Azure Lab Services - Guida dell'amministratore

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Gli amministratori IT (Information Technology) che gestiscono le risorse cloud di un'università sono in genere responsabili della configurazione del piano lab per la propria scuola. Dopo aver configurato un piano lab, gli amministratori o i docenti creano lab associati al piano del lab. Questo articolo offre una panoramica generale delle risorse di Azure coinvolte e indicazioni per crearle.

Nota

Questo articolo fa riferimento alle funzionalità disponibili nei piani lab, che hanno sostituito gli account lab.

A seconda delle impostazioni per un piano lab, alcune risorse sono ospitate nella sottoscrizione o in una sottoscrizione gestita da Azure Lab Services.

  • Le macchine virtuali lab sono ospitate in una sottoscrizione di Azure di proprietà di Azure Lab Services.
  • I piani del lab, i lab, le raccolte di calcolo e le versioni delle immagini e sono ospitati all'interno della sottoscrizione.
  • La rete virtuale e le risorse correlate alla rete per le macchine virtuali lab sono ospitate all'interno della sottoscrizione, se si usano funzionalità di rete avanzate. In caso contrario, la rete virtuale è ospitata in una sottoscrizione gestita da Azure Lab Services.
  • È possibile avere piani di lab, lab e raccolte di calcolo nello stesso gruppo di risorse o in gruppi di risorse diversi.

Nota

Se si usano ancora account lab, vedere la guida Amministrazione istrator quando si usano gli account lab.

Per altre informazioni, vedere Nozioni fondamentali sull'architettura dei lab.

Abbonamento

L'università potrebbe avere una o più sottoscrizioni di Azure. Le sottoscrizioni vengono usate per gestire la fatturazione e la sicurezza per le risorse e i servizi di Azure usati, inclusi i piani e i lab del lab.

La relazione tra un piano lab e la relativa sottoscrizione è importante perché:

  • La fatturazione viene segnalata tramite la sottoscrizione che contiene il piano lab.
  • È possibile concedere agli utenti nel tenant Di Microsoft Entra della sottoscrizione la possibilità di gestire i piani e i lab di Azure Lab Services. È possibile aggiungere un utente come proprietario del piano lab, collaboratore del piano lab, creatore di lab o proprietario del lab. Per altre informazioni sui ruoli controllo degli accessi in base al ruolo predefiniti, vedere Gestire l'identità.

Le macchine virtuali di Labs Services sono gestite e ospitate in una sottoscrizione proprietaria di Azure Lab Services.

Gruppo di risorse

Una sottoscrizione contiene uno o più gruppi di risorse. I gruppi di risorse creano raggruppamenti logici di risorse di Azure che vengono usati insieme nella stessa soluzione.

Prima di creare un piano lab, configurare il gruppo di risorse che contiene il piano lab. Assegnare un nome ai gruppi di risorse con attenzione. I lab vengono raggruppati in base al nome del gruppo di risorse nel portale Web di Lab Services: https://labs.azure.com.

È anche necessario un gruppo di risorse quando si crea una raccolta di calcolo di Azure. È possibile inserire il piano e la raccolta di calcolo del lab nello stesso gruppo di risorse o in gruppi di risorse separati. Se si prevede di condividere la raccolta di calcolo tra diverse soluzioni, è possibile scegliere il secondo approccio.

È consigliabile investire tempo prima per pianificare la struttura dei gruppi di risorse. Non è possibile modificare un piano lab o un gruppo di risorse della raccolta di calcolo dopo averlo creato. Se è necessario modificare il gruppo di risorse per queste risorse, è necessario eliminarli e ricrearli.

Piano lab

Un piano lab è un set di configurazioni che influenzano la creazione di un lab. Un piano lab può essere associato a zero o più lab. Quando si inizia a usare Azure Lab Services, potrebbe essere disponibile un singolo piano lab. Man mano che l'utilizzo del lab aumenta, è possibile scegliere di creare più piani di lab.

L'elenco seguente illustra gli scenari in cui è possibile che si desideri più di un piano lab.

  • Gestire i diversi requisiti dei criteri nei lab

    Quando si crea un piano lab, si impostano i criteri applicabili a tutti i lab creati, ad esempio:

    • La rete virtuale di Azure con risorse condivise a cui può accedere il lab. Ad esempio, potrebbe essere disponibile un set di lab che devono accedere a un server licenze all'interno di una rete virtuale.
    • Immagini di macchine virtuali che i lab possono usare per creare macchine virtuali. Ad esempio, potrebbe essere disponibile un set di lab che devono accedere all'immagine data science vm per Linux Azure Marketplace.

    Se ognuno dei lab ha requisiti di criteri univoci, potrebbe essere necessario creare piani lab separati per gestire ogni lab separatamente.

  • Isolare i lab pilota da lab attivi o di produzione

    È possibile che si vogliano modificare i criteri pilota per un piano lab senza influire sui lab attivi. La creazione di un piano lab separato per scopi pilota consente di isolare le modifiche.

Lab

Un lab contiene macchine virtuali assegnate a un singolo studente. In generale si può:

  • Avere un lab per ogni classe.
  • Creare un nuovo set di lab per ogni semestre, trimestre o altro sistema accademico usato. Per le classi che devono usare la stessa immagine, è consigliabile usare una raccolta di calcolo. In questo modo, è possibile riutilizzare le immagini nei lab e nei periodi accademici.

Quando si determina come strutturare i lab, considerare i punti seguenti:

  • Tutte le macchine virtuali all'interno di un lab vengono distribuite con la stessa immagine pubblicata

    Di conseguenza, se si dispone di una classe che richiede la pubblicazione contemporaneamente di immagini lab diverse, è necessario creare un lab separato per ogni immagine.

  • La quota di utilizzo viene impostata a livello di lab e si applica a tutti gli utenti all'interno del lab

    Per impostare quote diverse per gli utenti, è necessario creare lab separati. Tuttavia, è possibile aggiungere altre ore a utenti specifici dopo aver impostato la quota.

  • La pianificazione di avvio o arresto viene impostata a livello di lab e si applica a tutte le VM all'interno del lab

    Analogamente all'impostazione della quota, se è necessario impostare pianificazioni diverse per gli utenti, è necessario creare un lab separato per ogni pianificazione.

Per impostazione predefinita, ogni lab ha una propria rete virtuale. Se si usa la rete avanzata, ogni lab usa la rete specificata.

Una raccolta di calcolo di Azure è collegata a un piano lab. Funge da repository centrale per le immagini archiviate. Un'immagine viene salvata nella raccolta quando un docente lo esporta dalla macchina virtuale modello di un lab. Ogni volta che un docente modifica una macchina virtuale modello e la esporta, vengono create nuove definizioni di immagine o versioni nella raccolta.

I docenti possono pubblicare una versione di immagine dalla raccolta di calcolo quando creano un nuovo lab. Anche se la raccolta archivia più versioni di un'immagine, i docenti possono selezionare solo la versione più recente quando creano un lab. La versione più recente viene scelta in base al valore più alto di MajorVersion, quindi MinorVersion, quindi Patch. Per altre informazioni sulle versioni, vedere Versioni delle immagini.

La raccolta di calcolo è una risorsa facoltativa. Se si inizia con solo pochi lab, potrebbe non essere necessario immediatamente. Una raccolta di calcolo offre molti vantaggi utili man mano che si aumentano fino a più lab:

  • È possibile salvare e gestire le versioni di un'immagine di macchina virtuale modello

    È utile creare un'immagine personalizzata o apportare modifiche, ad esempio la configurazione e il software, a un'immagine dalla raccolta di Azure Marketplace. Ad esempio, per richiedere l'installazione di software o strumenti diversi. Anziché richiedere agli studenti di installare manualmente questi prerequisiti autonomamente, è possibile esportare versioni diverse dell'immagine della macchina virtuale modello nella raccolta di calcolo. È possibile usare queste versioni delle immagini quando si creano nuovi lab.

  • È possibile condividere e riutilizzare immagini di macchine virtuali modello tra lab

    È possibile salvare e riutilizzare un'immagine in modo che non sia necessario configurarla da zero ogni volta che si crea un nuovo lab. Ad esempio, se più classi devono usare la stessa immagine, crearla ed esportarla nella raccolta di calcolo in modo che possa essere condivisa tra lab.

  • È possibile caricare immagini personalizzate da altri ambienti all'esterno dei lab

    È possibile caricare immagini personalizzate in altri ambienti all'esterno del contesto dei lab. Ad esempio, è possibile caricare immagini dal proprio ambiente lab fisico o da una macchina virtuale di Azure nella raccolta di calcolo. Dopo aver importato un'immagine nella raccolta, è possibile usare le immagini per creare lab.

Per raggruppare logicamente le immagini della raccolta di calcolo, è possibile usare uno dei metodi seguenti:

  • Creare più raccolte di calcolo. Ogni piano lab può connettersi a una sola raccolta di calcolo, quindi questa opzione richiede anche la creazione di più piani di lab.
  • Usare una singola raccolta di calcolo condivisa da più piani lab. In questo caso, ogni piano lab può abilitare solo le immagini applicabili ai lab in tale piano.

Denominazione

Quando si inizia a usare Azure Lab Services, è consigliabile stabilire convenzioni di denominazione per le risorse di Azure e Azure Lab Services. Per le restrizioni di denominazione delle risorse, vedere Regole di denominazione e restrizioni di Microsoft.LabServices. Sebbene le convenzioni di denominazione stabilite siano univoche per le esigenze dell'organizzazione, la tabella seguente fornisce linee guida:

Tipo di risorsa Ruolo Schema consigliato Esempi
Gruppo di risorse Contiene uno o più piani di lab, lab o raccolte di calcolo. rg-labs-{org-name}-{env}-{instance}, rg-labs-{dept-name}-{env}-{instance} rg-labs-contoso-pilot, rg-labs--math-prod-001
Piano lab Modello per i lab appena creati. lp-{org-name}-{env}-{instance}, lp-{dept-name}-{env}-{instance} lp-contoso, lp-contoso-pilot, lp-math-001
Lab Contiene le macchine virtuali degli studenti. {class-name}-{time}-{educator} CS101-Fall2021, CS101-Fall2021-JohnDoe
Raccolta di calcolo di Azure Contiene le versioni dell'immagine della macchina virtuale. sig-{org-name}-{env}-{instance}, sig-{dept-name}-{env}-{instance} sig-contoso-001, sig-math-prod

Nella tabella di procedura i modelli di nome suggeriti usano alcuni termini e token:

Termine/token del modello Definizione Esempio
{org-name} Token per il nome breve dell'organizzazione senza spazi. contoso
{dept-name} Token per il nome breve del reparto nell'organizzazione. math, bio, cs
{env} Token per il nome dell'ambiente. prod per la produzione, pilota per test di piccole dimensioni
{instance} Numero per identificare l'istanza se sono state create più risorse. 001, 123
{class-name} Token per nome breve o codice per la classe supportata. CS101, BIO101
{educatore} Alias del docente che esegue il lab. johndoe
{time} Token per il nome breve (senza spazi) per il momento in cui viene offerta la classe. Spring2021, Dicembre 2021
Rg Indica che la risorsa è un gruppo di risorse.
lp Indica che la risorsa è un piano lab.
sig Indica che la risorsa è una raccolta di calcolo.

Per altre informazioni sulla denominazione di altre risorse di Azure, vedere Convenzioni di denominazione per le risorse di Azure.

Aree

Quando si configurano le risorse di Azure Lab Services, è necessario specificare un'area o una posizione del data center che ospita le risorse. I piani lab possono abilitare una o più aree in cui creare lab.

  • Gruppo di risorse. L'area specifica il data center in cui vengono archiviate le informazioni su un gruppo di risorse. Le risorse di Azure possono trovarsi in un'area diversa rispetto al gruppo di risorse in cui si trovano.

  • Piano lab. La posizione di un piano lab indica l'area in cui esiste una risorsa. Quando un piano lab è connesso alla propria rete virtuale, la rete deve trovarsi nella stessa area del piano lab. Inoltre, i lab vengono creati nella stessa area di Azure della rete virtuale.

  • Lab. La posizione in cui esiste un lab varia. Non è necessario trovarsi nella stessa posizione del piano del lab. Amministrazione istrator controlla le aree in cui è possibile creare i lab tramite le impostazioni del piano del lab.

    Come regola generale, impostare l'area di una risorsa su una più vicina agli utenti. Per i lab, questo significa creare il lab più vicino agli studenti. Per i corsi i cui studenti si trovano in tutto il mondo, provare a creare un lab che si trova centralmente o suddividere la classe in più lab in base alle aree geografiche.

Nota

Per garantire che un'area abbia una capacità di macchina virtuale sufficiente, prima di tutto la capacità della richiesta.

Dimensioni di VM

Quando gli amministratori o gli autori di lab creano un lab, possono scegliere tra diverse dimensioni delle macchine virtuali, a seconda delle esigenze della classe. La disponibilità di dimensioni specifiche delle macchine virtuali dipende dall'area in cui si trova il piano lab. Informazioni su come richiedere una maggiore capacità.

Per informazioni sulle dimensioni delle macchine virtuali e sui relativi costi, vedere Prezzi di Azure Lab Services.

Dimensioni predefinite delle macchine virtuali

Dimensione VCPU minimo Memoria minima: GiB di cassa Uso suggerito
Piccola 2 4 Standard_F2s_v2 Ideale per la riga di comando, l'apertura del Web browser, i server Web a basso traffico, i database di piccole e medie dimensioni.
Medio 4 8 Standard_F4s_v2 Ideale per i database relazionali, la memorizzazione nella cache in memoria e l'analisi.
Supporto (virtualizzazione annidata) 4 16 Standard_D4s_v4 Ideale per i database relazionali, la memorizzazione nella cache in memoria e l'analisi. Questa dimensione supporta la virtualizzazione annidata.
Grande 8 16 Standard_F8s_v2 Ideale per le applicazioni che richiedono CPU più veloci, prestazioni migliori del disco locale, database di grandi dimensioni, cache di memoria di grandi dimensioni.
Grandi dimensioni (virtualizzazione annidata) 8 32 Standard_D8s_v4 Ideale per le applicazioni che richiedono CPU più veloci, prestazioni migliori del disco locale, database di grandi dimensioni, cache di memoria di grandi dimensioni. Questa dimensione supporta la virtualizzazione annidata.
GPU small (calcolo) 8 56 Standard_NC8as_T4_v3 Ideale per applicazioni a elevato utilizzo di computer, ad esempio intelligenza artificiale e Deep Learning.
GPU piccola (visualizzazione) 8 28 Standard_NVas_v4 (solo Windows) Ideale per la visualizzazione remota, lo streaming, il gioco e la codifica usando framework come OpenGL e DirectX.
GPU media (visualizzazione) 12 112 Standard_NV12s_v3 (solo Windows) Ideale per la visualizzazione remota, lo streaming, il gioco e la codifica usando framework come OpenGL e DirectX.

Dimensioni alternative delle macchine virtuali

Per offrire prestazioni migliori nelle posizioni in cui è richiesta elevata, è possibile selezionare da un elenco di dimensioni di macchine virtuali alternative .

Dimensione VCPU minimo Memoria minima: GiB di cassa Uso suggerito
GPU piccola alternativa (calcolo) 6 112 Standard_NC6s_v3 Ideale per applicazioni a elevato utilizzo di computer, ad esempio intelligenza artificiale e Deep Learning.
GPU piccola alternativa (visualizzazione) 6 55 Standard_NV6ads_A10_v5 (solo Windows) Ideale per la visualizzazione remota, lo streaming, il gioco e la codifica usando framework come OpenGL e DirectX.
GPU media alternativa (visualizzazione) 12 110 Standard_NV12ads_A10_v5 (solo Windows) Ideale per la visualizzazione remota, lo streaming, il gioco e la codifica usando framework come OpenGL e DirectX.

Dimensioni della macchina virtuale classica

Se si crea un piano lab e si hanno ancora account lab nella sottoscrizione di Azure, è possibile selezionare le dimensioni della macchina virtuale disponibili per gli account lab. Nell'interfaccia utente di Azure Lab Services, queste dimensioni della macchina virtuale vengono contrassegnate come dimensioni classiche della macchina virtuale.

Dimensione VCPU minimo Memoria minima: GiB di cassa Uso suggerito
Classico piccolo 2 4 Standard_A2_v2 Ideale per la riga di comando, l'apertura del Web browser, i server Web a basso traffico, i database di piccole e medie dimensioni.
Classico medio 4 8 Standard_A4_v2 Ideale per i database relazionali, la memorizzazione nella cache in memoria e l'analisi.
Classico grande 8 16 Standard_A8_v2 Ideale per le applicazioni che richiedono CPU più veloci, prestazioni migliori del disco locale, database di grandi dimensioni, cache di memoria di grandi dimensioni.
Supporto classico (virtualizzazione annidata) 4 16 Standard_D4s_v3 Ideale per i database relazionali, la memorizzazione nella cache in memoria e l'analisi. Questa dimensione supporta la virtualizzazione annidata.
Versione classica di grandi dimensioni (virtualizzazione annidata) 8 32 Standard_D8s_v3 Ideale per le applicazioni che richiedono CPU più veloci, prestazioni migliori del disco locale, database di grandi dimensioni, cache di memoria di grandi dimensioni. Questa dimensione supporta la virtualizzazione annidata.
GPU piccola classica (calcolo) 6 56 Standard_NC6 Ideale per applicazioni a elevato utilizzo di computer, ad esempio intelligenza artificiale e Deep Learning.
GPU piccola classica (visualizzazione) 6 56 Standard_NV6 Ideale per la visualizzazione remota, lo streaming, il gioco e la codifica usando framework come OpenGL e DirectX.
GPU media classica (visualizzazione) 12 112 Standard_NV12s_v3 Ideale per la visualizzazione remota, lo streaming, il gioco e la codifica usando framework come OpenGL e DirectX.

Ruoli Controllo degli accessi in base al ruolo

Azure Lab Services offre il controllo degli accessi in base al ruolo di Azure integrato per scenari di gestione comuni. Un utente che ha un profilo in Microsoft Entra ID può assegnare questi ruoli di Azure a utenti, gruppi, entità servizio o identità gestite. I ruoli possono concedere o negare l'accesso alle risorse e alle operazioni sulle risorse di Azure Lab Services. Altre informazioni sul controllo degli accessi in base al ruolo di Azure in Azure Lab Services.

Filtri dei contenuti

L'istituto di istruzione potrebbe dover filtrare i contenuti per impedire agli studenti di accedere a siti Web inappropriati. Ad esempio, potrebbe essere necessario rispettare il Children's Internet Protection Act (CIPA). Azure Lab Services non offre il supporto predefinito per il filtro del contenuto e non supporta il filtro a livello di rete.

Gli istituti di istruzione si avvicinano in genere al filtro dei contenuti installando software non Microsoft che esegue il filtro del contenuto in ogni computer. Per installare il software di filtro del contenuto in ogni computer, è necessario installare il software nella macchina virtuale modello di ogni lab.

Esistono alcuni punti chiave da evidenziare come parte di questa soluzione:

  • Se si prevede di usare le impostazioni di autoshutdown, è necessario sbloccare diversi nomi host di Azure con il software non Microsoft. Le impostazioni di autoshutdown usano un'estensione di diagnostica che deve essere in grado di comunicare di nuovo con Lab Services. In caso contrario, le impostazioni di autoshutdown non riescono ad abilitare per il lab.
  • È anche possibile che ogni studente usi un account che non dispone dei privilegi di amministratore nella macchina virtuale in modo che non possano disinstallare il software di filtro del contenuto. L'aggiunta di un account di questo tipo deve essere eseguita durante la creazione del lab.

Per altre informazioni, vedere Scenari di rete supportati in Azure Lab Services.

Se l'istituto di istruzione deve filtrare i contenuti, contattare Microsoft usando le domande e risposte di Azure Lab Services per altre informazioni.

Gestione degli endpoint

Molti strumenti di gestione degli endpoint, ad esempio Microsoft Configuration Manager, richiedono che le macchine virtuali Windows abbiano identificatori univoci di sicurezza del computer (SID). L'uso di SysPrep per creare un'immagine generalizzata garantisce in genere che ogni computer Windows abbia un NUOVO SID univoco del computer generato all'avvio della macchina virtuale dall'immagine.

Con Lab Services, se si crea un lab con un modello, le macchine virtuali del lab hanno lo stesso SID. Anche se si usa un'immagine generalizzata per creare un lab, la macchina virtuale modello e le macchine virtuali utente del lab hanno tutti lo stesso SID del computer. Le macchine virtuali hanno lo stesso SID perché l'immagine della macchina virtuale modello si trova in uno stato specializzato quando la si pubblica per creare le macchine virtuali degli studenti.

Per ottenere macchine virtuali lab con SID univoco, creare un lab senza una macchina virtuale modello. È necessario usare un'immagine generalizzata da Azure Marketplace o da una raccolta di calcolo di Azure collegata. Per usare la propria raccolta di calcolo di Azure, vedere Collegare o scollegare una raccolta di calcolo in Azure Lab Services. I SID del computer possono essere verificati usando uno strumento come PsGetSid.

Se si prevede di usare uno strumento di gestione degli endpoint o un software simile, è consigliabile non usare macchine virtuali modello per i lab.

Registrazione/aggiunta a Microsoft Entra, aggiunta ibrida a Microsoft Entra o aggiunta a un dominio AD

Per semplificare la configurazione e la gestione dei lab, Azure Lab Services è progettato senza alcun requisito per registrare/aggiungere macchine virtuali lab ad Active Directory (AD) o a Microsoft Entra ID. Di conseguenza, Azure Lab Services non offre attualmente il supporto predefinito per registrare/aggiungere macchine virtuali del lab. È possibile registrare/aggiungere Microsoft Entra, aggiungere a Microsoft Entra ibrido o alle macchine virtuali del lab di aggiunta a un dominio AD usando altri meccanismi. A causa delle limitazioni del prodotto, non è consigliabile provare a registrare/aggiungere macchine virtuali lab ad Active Directory o a Microsoft Entra ID.

Prezzi

Prendere in considerazione questi fatti sui prezzi.

Azure Lab Services

Per informazioni sui prezzi, vedere Prezzi di Azure Lab Services.

Le voci di fatturazione in Gestione costi Microsoft sono per macchina virtuale lab. I tag per l'ID del piano lab e il nome del lab vengono aggiunti automaticamente a ogni voce per un'analisi e un budget più flessibili.

Se si prevede di usare le raccolte di calcolo per archiviare e gestire le versioni delle immagini, prendere in considerazione i prezzi per il servizio raccolta di calcolo.

La creazione di una raccolta di calcolo e il collegamento al piano lab sono gratuiti. Non viene addebitato alcun costo fino a quando non si salva una versione dell'immagine nella raccolta. I prezzi per l'uso di una raccolta di calcolo sono in genere trascurabili. Poiché il prezzo non è incluso nei prezzi per Azure Lab Services, è importante comprendere come viene calcolato dalla raccolta.

Addebiti per l'archiviazione

Per archiviare le versioni delle immagini, una raccolta di calcolo usa dischi gestiti hdd (Standard Hard Disk Drive) per impostazione predefinita. È consigliabile usare dischi gestiti da HDD quando si usa la raccolta di calcolo con Lab Services. Le dimensioni del disco gestito hdd usate dipendono dalle dimensioni della versione dell'immagine archiviata. Lab Services supporta dimensioni di immagine e disco fino a 128 GB. Per informazioni sui prezzi, vedere Prezzi di Managed Disks.

Azure Lab Services non supporta il collegamento di dischi aggiuntivi a un modello di lab o a una macchina virtuale lab.

Addebiti per la replica e il traffico di rete in uscita

Quando si salva una versione dell'immagine usando una macchina virtuale modello di lab, Azure Lab Services lo archivia prima in un'area di origine. Potrebbe tuttavia essere necessario replicare la versione dell'immagine di origine nelle aree di destinazione.

Un addebito in uscita di rete si verifica quando una versione dell'immagine viene replicata dall'area di origine a un'area di destinazione. L'importo addebitato si basa sulle dimensioni della versione dell'immagine quando l'immagine viene trasferita dall'area di origine. Per informazioni dettagliate sui prezzi, vedere Dettagli sui prezzi della larghezza di banda.

Gli addebiti in uscita potrebbero essere rinunciati per i clienti di Education Solutions . Per altre informazioni, contattare il proprio account manager.

Per altre informazioni, vedere "Quali programmi di trasferimento dei dati esistono per i clienti accademici e come si qualifica?" nella sezione Domande frequenti della pagina Programmi per istituti di istruzione.

Per informazioni sui costi per archiviare le immagini e le relative repliche, vedere Fatturazione in una raccolta di calcolo di Azure.

Gestione costi

È importante per gli amministratori del piano lab gestire i costi eliminando regolarmente le versioni di immagini non richieste dalla raccolta.

Assicurarsi di rimuovere la replica in aree specifiche come modo per ridurre i costi. Le modifiche alla replica potrebbero avere effetti negativi sulla capacità di Azure Lab Services di pubblicare macchine virtuali dalle immagini salvate in una raccolta di calcolo.

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Per altre informazioni sulla configurazione e la gestione dei lab, vedere: