VMCategory type
VMCategories defined for Azure VMs.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/overview?tabs=breakdownseries%2Cgeneralsizelist%2Ccomputesizelist%2Cmemorysizelist%2Cstoragesizelist%2Cgpusizelist%2Cfpgasizelist%2Chpcsizelist#general-purpose を参照
KnownVMCategory は VMCategory と同じ意味で使用でき、この列挙型にはサービスがサポートする既知の値が含まれています。
サービスでサポートされている既知の値
汎用: 汎用 VM サイズにより、CPU とメモリの比率がバランスが取れています。 テストと開発、小～中規模のデータベース、および低～中程度のトラフィックの Web サーバーに最適です。
ComputeOptimized: コンピューティング最適化 VM のサイズは、CPU とメモリの比率が高くなります。 これらのサイズは、中程度のトラフィックの Web サーバー、ネットワーク アプライアンス、バッチ プロセス、およびアプリケーション サーバーに適しています。
メモリ最適化: メモリ最適化 VM サイズは、リレーショナル データベース サーバー、中規模から大規模のキャッシュ、およびメモリ内分析に最適な高いメモリと CPU の比率を提供します。
StorageOptimized:ストレージ最適化仮想マシン(VM)サイズは高いディスクスループットとIOを提供し、ビッグデータ、SQL、NoSQLデータベース、データウェアハウジング、大規模なトランザクションデータベースに最適です。
例としては、Cassandra、MongoDB、Cloudera、および Redis があります。
GpuAccelerated: GPU に最適化された VM サイズは、単一、複数、またはフラクショナル GPU で使用できる特殊な仮想マシンです。
これらのサイズは、コンピューティング処理やグラフィック処理の負荷が高い視覚化ワークロードを意図して設計されています。
FpgaAccelerated: FPGA に最適化された VM サイズは、単一または複数の FPGA で使用できる特殊な仮想マシンです。
これらのサイズは、コンピューティング処理の負荷が高いワークロードを意図して設計されています。 この記事では、FPGA、vCPU、データディスク、および NIC の数と種類について説明します。
このグループ内の各サイズのストレージのスループットおよびネットワーク帯域幅も含まれています。
HighPerformanceCompute:Azure 高性能計算VMは、計算流体力学、有限要素解析、フロントエンドおよびバックエンドEDA、レンダリング、分子動力学、計算地球科学、気象シミュレーション、金融リスク分析など、さまざまなHPCワークロードに最適化されています。
type VMCategory = string
