Panduan ukuran komputer virtual host sesi untuk Azure Virtual Desktop dan Layanan Desktop Jauh

Ukuran host sesi untuk Azure Virtual Desktop dan Layanan Desktop Jauh memerlukan pertimbangan yang cermat tentang jenis beban kerja dan konfigurasi perangkat keras. Berbagai jenis beban kerja memerlukan konfigurasi perangkat keras yang berbeda untuk memastikan performa optimal.

Ada dua jenis host sesi yang perlu dipertimbangkan saat menyesuaikannya dengan tepat untuk pengguna:

  • Sesi tunggal: didedikasikan untuk satu pengguna pada satu waktu.

  • Multi-sesi: dibagikan antara beberapa pengguna secara bersamaan.

Di lingkungan tempat desktop dan aplikasi diakses dari jarak jauh, eksekusi dan pemrosesan data terjadi pada host sesi, kecuali aplikasi mendukung offload lokal. Mengukur setiap host sesi dan jumlah host sesi dengan benar penting sehingga Anda tidak kehabisan sumber daya selama beban puncak, yang sebaliknya akan menyebabkan gangguan pada pengguna.

Host sesi dapat berjalan pada komputer virtual atau pada perangkat keras fisik untuk Layanan Desktop Jauh. Mesin virtual memang memiliki beberapa overhead, maka Anda harus memperhitungkan hal itu saat mengonfigurasi host sesi Anda, yang tercakup dalam artikel ini.

Contoh dalam artikel ini adalah panduan umum, dan Anda hanya boleh menggunakannya untuk perkiraan performa awal. Untuk pengalaman terbaik, skalakan penyebaran Anda tergantung pada kebutuhan pengguna Anda.

Perencanaan kapasitas

Kapasitas dan sumber daya yang perlu Anda berikan berbeda untuk semua orang karena tergantung pada banyak faktor kontribusi. Perencanaan kapasitas adalah proses penentuan host sesi dan sumber daya yang diperlukan untuk memenuhi tuntutan beban kerja yang diharapkan. Ini melibatkan analisis kebutuhan sumber daya saat ini dan di masa depan, memperkirakan jumlah pengguna per host sesi, dan menentukan ukuran yang sesuai untuk memastikan performa yang optimal.

Saat merencanakan kapasitas untuk host sesi, pertimbangkan area berikut:

Area Deskripsi
Beban kerja pengguna Pahami jenis aplikasi dan tugas yang dilakukan pengguna. Beban kerja yang berbeda memiliki berbagai persyaratan sumber daya, seperti CPU, memori, dan penyimpanan.
Jumlah pengguna Perkirakan jumlah pengguna bersamaan yang mengakses host sesi. Ini membantu menentukan sumber daya yang diperlukan untuk mendukung beban pengguna yang diharapkan.
Persyaratan sumber daya Analisis persyaratan sumber daya aplikasi dan tugas yang dilakukan pengguna. Ini termasuk CPU, memori, penyimpanan, dan bandwidth jaringan.
Harapan kinerja Tentukan ekspektasi performa untuk host sesi, seperti waktu respons, waktu masuk, waktu peluncuran aplikasi, dan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Pertimbangkan performa login untuk waktu-waktu kunci, seperti awal hari kerja atau awal shift, karena hal ini dapat memengaruhi performa dibandingkan dengan keadaan yang stabil.
Skalabilitas Pertimbangkan kemampuan untuk menskalakan host sesi saat permintaan pengguna meningkat. Ini mungkin melibatkan penambahan lebih banyak host sesi atau mengubah ukuran yang ada untuk mengakomodasi pengguna atau beban kerja tambahan.
Ketahanan dan redundansi Pertimbangkan untuk menerapkan mekanisme redundansi dan failover untuk memastikan ketersediaan tinggi dan meminimalkan waktu henti jika ada kegagalan perangkat keras atau perangkat lunak.
Pemantauan dan pengoptimalan Terapkan alat pemantauan untuk melacak pemanfaatan sumber daya dan metrik performa. Gunakan data ini untuk mengoptimalkan host sesi dan melakukan penyesuaian secara berkelanjutan sesuai kebutuhan.

Dua pendekatan berikut umumnya digunakan untuk membantu Anda menentukan kapasitas host sesi:

  • Pendekatan pilot: sebarkan satu server pengujian dan secara bertahap meningkatkan beban sambil memantau umpan balik pengguna dan indikator performa sistem seperti CPU, halaman, disk, dan jaringan. Pendekatan ini dapat diandalkan untuk penyebaran yang lebih kecil tetapi mungkin memerlukan investasi perangkat keras awal yang mungkin tidak memenuhi tujuan penyebaran akhir.

  • Pendekatan simulasi: gunakan alat otomatisasi untuk menghasilkan beban kerja pengguna simulasi yang meniru perilaku pengguna nyata. Biasanya simulasi melibatkan peningkatan jumlah pengguna yang disimulasikan secara bertahap dari waktu ke waktu dan metrik performa dikumpulkan di seluruh pengujian. Analisis membantu mengidentifikasi titik di mana performa menurun di luar ambang batas yang dapat diterima. Pendekatan ini lebih cocok untuk penyebaran yang lebih besar di mana penentuan kapasitas yang akurat secara signifikan memengaruhi keputusan pembelian.

Piloting cenderung lebih banyak waktu dan hemat biaya untuk penyebaran yang lebih kecil, sementara pendekatan simulasi mungkin lebih cocok untuk penyebaran yang lebih besar di mana menentukan kapasitas host sesi secara akurat dapat secara signifikan memengaruhi keputusan pembelian.

Pendekatan apa pun yang Anda gunakan, Anda juga perlu mempertimbangkan waktu kunci untuk masuk pengguna, seperti awal hari kerja atau pergeseran, yang dapat memengaruhi performa dibandingkan dengan keadaan stabil dan menyebabkan waktu masuk yang lama. Host sesi mungkin dapat mendukung pengguna yang cukup untuk skenario tertentu, tetapi mungkin tidak memiliki kapasitas untuk melayani semua pengguna tersebut yang masuk secara bersamaan. Rencanakan juga ruang tambahan untuk mengakomodasi lonjakan tak terduga dalam aktivitas pengguna atau tuntutan sumber daya.

Sebaiknya Anda mendokumenkan proses perencanaan kapasitas, termasuk asumsi, perhitungan, dan keputusan yang dibuat. Komunikasikan rencana kepada pemangku kepentingan untuk memastikan keselarasan dan pemahaman.

Faktor utama yang memengaruhi kapasitas dan performa

Ada beberapa faktor utama yang memengaruhi kapasitas host sesi. Memahami faktor-faktor ini dapat membantu Anda membuat keputusan berdasarkan informasi tentang ukuran dan penskalaan host sesi Anda.

  • Penskalaan CPU:

    • Jumlah inti CPU secara langsung berdampak pada jumlah pengguna yang dapat didukung pada VM host sesi.
    • Menggandakan jumlah inti CPU tidak selalu menggandakan kapasitas pengguna karena berkurangnya pengembalian dan overhead sinkronisasi. Faktor penskalaan lebih tinggi ketika jumlah awal CPU kecil, dan menurun saat jumlah inti menjadi lebih tinggi. Misalnya, faktor penskalaan dari 4 core ke 8 core lebih besar daripada dari 8 core ke 16 core.
    • Faktor penskalaan biasanya berkisar antara 1,5 dan 1,9, yang berarti bahwa untuk setiap inti tambahan, Anda dapat mengharapkan peningkatan kapasitas pengguna yang proporsional, tetapi bukan yang linier.

  • Dampak memori:

    • Jumlah memori yang dialokasikan untuk VM host sesi secara langsung memengaruhi jumlah pengguna yang dapat didukungnya.
    • Ketika memori adalah faktor pembatas, menambahkan lebih banyak memori pada kapasitas yang lebih rendah dapat secara signifikan meningkatkan performa. Misalnya, meningkatkan memori dari 8 GB menjadi 16 GB dapat lebih dari dua kali lipat jumlah pengguna yang dapat Anda dukung.

  • Dampak login pengguna:

    • Masuk pengguna adalah operasi intensif CPU, dan tingkat masuk bersamaan yang tinggi dapat berdampak signifikan pada performa sistem.
    • Rencanakan pola masuk yang diharapkan, seperti dimulainya hari kerja pada pukul 09.00, di mana banyak pengguna masuk secara bersamaan. Jika tidak, pengguna mungkin mengalami waktu masuk yang diperpanjang.

  • Overhead virtualisasi

    • Berjalan pada mesin virtual dapat mengakibatkan biaya kapasitas 15-20% dibandingkan dengan bare metal, berdasarkan pengujian internal.
    • Hypervisor memperkenalkan lebih banyak latensi dan overhead CPU yang dapat mengakibatkan waktu respons pengguna menjadi 10% hingga 20% lebih tinggi daripada pada bare metal.

  • Manfaat hyperthreading

    • Hyperthreading dapat meningkatkan kapasitas pengguna dengan memungkinkan lebih banyak utas berjalan bersamaan pada setiap inti, membuat penggunaan sumber daya prosesor lebih efisien.
    • Manfaat hyperthreading bervariasi tergantung pada beban kerja dan jumlah inti. Beban kerja yang kurang intensif CPU dapat memperoleh manfaat dari kemampuan pemrosesan paralel ekstra dan mencapai performa yang lebih baik melalui hyperthreading.

  • Performa jaringan

    • Latensi jaringan, kehilangan paket, dan jitter dapat memengaruhi pengalaman pengguna, terutama untuk aplikasi yang sering memerlukan komunikasi dengan server atau database jarak jauh. Kombinasi latensi tinggi, kehilangan paket, dan jitter dapat menyebabkan waktu respons yang lebih lambat dan performa yang terdegradasi.
    • RTT jaringan yang lebih rendah, kehilangan paket, dan jitter menghasilkan waktu respons yang lebih cepat dan kinerja keseluruhan yang lebih baik. Pertimbangkan untuk menggunakan koneksi jaringan latensi rendah untuk meminimalkan dampak performa jaringan pada pengalaman pengguna.

  • Performa penyimpanan

    • Performa penyimpanan dapat memengaruhi pengalaman pengguna, terutama untuk aplikasi yang membutuhkan akses disk yang sering.
    • Gunakan solusi penyimpanan berkinerja tinggi, seperti SSD atau drive NVMe, untuk memastikan akses data yang cepat dan meminimalkan latensi.

  • Persyaratan unit pemrosesan grafis (GPU)

    • Beberapa beban kerja, seperti aplikasi intensif grafis untuk penyajian video, desain 3D, dan simulasi atau desktop virtual dengan tampilan resolusi tinggi, mungkin memerlukan GPU khusus untuk memastikan performa optimal.
    • Pertimbangkan untuk menggunakan host sesi dengan kemampuan GPU jika pengguna Anda menjalankan aplikasi intensif grafis atau memerlukan tampilan resolusi tinggi.

Semua faktor ini dapat memengaruhi performa keseluruhan dan kapasitas host sesi. Pengukuran penundaan input pengguna, atau waktu respons sesi end-to-end, adalah metrik utama yang perlu dipertimbangkan saat mengevaluasi performa bagi pengguna. Metrik ini mengukur waktu yang diperlukan agar input pengguna diproses dan tercermin dalam sesi, memberikan representasi pengalaman pengguna yang lebih akurat. Pengguna umumnya mengharapkan waktu respons kurang dari 200 milidetik untuk tindakan mereka, dan penundaan apa pun di luar yang dapat menyebabkan pengalaman pengguna yang terdegradasi. Untuk informasi selengkapnya tentang mengukur pengalaman pengguna, lihat Menggunakan penghitung kinerja untuk mendiagnosis masalah performa aplikasi pada Host Sesi Desktop Jarak Jauh.

Workloads

Saat mengukur host sesi, penting untuk mempertimbangkan jenis beban kerja yang dijalankan pengguna karena dapat berbeda secara signifikan. Misalnya, pekerja entri data ringan memiliki pemanfaatan sumber daya rendah yang akan menyebabkan kepadatan pengguna yang tinggi. Namun, pekerja ahli yang menggunakan aplikasi 3D berat menggunakan sumber daya yang lebih tinggi yang akan menyebabkan kepadatan pengguna yang rendah dengan perangkat keras yang sama.

Berikut adalah contoh yang mengategorikan beban kerja menjadi empat jenis: ringan, sedang, berat, dan daya. Setiap jenis beban kerja memiliki persyaratan sumber daya dan harapan pengguna yang berbeda.

Tabel berikut ini menjelaskan setiap beban kerja. Contoh pengguna adalah jenis pengguna yang mungkin menemukan setiap beban kerja paling membantu. Contoh aplikasi adalah jenis aplikasi yang paling sesuai untuk setiap beban kerja.

Tipe beban kerja Contoh pengguna Contoh aplikasi
Light Pengguna melakukan tugas entri data dasar Aplikasi entri database, antarmuka baris perintah
Menengah Konsultan dan peneliti pasar Aplikasi entri database, antarmuka baris perintah, Microsoft Word, halaman web statis
Berat Insinyur perangkat lunak, pembuat konten Aplikasi entri database, antarmuka baris perintah, Microsoft Word, halaman web statis, Microsoft Outlook, Microsoft PowerPoint, halaman web dinamis, pengembangan perangkat lunak
Power Desainer grafis, pembuat model 3D, peneliti pembelajaran mesin Aplikasi entri database, antarmuka baris perintah, Microsoft Word, halaman web statis, Microsoft Outlook, Microsoft PowerPoint, halaman web dinamis, pengeditan foto dan video, desain yang dibantu komputer (CAD), manufaktur yang dibantu komputer (CAM)

Rekomendasi ukuran host sesi tunggal

Dalam skenario sesi tunggal , hanya satu pengguna yang masuk ke host sesi kapan saja. Misalnya, jika Anda menggunakan kumpulan host pribadi di Azure Virtual Desktop, Anda menggunakan skenario sesi tunggal.

Rekomendasi ukuran untuk skenario sesi tunggal ini didasarkan pada Azure VM. Anda juga dapat menggunakan angka-angka ini sebagai garis besar untuk host sesi fisik, pertimbangkan pendekatan perencanaan kapasitas Anda untuk memperbaiki rekomendasi ini untuk beban kerja Anda.

Kami menyarankan Anda menggunakan setidaknya dua inti CPU fisik per VM, biasanya empat vCPU dengan hyper-threading. Jika Anda memerlukan rekomendasi ukuran VM yang lebih spesifik untuk skenario sesi tunggal, tanyakan kepada vendor perangkat lunak khusus untuk beban kerja Anda. Ukuran VM untuk host sesi sesi tunggal biasanya selaras dengan pedoman perangkat fisik.

Tabel berikut ini memperlihatkan contoh beban kerja umum:

Tipe beban kerja Minimum penyimpanan vCPU/RAM/OS Contoh instance Azure Minimum penyimpanan wadah profil
Light 2 vCPU, RAM 8 GB, penyimpanan 32 GB D2s_v5, D2s_v4 30 GB
Menengah 4 vCPU, RAM 16 GB, penyimpanan 32 GB D4s_v5, D4s_v4 30 GB
Berat 8 vCPU, RAM 32 GB, penyimpanan 32 GB D8s_v5, D8s_v4 30 GB

Rekomendasi Penentuan Ukuran Host untuk Sesi Multi-Pengguna

Dalam skenario multi-sesi, lebih dari satu pengguna masuk ke mesin virtual penyelenggara sesi pada waktu tertentu. Misalnya, saat Anda menggunakan kumpulan host terkumpul di Azure Virtual Desktop dengan sistem operasi multi-sesi (OS) Windows 11 Enterprise, itu adalah penyebaran multi-sesi.

Lingkungan komputasi multi-sesi mengalami beban puncak yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan lingkungan sesi tunggal. Host sesi dengan kapasitas perangkat keras tertentu memiliki batas beban kerja maksimum yang dapat didukungnya sebelum sumber dayanya habis.

Rekomendasi ukuran untuk skenario multi-sesi ini didasarkan pada Azure VM. Anda juga dapat menggunakan angka-angka ini sebagai garis besar untuk host sesi fisik, pertimbangkan pendekatan perencanaan kapasitas Anda untuk memperbaiki rekomendasi ini untuk beban kerja Anda.

Tabel berikut mencantumkan jumlah pengguna maksimum yang disarankan per unit pemrosesan pusat virtual (vCPU) dan konfigurasi VM minimum untuk beban kerja pengguna standar atau lebih besar. Jika Anda memerlukan rekomendasi ukuran VM yang lebih spesifik untuk skenario sesi tunggal, tanyakan kepada vendor perangkat lunak khusus untuk beban kerja Anda.

Tipe beban kerja Pengguna maksimum per vCPU Kebutuhan spesifikasi minimum untuk vCPU/RAM/OS Contoh instance Azure Penyimpanan profil minimum
Light 6 8 vCPU, RAM 16 GB, penyimpanan 32 GB D8s_v5, D8s_v4, F8s_v2, D8as_v4, D16s_v5, D16s_v4, F16s_v2, D16as_v4 30 GB
Menengah 4 8 vCPU, RAM 16 GB, penyimpanan 32 GB D8s_v5, D8s_v4, F8s_v2, D8as_v4, D16s_v5, D16s_v4, F16s_v2, D16as_v4 30 GB
Berat 2 8 vCPU, RAM 16 GB, penyimpanan 32 GB D8s_v5, D8s_v4, F8s_v2, D8as_v4, D16s_v5, D16s_v4, F16s_v2, D16as_v4 30 GB
Power 1 6 vCPU, RAM 56 GB, penyimpanan 340 GB D16ds_v5, D16s_v4, D16as_v4, NV6, NV16as_v4 30 GB

Untuk beban kerja multi-sesi, Anda harus membatasi ukuran VM hingga antara 4 vCPU dan 24 vCPU karena alasan berikut:

  • Semua VM harus memiliki lebih dari dua inti. Komponen UI di Windows mengandalkan penggunaan setidaknya dua utas paralel untuk beberapa operasi penyajian yang lebih berat. Untuk skenario multi-sesi, memiliki beberapa pengguna pada VM dua inti menyebabkan UI dan aplikasi menjadi tidak stabil, yang menurunkan kualitas pengalaman pengguna. Empat inti adalah jumlah inti terendah yang direkomendasikan yang harus dimiliki VM multi-sesi yang stabil.

  • VM tidak boleh memiliki lebih dari 32 core. Ketika jumlah inti meningkat, overhead sinkronisasi sistem juga meningkat. Untuk sebagian besar beban kerja, pada sekitar 16 inti, pengembalian investasi menjadi lebih rendah, dengan kapasitas tambahan sebagian besar dikurangi oleh overhead sinkronisasi. Pengalaman pengguna lebih baik dengan dua VM 16-core alih-alih satu VM 32-core.

Rentang yang direkomendasikan antara 4 dan 24 core umumnya memberikan pengembalian kapasitas yang lebih baik untuk pengguna Anda saat Anda meningkatkan jumlah inti. Misalnya, jika Anda memiliki 12 pengguna masuk pada saat yang sama ke VM yang memiliki empat inti, rasionya adalah tiga pengguna per inti. Pada VM dengan 8 core dan 14 pengguna, rasionya adalah 1,75 pengguna per inti. Dalam skenario ini, konfigurasi terakhir dengan rasio 1,75 menawarkan kapasitas ledakan yang lebih besar untuk aplikasi yang memiliki permintaan CPU jangka pendek.

Rekomendasi ini berlaku pada skala yang lebih besar. Untuk skenario dengan 20 pengguna atau lebih yang terhubung ke satu VM, beberapa VM yang lebih kecil akan berkinerja lebih baik daripada satu atau dua VM besar. Misalnya, jika Anda mengharapkan 30 pengguna atau lebih untuk masuk dalam waktu 10 menit satu sama lain pada host sesi yang sama dengan 16 core, dua VM 8-core akan menangani beban kerja dengan lebih baik. Anda juga dapat menggunakan penyeimbangan beban yang mengutamakan luas untuk mendistribusikan pengguna secara merata di berbagai VM alih-alih penyeimbangan beban yang mengutamakan kedalaman, di mana Anda hanya dapat menggunakan host sesi baru setelah yang ada penuh dengan pengguna.

Lebih baik juga menggunakan sejumlah besar VM yang lebih kecil alih-alih beberapa VM besar. Lebih mudah untuk mematikan VM yang perlu diperbarui atau saat ini tidak digunakan. Dengan VM yang lebih besar, Anda lebih mungkin memiliki setidaknya satu pengguna yang masuk pada waktu tertentu, yang mencegah Anda mematikan VM. Ketika Anda memiliki banyak VM yang lebih kecil, kemungkinan besar Anda memiliki beberapa VM tanpa pengguna aktif. Anda dapat mematikan VM yang tidak digunakan ini dengan aman untuk menghemat sumber daya, baik secara manual atau otomatis dengan menggunakan skala otomatis di Azure Virtual Desktop. Menghemat sumber daya membuat penyebaran Anda lebih tangguh, lebih mudah dipertahankan, dan lebih murah.

Konten terkait

  • Last updated on