Azure Lab Services - Panduan admin
Catatan
Artikel ini mereferensikan fitur yang tersedia dalam paket lab, yang menggantikan akun lab.
Catatan
Jika Anda masih menggunakan akun lab, lihat Panduan administrator saat menggunakan akun lab.
Administrator teknologi informasi (TI) yang mengelola sumber daya cloud universitas biasanya bertanggung jawab untuk menyiapkan rencana lab untuk sekolah mereka. Setelah mereka menyiapkan rencana lab, administrator atau pendidik membuat lab yang terkait dengan rencana lab. Artikel ini menyediakan gambaran umum tingkat tinggi tentang sumber daya Azure yang terlibat dan panduan untuk membuatnya.
Bergantung pada pengaturan untuk membuat paket lab, beberapa sumber daya dihosting di langganan Anda atau dalam langganan yang dikelola oleh Azure Lab Services.
- VM lab dihosting dalam langganan Azure yang dimiliki oleh Azure Lab Services.
- Paket lab, lab, galeri komputasi, dan versi gambar dan dihosting dalam langganan Anda.
- Jika menggunakan jaringan tingkat lanjut, jaringan virtual dan sumber daya terkait jaringan untuk VM lab dihosting dalam langganan Anda. Jika tidak, jaringan virtual dihosting dalam langganan yang dikelola oleh Azure Lab Services.
- Anda dapat memiliki paket lab, lab, dan galeri komputasi dalam grup sumber daya yang sama atau berbeda.
Untuk informasi selengkapnya tentang arsitektur, lihat Dasar-dasar arsitektur Labs.
Langganan
Universitas Anda mungkin memiliki satu atau beberapa langganan Azure. Anda menggunakan langganan untuk mengelola tagihan dan keamanan untuk semua sumber daya dan layanan Azure yang digunakan di dalamnya, termasuk paket lab dan lab.
Hubungan antara paket lab dan langganannya penting karena:
- Penagihan dilaporkan melalui langganan yang berisi paket lab.
- Anda dapat memberi pengguna kemampuan penyewa Microsoft Entra langganan untuk mengelola paket lab dan lab Azure Lab Services. Anda dapat menambahkan seseorang sebagai pemilik paket lab, kontributor paket lab, pembuat lab, atau pemilik lab. Untuk informasi selengkapnya tentang peran RBAC bawaan, lihat Mengelola identitas.
Komputer virtual (VM) Labs dikelola dan dihosting untuk Anda dalam langganan yang dimiliki oleh Azure Lab Services.
Grup sumber daya
Langganan berisi satu atau beberapa grup sumber daya. Grup sumber daya digunakan untuk membuat pengelompokan logis sumber daya Azure yang digunakan bersama dalam solusi yang sama.
Saat membuat paket lab, Anda harus mengonfigurasi grup sumber daya yang berisi paket lab. Beri nama grup sumber daya Anda dengan hati-hati. Lab dikelompokkan menurut nama grup sumber daya di portal web Lab Services: https://labs.azure.com.
Grup sumber daya juga diperlukan saat Anda membuat Azure Compute Gallery. Anda dapat menempatkan paket lab dan galeri komputasi di grup sumber daya yang sama atau dalam dua grup sumber daya terpisah. Anda mungkin ingin mengambil pendekatan kedua ini jika Anda berencana untuk berbagi galeri komputasi di berbagai solusi.
Kami menyarankan agar Anda menginvestasikan waktu di muka untuk merencanakan struktur grup sumber daya Anda. Tidak dimungkinkan untuk mengubah paket lab atau grup sumber daya galeri komputasi setelah dibuat. Jika Anda perlu mengubah grup sumber daya untuk sumber daya ini, Anda perlu menghapus dan membuatnya kembali.
Paket lab
Serangkaian konfigurasi rencana lab yang memengaruhi pembuatan lab. Rencana lab dapat dikaitkan dengan nol atau lebih lab. Saat Anda mulai menggunakan Azure Lab Services, paling umum untuk memiliki satu paket lab. Saat penggunaan lab Anda meningkat, Anda dapat memilih untuk membuat lebih banyak rencana lab nanti.
Daftar berikut menyoroti skenario di mana lebih dari satu paket lab mungkin bermanfaat:
Mengelola persyaratan kebijakan yang berbeda di seluruh laboratorium
Saat membuat paket lab, Anda menetapkan kebijakan yang berlaku untuk semua lab yang baru dibuat, seperti:
- Jaringan virtual Azure dengan sumber daya bersama yang dapat diakses oleh laboratorium. Misalnya, Anda mungkin memiliki sekumpulan lab yang memerlukan akses ke server lisensi dalam jaringan virtual.
- Gambar komputer virtual yang dapat digunakan laboratorium untuk membuat VM. Misalnya, Anda mungkin memiliki sekumpulan laboratorium yang memerlukan akses ke VM Data Science untuk gambar Linux Azure Marketplace.
Jika setiap lab Anda memiliki persyaratan kebijakan yang unik, mungkin bermanfaat untuk membuat rencana lab terpisah untuk mengelola setiap lab secara terpisah.
Mengisolasi laboratorium percontohan dari laboratorium aktif atau produksi
Anda mungkin memiliki kasus di mana Anda ingin menguji coba perubahan kebijakan untuk rencana lab tanpa berpotensi memengaruhi lab aktif Anda. Dalam jenis skenario ini, membuat rencana lab terpisah untuk tujuan pilot memungkinkan Anda mengisolasi perubahan.
Laboratorium
Laboratorium berisi VM yang masing-masing ditugaskan untuk satu siswa. Secara umum, Anda dapat mengharapkan untuk:
- Memiliki satu laboratorium untuk setiap kelas.
- Buat serangkaian lab baru untuk setiap semester, kuartal, atau sistem akademik lain yang Anda gunakan. Untuk kelas yang perlu menggunakan gambar yang sama, Anda harus menggunakan galeri komputasi. Dengan cara ini, Anda dapat menggunakan kembali gambar di seluruh laboratorium dan periode akademik.
Saat Anda menentukan cara menyusun lab Anda, pertimbangkan poin berikut:
Semua VM dalam lab disebarkan dengan gambar yang sama yang diterbitkan.
Akibatnya, jika Anda memiliki kelas yang memerlukan gambar lab yang berbeda untuk dipublikasikan pada saat yang sama, lab terpisah harus dibuat untuk setiap gambar.
Kuota penggunaan ditetapkan pada tingkat lab dan berlaku untuk semua pengguna di dalam lab
Untuk mengatur kuota yang berbeda untuk pengguna, Anda harus membuat lab terpisah. Namun, Anda dapat menambahkan lebih banyak jam ke pengguna tertentu setelah Anda menetapkan kuota.
Jadwal startup atau matikan diatur di tingkat lab dan berlaku untuk semua VM di dalam lab
Mirip dengan pengaturan kuota, jika Anda perlu mengatur jadwal yang berbeda untuk pengguna, Anda perlu membuat lab terpisah untuk setiap jadwal.
Secara default, setiap lab memiliki jaringan virtual sendiri. Jika Anda mengaktifkan jaringan tingkat lanjut, setiap lab menggunakan jaringan yang ditentukan.
Azure Compute Gallery
Azure Compute Gallery dilampirkan ke paket lab dan berfungsi sebagai repositori pusat untuk menyimpan gambar. Gambar disimpan di galeri saat pendidik memilih untuk mengekspornya dari templat VM laboratorium. Setiap kali pendidik membuat perubahan pada template VM dan mengekspornya, definisi gambar baru dan\atau versi dibuat di galeri.
Pendidik dapat menerbitkan versi gambar dari galeri komputasi saat mereka membuat lab baru. Meskipun galeri menyimpan beberapa versi gambar, pendidik hanya dapat memilih versi terbaru selama pembuatan laboratorium. Versi terbaru dipilih berdasarkan nilai tertinggi MajorVersion, lalu MinorVersion, lalu Patch. Untuk informasi selengkapnya tentang penerapan versi, lihat Versi gambar.
Galeri komputasi adalah sumber daya opsional yang mungkin tidak Anda perlukan segera jika Anda hanya memulai dengan beberapa lab. Namun, galeri komputasi menawarkan banyak manfaat yang berguna saat Anda meningkatkan skala ke lebih banyak lab:
Anda dapat menyimpan dan mengelola versi gambar VM templat
Berguna untuk membuat gambar kustom atau membuat perubahan (perangkat lunak, konfigurasi, dan sebagainya) ke gambar dari galeri Azure Marketplace. Misalnya, adalah umum bagi pendidik untuk memerlukan perangkat lunak atau perkakas yang berbeda dipasang. Daripada mengharuskan siswa menginstal prasyarat ini secara manual sendiri, versi gambar VM templat yang berbeda dapat diekspor ke galeri komputasi. Anda kemudian dapat menggunakan versi gambar ini saat membuat lab baru.
Anda dapat berbagi dan menggunakan kembali gambar VM template di seluruh laboratorium
Anda dapat menyimpan dan menggunakan kembali gambar sehingga Anda tidak perlu mengonfigurasinya dari awal setiap kali Anda membuat lab baru. Misalnya, jika beberapa kelas perlu menggunakan gambar yang sama, Anda dapat membuatnya sekali dan mengekspornya ke galeri komputasi sehingga dapat dibagikan di seluruh lab.
Anda dapat mengunggah gambar kustom Anda sendiri dari lingkungan lain di luar laboratorium
Anda dapat mengunggah gambar kustom lingkungan lain di luar konteks laboratorium. Misalnya, Anda dapat mengunggah gambar dari lingkungan lab fisik Anda sendiri atau dari Azure VM ke galeri komputasi. Setelah gambar diimpor ke galeri, Anda kemudian dapat menggunakan gambar untuk membuat laboratorium.
Untuk mengelompokkan gambar galeri komputasi secara logis, Anda dapat melakukan salah satu metode berikut:
- Buat beberapa galeri komputasi. Setiap paket lab hanya dapat terhubung ke satu galeri komputasi, sehingga opsi ini juga mengharuskan Anda untuk membuat beberapa paket lab.
- Gunakan satu galeri komputasi yang dibagikan oleh beberapa paket lab. Dalam hal ini, setiap paket lab hanya dapat mengaktifkan gambar yang berlaku untuk lab dalam paket tersebut.
Penamaan
Saat Anda mulai menggunakan Azure Lab Services, kami sarankan Anda membuat konvensi penamaan untuk sumber daya terkait Azure dan Azure Lab Services. Untuk pembatasan penamaan sumber daya, lihat Aturan penamaan dan batasan Microsoft.LabServices. Meskipun konvensi penamaan yang Anda buat unik untuk kebutuhan organisasi Anda, tabel berikut ini menyediakan panduan umum:
| Jenis Sumber Daya | Peran | Pola yang disarankan | Contoh |
|---|---|---|---|
| Grup sumber daya | Berisi satu atau beberapa paket lab, lab, dan/atau galeri komputasi. | rg-labs-{org-name}-{env}-{instance}, rg-labs-{dept-name}-{env}-{instance} | rg-labs-contoso-pilot, rg-labs--math-prod-001 |
| Paket lab | Templat untuk lab yang baru dibuat. | lp-{org-name}-{env}-{instance}, lp-{dept-name}-{env}-{instance} | lp-contoso, lp-contoso-pilot, lp-math-001 |
| Laboratorium | Berisi satu atau beberapa VM siswa. | {class-name}-{time}-{pendidik} | CS101-Fall2021, CS101-Fall2021-JohnDoe |
| Azure Compute Gallery | Berisi satu atau beberapa versi gambar VM | sig-{org-name}-{env}-{instance}, sig-{dept-name}-{env}-{instance} | sig-contoso-001, sig-math-prod |
Dalam tabel lanjutan, kami menggunakan beberapa istilah dan token dalam pola nama yang disarankan. Mari kita membahas istilah-istilah itu secara lebih rinci.
| Istilah/token pola | Devinisi | Contoh |
|---|---|---|
| {org-name} | Token untuk nama pendek organisasi tanpa spasi. | contoso |
| {dept-name} | Token untuk nama pendek departemen dalam organisasi. | matematika, bio, cs |
| {env} | Token untuk nama lingkungan | prod untuk produksi, pilot untuk pengujian kecil |
| {instance} | Nomor untuk mengidentifikasi instans jika beberapa sumber daya dibuat. | 001, 123 |
| {class-name} | Token untuk nama pendek atau kode untuk kelas yang didukung. | CS101, Bio101 |
| {pendidik} | Alias pendidik yang menjalankan lab. | johndoe |
| {time} | Token untuk nama pendek (tanpa spasi) untuk waktu kelas ditawarkan. | Spring2021, Dec2021 |
| Rg | Menunjukkan sumber daya adalah grup sumber daya. | |
| Lp | Menunjukkan sumber daya adalah rencana lab. | |
| sig | Menunjukkan sumber daya adalah galeri komputasi. |
Untuk informasi selengkapnya tentang penamaan sumber daya Azure lainnya, lihat Konvensi penamaan untuk sumber daya Azure.
Wilayah
Saat menyiapkan sumber daya Azure Lab Services, Anda harus menyediakan wilayah atau lokasi pusat data yang menghosting sumber daya. Paket lab dapat mengaktifkan satu atau beberapa wilayah tempat lab mungkin dibuat. Bagian berikutnya menjelaskan bagaimana wilayah atau lokasi dapat memengaruhi setiap sumber daya yang terlibat dengan penyamaran lab.
- Grup Sumber Daya. Kawasan ini menentukan pusat data tempat informasi tentang grup sumber daya disimpan. Sumber daya Azure dapat berada di wilayah yang berbeda dari grup sumber daya tempat sumber daya berada.
- Rencana lab. Lokasi paket lab menunjukkan wilayah tempat sumber daya berada. Ketika paket lab terhubung ke jaringan virtual Anda sendiri, jaringan harus berada di wilayah yang sama dengan rencana lab. Selain itu, lab dibuat di wilayah Azure yang sama dengan jaringan virtual tersebut.
- Lab. Lokasi tempat lab ada bervariasi, dan tidak perlu berada di lokasi yang sama dengan rencana lab. Administrator mengontrol wilayah mana lab dapat dibuat melalui pengaturan paket lab. Aturan umum adalah mengatur wilayah sumber daya ke wilayah yang paling dekat dengan penggunanya. Untuk lab, ini berarti membuat lab yang paling dekat dengan siswa Anda. Untuk kursus online yang siswanya berada di seluruh dunia, gunakan penilaian terbaik Anda untuk membuat lab yang terletak di pusat kota. Atau Anda dapat membagi kelas menjadi beberapa laboratorium sesuai dengan wilayah siswa Anda.
Catatan
Untuk membantu memastikan bahwa suatu wilayah memiliki kapasitas VM yang memadai, penting untuk meminta kapasitas terlebih dahulu.
Ukuran VM
Ketika administrator atau pembuat lab membuat lab, mereka dapat memilih dari berbagai ukuran VM, tergantung pada kebutuhan ruang kelas mereka. Ketersediaan ukuran VM tertentu tergantung pada wilayah tempat paket lab Anda berada. Pelajari bagaimana Anda dapat meminta kapasitas tambahan.
Untuk informasi tentang ukuran VM dan biayanya, lihat Harga Azure Lab Services.
Ukuran VM default
| Ukuran | vCPU minimum | Memori minimum: GiB | Seri | Penggunaan yang disarankan |
|---|---|---|---|---|
| Bentuk dan | 2 | 4 | Standard_F2s_v2 | Paling cocok untuk baris perintah, membuka browser web, server web lalu lintas rendah, database kecil hingga menengah. |
| Medium | 4 | 8 | Standard_F4s_v2 | Paling cocok untuk database hubungan, penembolokan dalam memori, dan analitik. |
| Sedang (virtualisasi berlapis) | 4 | 16 | Standard_D4s_v4 | Paling cocok untuk database hubungan, penembolokan dalam memori, dan analitik. Ukuran ini juga mendukung virtualisasi bersarang. |
| Bentuk dan | 8 | 16 | Standard_F8s_v2 | Paling cocok untuk aplikasi yang membutuhkan CPU lebih cepat, kinerja disk lokal yang lebih baik, database besar, cache memori besar. |
| Besar (virtualisasi berlapis) | 8 | 32 | Standard_D8s_v4 | Paling cocok untuk aplikasi yang membutuhkan CPU lebih cepat, kinerja disk lokal yang lebih baik, database besar, cache memori besar. Ukuran ini juga mendukung virtualisasi bersarang. |
| GPU Kecil (Komputasi) | 8 | 56 | Standard_NC8as_T4_v3 | Paling cocok untuk aplikasi intensif komputer seperti AI dan pembelajaran mendalam. |
| GPU Kecil (Visualisasi) | 8 | 28 | Standard_NVas_v4 | (Hanya Windows) Paling cocok untuk visualisasi jarak jauh, streaming, game, dan pengodean menggunakan kerangka kerja seperti OpenGL dan DirectX. |
| GPU Sedang (visualisasi) | 12 | 112 | Standard_NV12s_v3 | (Hanya Windows) Paling cocok untuk visualisasi jarak jauh, streaming, game, dan pengodean menggunakan kerangka kerja seperti OpenGL dan DirectX. |
Ukuran VM alternatif
Untuk melayani Anda dengan lebih baik di lokasi di mana ada permintaan tinggi, Anda dapat memilih dari daftar ukuran VM alternatif .
| Ukuran | vCPU minimum | Memori minimum: GiB | Seri | Penggunaan yang disarankan |
|---|---|---|---|---|
| GPU Kecil Alternatif (Komputasi) | 6 | 112 | Standard_NC6s_v3 | Paling cocok untuk aplikasi intensif komputer seperti AI dan pembelajaran mendalam. |
| GPU Kecil Alternatif (Visualisasi) | 6 | 55 | Standard_NV6ads_A10_v5 | (Hanya Windows) Paling cocok untuk visualisasi jarak jauh, streaming, game, dan pengodean menggunakan kerangka kerja seperti OpenGL dan DirectX. |
| GPU Sedang Alternatif (Visualisasi) | 12 | 110 | Standard_NV12ads_A10_v5 | (Hanya Windows) Paling cocok untuk visualisasi jarak jauh, streaming, game, dan pengodean menggunakan kerangka kerja seperti OpenGL dan DirectX. |
Ukuran VM klasik
Saat Membuat paket lab dan masih memiliki akun lab di langganan Azure, Anda dapat memilih dari daftar ukuran VM yang tersedia untuk akun lab. Di antarmuka pengguna Azure Lab Services, ukuran VM ini ditandai sebagai ukuran VM klasik .
| Ukuran | vCPU minimum | Memori minimum: GiB | Seri | Penggunaan yang disarankan |
|---|---|---|---|---|
| Kecil Klasik | 2 | 4 | Standard_A2_v2 | Paling cocok untuk baris perintah, membuka browser web, server web lalu lintas rendah, database kecil hingga menengah. |
| Sedang Klasik | 4 | 8 | Standard_A4_v2 | Paling cocok untuk database hubungan, penembolokan dalam memori, dan analitik. |
| Besar Klasik | 8 | 16 | Standard_A8_v2 | Paling cocok untuk aplikasi yang membutuhkan CPU lebih cepat, kinerja disk lokal yang lebih baik, database besar, cache memori besar. |
| Medium Klasik (Virtualisasi berlapis) | 4 | 16 | Standard_D4s_v3 | Paling cocok untuk database hubungan, penembolokan dalam memori, dan analitik. Ukuran ini juga mendukung virtualisasi bersarang. |
| Besar Klasik (Virtualisasi berlapis) | 8 | 32 | Standard_D8s_v3 | Paling cocok untuk aplikasi yang membutuhkan CPU lebih cepat, kinerja disk lokal yang lebih baik, database besar, cache memori besar. Ukuran ini juga mendukung virtualisasi bersarang. |
| GPU Kecil Klasik (Komputasi) | 6 | 56 | Standard_NC6 | Paling cocok untuk aplikasi intensif komputer seperti AI dan pembelajaran mendalam. |
| GPU Kecil Klasik (Visualisasi) | 6 | 56 | Standard_NV6 | Paling cocok untuk visualisasi jarak jauh, streaming, game, dan pengkodean menggunakan kerangka kerja seperti OpenGL dan DirectX. |
| GPU Sedang Klasik (Visualisasi) | 12 | 112 | Standard_NV12s_v3 | Paling cocok untuk visualisasi jarak jauh, streaming, game, dan pengkodean menggunakan kerangka kerja seperti OpenGL dan DirectX. |
Peran RBAC
Azure Lab Services menyediakan kontrol akses berbasis peran Azure bawaan (Azure RBAC) untuk skenario manajemen umum di Azure Lab Services. Individu yang memiliki profil di ID Microsoft Entra dapat menetapkan peran Azure ini kepada pengguna, grup, perwakilan layanan, atau identitas terkelola untuk memberikan atau menolak akses ke sumber daya dan operasi pada sumber daya Azure Lab Services. Artikel ini menjelaskan berbagai peran bawaan yang didukung Azure Lab Services.
Pelajari selengkapnya tentang kontrol akses berbasis peran Azure di Azure Lab Services.
Pemfilteran konten
Sekolah Anda mungkin perlu melakukan pemfilteran konten untuk mencegah siswa mengakses situs web yang tidak pantas. Misalnya, untuk mematuhi Children's Internet Protection Act (CIPA). Azure Lab Services tidak menawarkan dukungan bawaan untuk pemfilteran konten, dan tidak mendukung pemfilteran tingkat jaringan.
Sekolah biasanya mendekati pemfilteran konten dengan menginstal perangkat lunak pihak ketiga yang melakukan pemfilteran konten di setiap komputer. Untuk menginstal perangkat lunak pemfilteran konten pihak ketiga di setiap komputer, Anda harus menginstal perangkat lunak pada setiap VM templat lab.
Ada beberapa poin penting yang perlu disorot sebagai bagian dari solusi ini:
- Jika Anda berencana menggunakan pengaturan matikan otomatis, Anda perlu membuka blokir beberapa nama host Azure dengan perangkat lunak pihak ketiga. Pengaturan matikan otomatis menggunakan ekstensi diagnostik yang harus dapat berkomunikasi kembali ke Lab Services. Jika tidak, pengaturan matikan otomatis gagal diaktifkan untuk lab.
- Anda mungkin juga ingin agar setiap siswa menggunakan akun nonadmin di VM mereka sehingga mereka tidak dapat menghapus instalan perangkat lunak pemfilteran konten. Menambahkan akun nonadmin harus dilakukan saat membuat lab.
Pelajari selengkapnya tentang skenario jaringan yang didukung di Azure Lab Services, seperti pemfilteran konten.
Jika sekolah Anda perlu melakukan pemfilteran konten, hubungi kami melalui Q&A Azure Lab Services untuk informasi selengkapnya.
Manajemen titik akhir
Banyak alat manajemen titik akhir, seperti Microsoft Configuration Manager, mengharuskan VM Windows memiliki pengidentifikasi keamanan mesin (SID) yang unik. Menggunakan SysPrep untuk membuat gambar umum biasanya memastikan bahwa setiap komputer Windows memiliki SID komputer baru yang unik yang dihasilkan ketika VM boot dari gambar.
Dengan Lab Services, jika Anda membuat lab dengan templat, VM lab memiliki SID yang sama. Bahkan jika Anda menggunakan gambar umum untuk membuat lab, VM templat dan komputer virtual pengguna lab semuanya memiliki SID komputer yang sama. VM memiliki SID yang sama karena gambar templat VM berada dalam keadaan khusus ketika diterbitkan untuk membuat VM siswa.
Untuk mendapatkan VM lab dengan SID unik, buat lab tanpa VM templat. Anda harus menggunakan gambar umum dari Marketplace Azure atau Azure Compute Gallery terlampir. Untuk menggunakan Azure Compute Gallery Anda sendiri, lihat Melampirkan atau melepaskan galeri komputasi di Azure Lab Services. SID mesin dapat diverifikasi dengan menggunakan alat seperti PsGetSid.
Jika Anda berencana menggunakan alat manajemen titik akhir atau perangkat lunak serupa, kami sarankan Anda tidak menggunakan VM templat untuk lab Anda.
Microsoft Entra register/join, Microsoft Entra hybrid join, atau AD domain join
Untuk membuat lab mudah disiapkan dan dikelola, Azure Lab Services dirancang tanpa persyaratan untuk mendaftarkan/menggabungkan VM lab ke Active Directory (AD) atau ID Microsoft Entra. Akibatnya, Azure Lab Services saat ini tidak menawarkan dukungan bawaan untuk mendaftar/bergabung dengan VM lab. Meskipun dimungkinkan untuk Microsoft Entra mendaftar/bergabung, gabungan hibrid Microsoft Entra, atau VM lab gabungan domain AD menggunakan mekanisme lain, kami tidak menyarankan Anda mencoba mendaftarkan/menggabungkan VM lab ke Direktori Aktif atau ID Microsoft Entra karena keterbatasan produk.
Harga
Azure Lab Services
Untuk mempelajari tentang harga, lihat Harga Azure Lab Services.
Entri penagihan di Microsoft Cost Management adalah per lab VM. Tag untuk ID paket lab dan nama lab secara otomatis ditambahkan ke setiap entri untuk analisis dan anggaran yang lebih fleksibel.
Galeri Azure Compute
Anda juga perlu mempertimbangkan harga untuk layanan galeri komputasi jika Anda berencana menggunakan galeri komputasi untuk menyimpan dan mengelola versi gambar.
Membuat galeri komputasi dan melampirkannya ke paket lab Anda gratis. Tidak ada biaya yang dikeluarkan sampai Anda menyimpan versi gambar ke galeri. Harga untuk menggunakan galeri komputasi biasanya cukup dapat diabaikan, tetapi penting untuk memahami cara menghitungnya, karena tidak termasuk dalam harga untuk Azure Lab Services.
Biaya penyimpanan
Untuk menyimpan versi gambar, galeri komputasi menggunakan disk terkelola hard disk drive standar (HDD) secara default. Sebaiknya gunakan disk yang dikelola HDD saat menggunakan galeri komputasi dengan Lab Services. Ukuran disk yang dikelola HDD yang digunakan tergantung pada ukuran versi gambar yang sedang disimpan. Layanan Lab mendukung ukuran gambar dan disk hingga 128 GB. Untuk mempelajari tentang harga, lihat Harga disk terkelola.
Azure Lab Services tidak mendukung melampirkan disk tambahan ke templat lab atau VM lab.
Biaya replikasi dan keluar jaringan
Saat Anda menyimpan versi gambar dengan menggunakan VM templat lab, Azure Lab Services terlebih dahulu menyimpannya di wilayah sumber. Namun, Anda kemungkinan besar perlu mereplikasi versi gambar sumber ke satu atau beberapa wilayah target.
Biaya keluar jaringan terjadi saat versi gambar direplikasi dari wilayah sumber ke wilayah target lainnya. Jumlah yang dibebankan didasarkan pada ukuran versi gambar ketika data gambar awalnya ditransfer keluar dari wilayah sumber. Untuk detail harga, lihat Detail harga Bandwidth.
Biaya keluar dapat dibebaskan untuk pelanggan Solusi Pendidikan. Untuk mempelajari lebih lanjut, hubungi manajer akun Anda.
Untuk informasi selengkapnya, lihat "Program transfer data apa yang ada untuk pelanggan akademik dan bagaimana cara memenuhi syarat?" di bagian FAQ halaman Program untuk lembaga pendidikan.
Untuk informasi tentang biaya untuk menyimpan gambar dan replikasinya, lihat penagihan di Azure Compute Gallery.
Cost management
Penting bagi administrator paket lab untuk mengelola biaya dengan secara rutin menghapus versi gambar yang tidak diperlukan dari galeri.
Berhati-hatilah dengan menghapus replikasi ke wilayah tertentu sebagai cara untuk mengurangi biaya. Perubahan replikasi mungkin memiliki efek buruk pada kemampuan Azure Lab Services untuk menerbitkan VM dari gambar yang disimpan dalam galeri komputasi.
Langkah berikutnya
Untuk informasi selengkapnya tentang menyiapkan dan mengelola laboratorium, lihat: