, figyelembe kell vennie a felhasználói bejelentkezés kulcsfontosságú idejét is, például egy munkanap vagy műszak kezdetét, ami hatással lehet a teljesítményre az állandó állapothoz képest, és hosszú bejelentkezési időt okozhat. Előfordulhat, hogy a munkamenet-gazdagép képes elegendő felhasználót támogatni egy adott forgatókönyvhöz, de előfordulhat, hogy nincs kapacitása arra, hogy egyszerre kiszolgálja az összes bejelentkezett felhasználót. Tervezz egy pufferteret is, hogy kezelni lehessen a felhasználói tevékenység vagy az erőforrásigény váratlan növekedését.

Javasoljuk, hogy dokumentálja a kapacitástervezési folyamatot, beleértve a feltételezéseket, számításokat és döntéseket. Tájékoztassa a tervet az érdekelt felekkel az összehangolás és a megértés biztosítása érdekében.

A kapacitást és a teljesítményt befolyásoló főbb tényezők

A munkamenet-gazdagépek kapacitását számos kulcsfontosságú tényező befolyásolja. Ezeknek a tényezőknek a megértése segíthet megalapozott döntéseket hozni a munkamenet-gazdagépek méretezéséről és kiterjesztéséről.

  • CPU-skálázás:

    • A processzormagok száma közvetlenül befolyásolja a munkamenetgazda virtuális gépen támogatott felhasználók számát.
    • A cpu-magok számának megduplázása nem feltétlenül duplája a felhasználói kapacitást a csökkenő megtérülés és a szinkronizálási többletterhelés miatt. A skálázási tényező nagyobb, ha a cpu-k kezdeti száma kicsi, és a magok számának emelkedésével csökken. A 4 magról 8 magra skálázási tényező például nagyobb, mint a 8 magról 16 magra skálázó tényező.
    • A skálázási tényező általában 1,5 és 1,9 között mozog, ami azt jelenti, hogy minden extra mag esetében a felhasználói kapacitás arányos növekedésére számíthat, de lineárisan nem.

  • Memóriahatás:

    • A munkamenet-gazdagép virtuális gépéhez lefoglalt memória mennyisége közvetlenül befolyásolja a támogatott felhasználók számát.
    • Ha a memória a korlátozó tényező, az alacsonyabb kapacitású memória hozzáadása jelentősen javíthatja a teljesítményt. A memória 8 GB-ról 16 GB-ra való növelése például több mint duplájára növelheti a támogatott felhasználók számát.

  • Felhasználói bejelentkezés hatása:

    • A felhasználói bejelentkezés processzorigényes művelet, és a magas egyidejű bejelentkezési sebesség jelentősen befolyásolhatja a rendszer teljesítményét.
    • Tervezze meg a várt bejelentkezési mintákat, például egy munkanap 9 órakor kezdődik, ahol sok felhasználó egyszerre jelentkezik be. Ellenkező esetben a felhasználók hosszabb bejelentkezési időt tapasztalhatnak.

  • Virtualizálási többletterhelés

    • A virtuális gépeken való futtatás a fizikai gépekhez képest 15–20% kapacitásköltséget jelenthet, belső tesztek alapján.
    • A hipervizor nagyobb késést és processzorterhelést eredményez, ami azt eredményezheti, hogy a felhasználói válaszidők 10% és 20% magasabbak, mint a csupasz fémeknél.

  • Hyperthreading előnyei

    • A hyperthreading javíthatja a felhasználói kapacitást azáltal, hogy több szál egyidejű futtatását teszi lehetővé az egyes magokon, így hatékonyabban használhatja a processzor erőforrásait.
    • A hyperthreading előnyei a számítási feladattól és a magok számától függően változnak. A kevésbé processzorigényes számítási feladatok további párhuzamos feldolgozási képességeket használhatnak, és hyperthreading használatával jobb teljesítményt érhetnek el.

  • Hálózati teljesítmény

    • A hálózati késés, a csomagvesztés és a jitter hatással lehet a felhasználói élményre, különösen az olyan alkalmazások esetében, amelyek távoli kiszolgálókkal vagy adatbázisokkal való gyakori kommunikációt igényelnek. A nagy késés, a csomagvesztés és a jitter bármilyen kombinációja lassabb válaszidőt és csökkentett teljesítményt eredményezhet.
    • Az alacsonyabb hálózati RTT, a csomagvesztés és a jitter gyorsabb válaszidőt és jobb általános teljesítményt eredményez. Fontolja meg az alacsony késésű hálózati kapcsolatok használatát a hálózati teljesítmény felhasználói élményre gyakorolt hatásának minimalizálása érdekében.

  • Tárolási teljesítmény

    • A tárolási teljesítmény hatással lehet a felhasználói élményre, különösen az olyan alkalmazások esetében, amelyek gyakran igényelnek lemezhozzáférést.
    • A gyors adathozzáférés és a késés minimalizálása érdekében használjon nagy teljesítményű tárolási megoldásokat, például SSD-ket vagy NVMe-meghajtókat.

  • Grafikus feldolgozási egység (GPU) követelményei

    • Egyes számítási feladatok, például a videoleképezés grafikus igényű alkalmazásai, a 3D-tervezés, valamint a nagy felbontású kijelzőkkel rendelkező szimulációk vagy virtuális asztalok, dedikált GPU-kat igényelhetnek az optimális teljesítmény biztosításához.
    • Fontolja meg a munkamenet-gazdagépek GPU-képességekkel való használatát, ha a felhasználók grafikus igényű alkalmazásokat futtatnak, vagy nagy felbontású megjelenítést igényelnek.

Mindezek a tényezők hatással lehetnek a munkamenet-gazdagépek általános teljesítményére és kapacitására. A felhasználói bemeneti késés vagy a végpontok közötti munkamenet válaszidejének mérése kulcsfontosságú metrika, amelyet figyelembe kell venni a felhasználók teljesítményének kiértékelésekor. Ez a metrika azt méri, hogy mennyi időbe telik a felhasználó bemenetének feldolgozása és tükrözése a munkamenetben, pontosabban ábrázolva a felhasználói élményt. A felhasználók általában 200 ezredmásodpercnél rövidebb válaszidőt várnak a műveleteikhez, és az azt meghaladó késés ronthatja a felhasználói élményt. A felhasználói élmény mérésével kapcsolatos további információkért lásd: Teljesítményszámlálók használata az alkalmazások teljesítményproblémáinak diagnosztizálásához távoli asztali munkamenet-gazdagépeken.

Workloads

A munkamenet-gazdagépek méretezésekor fontos figyelembe venni a felhasználók által futtatott számítási feladatok típusát, mivel jelentősen eltérőek lehetnek. A könnyű adatbeviteli feldolgozók például alacsony erőforrás-kihasználtsággal rendelkeznek, ami nagy felhasználói sűrűséget eredményezne. A nehéz 3D-s alkalmazásokat használó szakértők azonban magasabb erőforrásokat használnak fel, amelyek alacsony felhasználói sűrűséghez vezetnek ugyanazzal a hardverrel.

Íme egy példa, amely négy típusba sorolja a számítási feladatokat: könnyű, közepes, nehéz és teljesítmény. Minden számítási feladattípus különböző erőforráskövetelményekkel és felhasználói elvárásokkal rendelkezik.

Az alábbi táblázat az egyes számítási feladatokat ismerteti. Példa felhasználók azok a felhasználók, akik az egyes számítási feladatokat a leghasznosabbnak találhatják. Példaalkalmazások az egyes számítási feladatokhoz legjobban működő alkalmazások.

Terhelés típusa Példafelhasználók Példaalkalmazások
Light Alapszintű adatbeviteli feladatokat végző felhasználók Adatbázis-beviteli alkalmazások, parancssori felületek
Közepes Tanácsadók és piackutatók Adatbázis-beviteli alkalmazások, parancssori felületek, Microsoft Word, statikus weblapok
Heavy Szoftvermérnökök, tartalomkészítők Adatbázis-beviteli alkalmazások, parancssori felületek, Microsoft Word, statikus weblapok, Microsoft Outlook, Microsoft PowerPoint, dinamikus weblapok, szoftverfejlesztés
Teljesítmény Grafikusok, 3D modellkészítők, gépi tanulási kutatók Adatbázis-beviteli alkalmazások, parancssori felületek, Microsoft Word, statikus weblapok, Microsoft Outlook, Microsoft PowerPoint, dinamikus weblapok, fénykép- és videószerkesztés, számítógéppel támogatott tervezés (CAD), számítógéppel támogatott gyártás (CAM)

Egy munkamenet-gazdagép méretezési javaslatai

Egy munkamenetes forgatókönyvben egyszerre csak egy felhasználó van bejelentkezve egy munkamenet-gazdagépre. Ha például személyes gazdagépkészleteket használ az Azure Virtual Desktopban, akkor egy egyfelhasználós munkamenet-forgatókönyvet használ.

Az egy munkamenetes forgatókönyvekre vonatkozó méretezési javaslatok Azure-beli virtuális gépeken alapulnak. Ezeket a számokat a fizikai munkamenet-gazdagépek alapkonfigurációjaként is használhatja, a kapacitástervezési megközelítést figyelembe véve finomíthatja ezeket a javaslatokat a számítási feladatokhoz.

Javasoljuk, hogy virtuális gépenként legalább két fizikai CPU-magot használjon, jellemzően négy hyper-threadinggel rendelkező vCPU-t. Ha konkrétabb virtuálisgép-méretezési javaslatokra van szüksége az egy munkamenetes forgatókönyvekhez, kérdezze meg a számítási feladathoz tartozó szoftvergyártókat. Az egy munkamenet-gazdagépek virtuálisgép-méretezése általában megfelel a fizikai eszközökre vonatkozó irányelveknek.

Az alábbi táblázat példákat mutat be a tipikus számítási feladatokra:

Terhelés típusa vCPU/RAM/OS-tárterület minimális száma Azure példapéldányok Profiltároló minimális tárterülete
Light 2 virtuális processzor, 8 GB RAM, 32 GB tárterület D2s_v5, D2s_v4 30 GB
Közepes 4 virtuális processzor, 16 GB RAM, 32 GB tárterület D4s_v5, D4s_v4 30 GB
Heavy 8 virtuális processzor, 32 GB RAM, 32 GB tárterület D8s_v5, D8s_v4 30 GB

Több munkamenetes munkamenet gazdagépének méretezési javaslatai

Több munkamenetes forgatókönyv esetén egy munkamenetgazda virtuális gépre egyszerre több felhasználó is bejelentkezett. Ha például megosztott gazdagépkészleteket használ az Azure Virtual Desktop szolgáltatásban a Windows 11 Enterprise több munkamenetes operációs rendszerrel, ez egy több munkamenetes üzembe helyezés.

A több munkamenetes számítási környezetek jelentősen magasabb csúcsterhelést tapasztalnak az egy munkamenetes környezetekhez képest. Egy adott hardverkapacitással rendelkező munkamenet-gazdagép maximális számítási feladatkorláttal rendelkezik, amelyet az erőforrások kimerülése előtt támogathat.

A több munkamenetes forgatókönyvekre vonatkozó méretezési javaslatok Azure-beli virtuális gépeken alapulnak. Ezeket a számokat a fizikai munkamenet-gazdagépek alapkonfigurációjaként is használhatja, a kapacitástervezési megközelítést figyelembe véve finomíthatja ezeket a javaslatokat a számítási feladatokhoz.

Az alábbi táblázat felsorolja a virtuális központi feldolgozó egységenként (vCPU) javasolt felhasználók maximális számát és a minimális virtuálisgép-konfigurációt egy standard vagy nagyobb felhasználói számítási feladathoz. Ha konkrétabb virtuálisgép-méretezési javaslatokra van szüksége az egy munkamenetes forgatókönyvekhez, kérdezze meg a számítási feladathoz tartozó szoftvergyártókat.

Terhelés típusa Felhasználók maximális száma vCPU-nként Minimális vCPU/RAM/OS-tárterület Azure példapéldányok Minimális profiltárolás
Light 6 8 virtuális processzor, 16 GB RAM, 32 GB tárterület D8s_v5, D8s_v4, F8s_v2, D8as_v4, D16s_v5, D16s_v4, F16s_v2, D16as_v4 30 GB
Közepes 4 8 virtuális processzor, 16 GB RAM, 32 GB tárterület D8s_v5, D8s_v4, F8s_v2, D8as_v4, D16s_v5, D16s_v4, F16s_v2, D16as_v4 30 GB
Heavy 2 8 virtuális processzor, 16 GB RAM, 32 GB tárterület D8s_v5, D8s_v4, F8s_v2, D8as_v4, D16s_v5, D16s_v4, F16s_v2, D16as_v4 30 GB
Teljesítmény 1 6 virtuális processzor, 56 GB RAM, 340 GB tárterület D16ds_v5, D16s_v4, D16as_v4, NV6, NV16as_v4 30 GB

Több munkamenetes számítási feladatok esetén a virtuális gépek méretét 4 virtuális processzorra és 24 virtuális processzorra kell korlátoznia a következő okok miatt:

  • Minden virtuális gépnek két magnál több maggal kell rendelkeznie. A Windows felhasználói felületi összetevői legalább két párhuzamos szál használatára támaszkodnak néhány nehezebb renderelési művelethez. Több munkamenetes forgatókönyvek esetén, ha egy kétmagos virtuális gépen több felhasználó is van, a felhasználói felület és az alkalmazások instabillá válnak, ami csökkenti a felhasználói élmény minőségét. A négy mag a legalacsonyabb ajánlott számú mag, amellyel egy stabil több munkamenetes virtuális gépnek rendelkeznie kell.

  • A virtuális gépeknek nem szabad 32-nél több maggal rendelkezniük. A magok számának növekedésével a rendszer szinkronizálási többletterhelése is nő. A legtöbb számítási feladat esetében, körülbelül 16 magon a befektetés megtérülése alacsonyabb lesz, és a többletkapacitás nagy részét a szinkronizálási többletterhelés ellensúlyozza. A felhasználói élmény egy 32 magos virtuális gép helyett két 16 magos virtuális géppel jobb.

Az ajánlott 4 és 24 mag közötti tartomány általában jobb kapacitás-megtérülést biztosít a felhasználók számára, miközben növeli a magok számát. Ha például 12 felhasználó jelentkezik be egyszerre egy négy maggal rendelkező virtuális gépre, az arány magonként három felhasználó. Egy 8 magos és 14 felhasználót tartalmazó virtuális gépen az arány magonként 1,75 felhasználó. Ebben a forgatókönyvben az utóbbi, 1,75 arányú konfiguráció nagyobb kapacitást biztosít a rövid távú CPU-igényű alkalmazások számára.

Ez a javaslat nagyobb léptékben igaz. Ha 20 vagy több felhasználó csatlakozik egyetlen virtuális géphez, több kisebb virtuális gép jobban teljesít, mint egy vagy két nagy virtuális gép. Ha például arra számít, hogy 30 vagy több felhasználó jelentkezik be 10 percen belül ugyanazon a munkamenet-gazdagépen 16 maggal, akkor két 8 magos virtuális gép jobban kezeli a számítási feladatot. Használhat szélességi első terheléselosztást is, hogy egyenletesen ossza el a felhasználókat a különböző virtuális gépek között, a mélységi első terheléselosztás helyett, ahol csak akkor lehet új munkamenet-gazdagépet használni, ha a meglévő már tele van felhasználókkal.

Emellett jobb, ha nagy számú kisebb virtuális gépet használ néhány nagy virtuális gép helyett. Egyszerűbb leállítani azokat a virtuális gépeket, amelyeket frissíteni kell, vagy amelyek jelenleg nincsenek használatban. Nagyobb virtuális gépek esetén nagyobb valószínűséggel van legalább egy felhasználó bejelentkezve bármikor, ami megakadályozza a virtuális gép leállítását. Ha sok kisebb virtuális géppel rendelkezik, nagyobb valószínűséggel rendelkezik aktív felhasználók nélküli virtuális gépekkel. Ezeket a nem használt virtuális gépeket biztonságosan leállíthatja az erőforrások megőrzéséhez manuálisan vagy automatikusan az Azure Virtual Desktop automatikus skálázásával. Az erőforrások megőrzése rugalmasabbá, könnyebben karbantarthatóvá és olcsóbbá teszi az üzembe helyezést.

Kapcsolódó tartalom

  • Last updated on