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Azure Lab Services - 관리자 가이드

  • 아티클

Important

Azure Lab Services는 2027년 6월 28일에 사용 중지됩니다. 자세한 내용은 사용 중지 가이드를 참조하세요.

대학 클라우드 리소스를 관리하는 IT(정보 기술) 관리자는 일반적으로 학교의 랩 계획을 설정합니다. 랩 계획을 설정한 후 관리자 또는 강사는 랩 계획과 연결된 랩을 만듭니다. 이 문서에서는 관련된 Azure 리소스에 대한 개략적인 개요와 리소스를 만드는 지침을 제공합니다.

참고 항목

이 문서에서는 랩 계정을 대체한 랩 플랜에서 사용할 수 있는 기능을 참조합니다.

랩 계획을 위한 설정에 따라 일부 리소스는 사용자의 구독 또는 Azure Lab Services에서 관리하는 구독에서 호스트됩니다.

  • 랩 VM은 Azure Lab Services가 소유한 Azure 구독에서 호스트됩니다.
  • 랩 계획, 랩, 컴퓨팅 갤러리, 이미지 버전은 구독 내에서 호스트됩니다.
  • 고급 네트워킹을 사용하는 경우 랩 VM에 대한 가상 네트워크 및 네트워크 관련 리소스는 구독 내에서 호스트됩니다. 그렇지 않으면 가상 네트워크는 Azure Lab Services에서 관리하는 구독에서 호스트됩니다.
  • 동일한 리소스 그룹 또는 다른 리소스 그룹에 랩 계획, 랩 및 컴퓨팅 갤러리가 있을 수 있습니다.

참고 항목

여전히 랩 계정을 사용하는 경우 랩 계정을 사용하는 경우 관리자 가이드를 참조하세요.

자세한 내용은 랩 아키텍처 기본 사항을 참조하세요.

구독

대학에는 하나 이상의 Azure 구독이 있을 수 있습니다. 구독을 사용하여 랩 계획 및 랩을 포함하여 여기에 사용되는 Azure 리소스 및 서비스에 대한 청구 및 보안을 관리합니다.

랩 계획과 해당 구독 간의 관계는 다음과 같은 이유로 중요합니다.

  • 청구는 랩 계획이 포함된 구독을 통해 보고됩니다.
  • 구독의 Microsoft Entra 테넌트에 있는 사용자에게 Azure Lab Services 랩 플랜 및 랩을 관리하는 권한을 부여할 수 있습니다. 다른 사용자를 랩 계획 소유자, 랩 계획 기여자, 랩 작성자 또는 랩 소유자로 추가할 수 있습니다. 기본 제공 RBAC 역할에 대한 자세한 내용은 ID 관리를 참조하세요.

Labs Services VM(가상 머신)은 Azure Lab Services가 소유한 구독을 통해 관리 및 호스트됩니다.

Resource group

구독은 하나 이상의 리소스 그룹을 포함합니다. 리소스 그룹은 동일한 솔루션에서 함께 사용되는 Azure 리소스의 논리적 그룹을 만듭니다.

랩 계획을 만들기 전에 랩 계획이 포함된 리소스 그룹을 구성합니다. 리소스 그룹의 이름을 신중하게 지정합니다. 랩은 Lab Services 웹 포털 https://labs.azure.com의 리소스 그룹 이름으로 그룹화됩니다.

Azure Compute Gallery를 만들 때도 리소스 그룹이 필요합니다. 랩 계획 및 컴퓨팅 갤러리는 동일한 리소스 그룹 또는 별도의 리소스 그룹에 둘 수 있습니다. 다양한 솔루션에서 컴퓨팅 갤러리를 공유하려는 경우 두 번째 방식을 선택할 수 있습니다.

리소스 그룹의 구조를 계획하기 위해 시간을 미리 투자하는 것이 좋습니다. 랩 계획이나 컴퓨팅 갤러리 리소스 그룹을 만든 후에는 변경할 수 없습니다. 이러한 리소스에 대한 리소스 그룹을 변경해야 하는 경우 삭제하고 다시 만들어야 합니다.

랩 계획

랩 만들기에 영향을 주는 구성의 랩 계획 집합입니다. 랩 계획은 0개 이상의 랩과 연결할 수 있습니다. Azure Lab Services를 시작할 때 단일 랩 계획이 있을 수 있습니다. 랩 사용량이 증가함에 따라 더 많은 랩 계획을 만들도록 선택할 수 있습니다.

다음 목록에는 둘 이상의 랩 계획이 필요할 수 있는 시나리오가 나열되어 있습니다.

  • 여러 랩에서 다양한 정책 요구 사항 관리

    랩 계획을 만들 때 다음과 같이 만들어진 모든 랩에 적용되는 정책을 설정합니다.

    • 랩에서 액세스할 수 있는 공유 리소스가 포함된 Azure 가상 네트워크. 예를 들어 가상 네트워크 내에서 라이선스 서버에 액세스해야 하는 랩 집합이 있을 수 있습니다.
    • 랩에서 VM을 만드는 데 사용할 수 있는 가상 머신 이미지. 예를 들어 Data Science VM for Linux Azure Marketplace 이미지에 액세스해야 하는 랩 집합이 있을 수 있습니다.

    각 랩에 고유한 정책 요구 사항이 있는 경우 각 랩을 별도로 관리하기 위해 별도의 랩 계획을 만들어야 할 수도 있습니다.

  • 활성 또는 프로덕션 랩에서 파일럿 랩 격리

    활성 랩에 영향을 주지 않고 랩 계획에 대한 정책 변경을 파일럿할 수 있습니다. 파일럿 목적으로 별도의 랩 계획을 만들면 변경 내용을 격리할 수 있습니다.

랩

랩에는 학생마다 각각 할당된 VM(가상 머신)이 있습니다. 일반적으로 다음을 기대할 수 있습니다.

  • 각 클래스당 하나의 랩을 보유합니다.
  • 사용하는 각 학기, 분기 또는 기타 교육 시스템에 대해 새로운 랩 집합을 만듭니다. 동일한 이미지를 사용해야 하는 클래스의 경우 컴퓨팅 갤러리를 사용해야 합니다. 이러한 방식으로 랩 및 교육 기간에 걸쳐 이미지를 다시 사용할 수 있습니다.

랩 구성 방법을 결정할 때 다음 사항을 고려합니다.

  • 랩 내의 모든 VM은 게시된 것과 동일한 이미지로 배포됨

    따라서 서로 다른 랩 이미지를 동시에 게시해야 하는 클래스가 있는 경우 각 이미지에 대해 별도의 랩을 만들어야 합니다.

  • 사용 할당량이 랩 수준에서 설정되며 랩 내의 모든 사용자에게 적용됨

    사용자마다 다른 할당량을 설정하려면 별도의 랩을 만들어야 합니다. 그러나 할당량을 설정한 후에 특정 사용자에게 시간을 추가해 줄 수 있습니다.

  • 시작 또는 종료 일정은 랩 수준에서 설정되고 랩 내의 모든 VM에 적용됨

    할당량 설정과 마찬가지로 사용자마다 다른 일정을 설정해야 하는 경우 각 일정에 대해 별도의 랩을 만들어야 합니다.

기본적으로 각 랩에는 자체 가상 네트워크가 있습니다. 고급 네트워킹을 사용하는 경우 각 랩에서는 지정된 네트워크를 사용합니다.

Azure Compute Gallery는 랩 계획에 연결됩니다. 저장된 이미지의 중앙 리포지토리 역할을 합니다. 강사가 랩의 템플릿 VM에서 이미지를 내보낼 때 이미지가 갤러리에 저장됩니다. 강사가 템플릿 VM을 변경하고 내보낼 때마다 갤러리에 새로운 이미지 정의 또는 버전이 만들어집니다.

교육자는 새로운 랩을 만들 때 컴퓨팅 갤러리에 있는 이미지 버전을 게시할 수 있습니다. 갤러리에는 여러 버전의 이미지가 저장되어 있지만 강사는 랩을 만들 때 가장 최신 버전만 선택할 수 있습니다. 최신 버전은 MajorVersion, MinorVersion, Patch의 순서로 가장 큰 값을 기준으로 선택됩니다. 버전에 대한 자세한 내용은 이미지 버전을 참조하세요.

컴퓨팅 갤러리는 선택적 리소스입니다. 몇 개의 랩만으로 시작한다면 즉시 필요하지 않을 수도 있습니다. 컴퓨팅 갤러리는 추가 랩으로 스케일 업할 때 유용한 여러 이점을 제공합니다.

  • 템플릿 VM 이미지의 버전 저장 및 관리

    Azure Marketplace 갤러리에서 사용자 지정 이미지를 만들거나 구성, 소프트웨어 등을 이미지에 변경하는 것이 유용합니다. 예를 들어, 다른 소프트웨어나 도구를 설치해야 합니다. 학생에게 이러한 필수 구성 요소를 직접 수동으로 설치하도록 요구하는 대신 템플릿 VM 이미지의 다양한 버전을 컴퓨팅 갤러리로 내보낼 수 있습니다. 새 랩을 만들 때 이러한 이미지 버전을 사용할 수 있습니다.

  • 여러 랩에서 템플릿 VM 이미지 공유 및 다시 사용

    새 랩을 만들 때마다 이미지를 처음부터 구성할 필요 없이 이미지를 저장하고 다시 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 클래스가 동일한 이미지를 사용해야 하는 경우 이를 만들고 랩 전체에서 공유할 수 있도록 컴퓨팅 갤러리로 내보냅니다.

  • 랩 외부의 다른 환경에서 자체 사용자 지정 이미지 업로드

    랩 컨텍스트 외부의 다른 환경에서 사용자 지정 이미지를 업로드할 수 있습니다. 예를 들어 자체 물리적 랩 환경 또는 Azure VM에서 컴퓨팅 갤러리로 이미지를 업로드할 수 있습니다. 이미지를 갤러리로 가져온 후에는 해당 이미지를 사용하여 랩을 만들 수 있습니다.

컴퓨팅 갤러리 이미지를 논리적으로 그룹화하려면 다음 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.

  • 여러 컴퓨팅 갤러리를 만듭니다. 각 랩 계획은 하나의 컴퓨팅 갤러리에만 연결할 수 있으므로 이 옵션을 사용하려면 여러 랩 계획을 만들어야 합니다.
  • 여러 랩 계획이 공유하는 단일 컴퓨팅 갤러리를 사용합니다. 이 경우 각 랩 계획은 해당 계획의 랩에 적용되는 이미지만 사용할 수 있습니다.

이름 지정

Azure Lab Services를 시작할 때 Azure 및 Azure Lab Services 리소스에 대한 명명 규칙을 설정하는 것이 좋습니다. 리소스 명명 제한 사항의 경우 Microsoft.LabServices 명명 규칙 및 제한 사항을 참조하세요. 설정한 명명 규칙은 조직의 요구 사항에 따라 다르지만 다음 표에서는 지침을 제공합니다.

리소스 종류 역할 제안된 패턴 예제
Resource group 하나 이상의 랩 계획, 랩 또는 컴퓨팅 갤러리를 포함합니다. rg-labs-{org-name}-{env}-{instance}, rg-labs-{dept-name}-{env}-{instance} rg-labs-contoso-pilot, rg-labs--math-prod-001
랩 계획 새로 만든 랩의 템플릿입니다. lp-{org-name}-{env}-{instance}, lp-{dept-name}-{env}-{instance} lp-contoso, lp-contoso-pilot, lp-math-001
랩 학생 VM을 포함합니다. {class-name}-{time}-{educator} CS101-Fall2021, CS101-Fall2021-JohnDoe
Azure Compute Gallery VM 이미지 버전을 포함합니다. sig_{org-name}_{env}_{instance}, sig_{dept-name}_{env}_{instance} sig_contoso_001, sig_math_prod_001

진행 표에서 제안된 이름 패턴은 일부 용어와 토큰을 사용합니다.

패턴 용어/토큰 정의 예시
{org-name} 공백이 없는 조직의 짧은 이름에 대한 토큰입니다. Contoso
{dept-name} 조직 내 부서의 짧은 이름에 대한 토큰입니다. math, bio, cs
{env} 환경 이름에 대한 토큰. 프로덕션용 prod, 소규모 테스트용 파일럿
{instance} 여러 리소스를 만든 경우 인스턴스를 식별하기 위한 숫자입니다. 001, 123
{class-name} 지원되는 클래스의 짧은 이름 또는 코드에 대한 토큰입니다. CS101, BIO101
{educator} 랩을 실행하는 교육자의 별칭입니다. johndoe
{time} 클래스가 제공되는 시간 동안 짧은 이름(공백 없음)에 대한 토큰입니다. Spring2021, Dec2021
rg 리소스가 리소스 그룹임을 나타냅니다.
lp 리소스가 랩 계획임을 나타냅니다.
sig 리소스가 컴퓨팅 갤러리임을 나타냅니다.

다른 Azure 리소스의 이름 지정에 대한 자세한 내용은 Azure 리소스의 명명 규칙을 참조하세요.

지역

Azure Lab Services 리소스를 설정할 때 리소스를 호스팅하는 데이터 센터의 지역 또는 위치를 제공해야 합니다. 랩 계획을 통해 랩을 만들 하나 이상의 지역을 사용하도록 설정할 수 있습니다.

  • 리소스 그룹. 지역은 리소스 그룹에 대한 정보가 저장되는 데이터 센터를 지정합니다. Azure 리소스는 현재 리소스 그룹과 다른 지역에 있을 수 있습니다.

  • 랩 계획 랩 계획의 위치는 이 리소스가 있는 지역을 나타냅니다. 랩 계획이 사용자 고유의 가상 네트워크에 연결된 경우 네트워크는 랩 계획과 동일한 지역에 있어야 합니다. 또한 랩은 해당 가상 네트워크와 동일한 Azure 지역에 만들어집니다.

  • 랩 랩이 있는 위치는 다양합니다. 랩 계획과 동일한 위치에 있을 필요는 없습니다. 관리자는 랩 계획 설정을 통해 만들 수 있는 지역 랩을 제어합니다.

    일반적으로 리소스의 지역을 사용자에게 가장 가까운 지역으로 설정합니다. 이는 랩의 경우 학생들에게 가장 가까운 랩을 만드는 것을 의미합니다. 학생이 전 세계에 있는 과정의 경우 중앙에 위치한 랩을 만들거나 클래스를 지역별로 여러 랩으로 분할해 보세요.

참고 항목

지역에 충분한 VM 용량이 있는지 확인하려면 먼저 용량을 요청합니다.

VM 크기 조정

관리자 또는 랩 작성자가 랩을 만들 때 클래스룸 요구에 따라 다음과 같은 다양한 VM 크기 중에서 선택할 수 있습니다. 특정 VM 크기의 가용성은 랩 계획이 위치한 지역에 따라 다릅니다. 추가 용량을 요청하는 방법을 알아봅니다.

VM 크기 및 비용에 대한 자세한 내용은 Azure Lab Services 가격 책정을 참조하세요.

기본 VM 크기

크기 최소 vCPU 수 최소 메모리: GiB 계열 추천 사용
Small 2 4 Standard_F2s_v2 명령줄, 웹 브라우저 열기, 낮은 트래픽 웹 서버, 중소규모 데이터베이스에 가장 적합합니다.
중간 4 8 Standard_F4s_v2 관계형 데이터베이스, 메모리 내 캐시 및 분석에 가장 적합합니다.
중간(중첩된 가상화) 4 16 Standard_D4s_v4 관계형 데이터베이스, 메모리 내 캐시 및 분석에 가장 적합합니다. 이 크기는 중첩된 가상화를 지원합니다.
Large 8 16 Standard_F8s_v2 더 빠른 CPU, 향상된 로컬 디스크 성능, 대형 데이터베이스, 큰 메모리 캐시가 필요한 애플리케이션에 가장 적합합니다.
대형(중첩된 가상화) 8 32 Standard_D8s_v4 더 빠른 CPU, 향상된 로컬 디스크 성능, 대형 데이터베이스, 큰 메모리 캐시가 필요한 애플리케이션에 가장 적합합니다. 이 크기는 중첩된 가상화를 지원합니다.
소형 GPU(컴퓨팅) 8 56 Standard_NC8as_T4_v3 AI 및 심층 학습 등 컴퓨터를 많이 사용하는 애플리케이션에 가장 적합합니다.
소형 GPU(시각화) 8 28 Standard_NVas_v4 (Windows에만 해당) OpenGL 및 DirectX와 같은 프레임워크를 사용하는 원격 시각화, 스트리밍, 게임 및 인코딩에 가장 적합합니다.
중간 GPU(시각화) 12 112 Standard_NV12s_v3 (Windows에만 해당) OpenGL 및 DirectX와 같은 프레임워크를 사용하는 원격 시각화, 스트리밍, 게임 및 인코딩에 가장 적합합니다.

대체 VM 크기

수요가 많은 위치에서 더 나은 서비스를 제공하기 위해 대체 VM 크기 목록에서 선택할 수 있습니다.

크기 최소 vCPU 수 최소 메모리: GiB 계열 추천 사용
대체 소형 GPU(컴퓨팅) 6 112 Standard_NC6s_v3 AI 및 심층 학습 등 컴퓨터를 많이 사용하는 애플리케이션에 가장 적합합니다.
대체 소형 GPU(시각화) 6 55 Standard_NV6ads_A10_v5 (Windows에만 해당) OpenGL 및 DirectX와 같은 프레임워크를 사용하는 원격 시각화, 스트리밍, 게임 및 인코딩에 가장 적합합니다.
대체 중간 GPU(시각화) 12 110 Standard_NV12ads_A10_v5 (Windows에만 해당) OpenGL 및 DirectX와 같은 프레임워크를 사용하는 원격 시각화, 스트리밍, 게임 및 인코딩에 가장 적합합니다.

클래식 VM 크기

랩 계획을 만들고 Azure 구독에 여전히 랩 계정이 있는 경우 랩 계정에 사용 가능한 VM 크기 중에서 선택할 수 있습니다. Azure Lab Services 사용자 인터페이스에서 이러한 VM 크기는 클래식 VM 크기로 표시됩니다.

크기 최소 vCPU 수 최소 메모리: GiB 계열 추천 사용
클래식 소형 2 4 Standard_A2_v2 명령줄, 웹 브라우저 열기, 낮은 트래픽 웹 서버, 중소규모 데이터베이스에 가장 적합합니다.
클래식 중간 4 8 Standard_A4_v2 관계형 데이터베이스, 메모리 내 캐시 및 분석에 가장 적합합니다.
클래식 대형 8 16 Standard_A8_v2 더 빠른 CPU, 향상된 로컬 디스크 성능, 대형 데이터베이스, 큰 메모리 캐시가 필요한 애플리케이션에 가장 적합합니다.
클래식 중간(중첩된 가상화) 4 16 Standard_D4s_v3 관계형 데이터베이스, 메모리 내 캐시 및 분석에 가장 적합합니다. 이 크기는 중첩된 가상화를 지원합니다.
클래식 대형(중첩된 가상화) 8 32 Standard_D8s_v3 더 빠른 CPU, 향상된 로컬 디스크 성능, 대형 데이터베이스, 큰 메모리 캐시가 필요한 애플리케이션에 가장 적합합니다. 이 크기는 중첩된 가상화를 지원합니다.
클래식 소형 GPU(컴퓨팅) 6 56 Standard_NC6 AI 및 심층 학습 등 컴퓨터를 많이 사용하는 애플리케이션에 가장 적합합니다.
클래식 소형 GPU(시각화) 6 56 Standard_NV6 OpenGL 및 DirectX와 같은 프레임워크를 사용하는 원격 시각화, 스트리밍, 게임 및 인코딩에 가장 적합합니다.
클래식 중간 GPU(시각화) 12 112 Standard_NV12s_v3 OpenGL 및 DirectX와 같은 프레임워크를 사용하는 원격 시각화, 스트리밍, 게임 및 인코딩에 가장 적합합니다.

RBAC 역할

Azure Lab Services는 일반적인 관리 시나리오를 위해 기본 제공 Azure RBAC(Azure 역할 기반 액세스 제어)를 제공합니다. Microsoft Entra ID에 프로필이 있는 개인은 이러한 Azure 역할을 사용자, 그룹, 서비스 주체 또는 관리 ID에 할당할 수 있습니다. 역할은 Azure Lab Services 리소스에 대한 리소스 및 작업에 대한 액세스 권한을 부여하거나 거부할 수 있습니다. Azure Lab Services의 Azure 역할 기반 액세스 제어에 대해 자세히 알아보세요.

콘텐츠 필터링

학교에서는 학생들이 부적절한 웹 사이트에 액세스하지 못하도록 콘텐츠 필터링을 수행해야 할 수 있습니다. 예를 들어, CIPA(Children's Internet Protection Act)를 준수해야 할 수도 있습니다. Azure Lab Services는 콘텐츠 필터링을 기본 제공으로 지원하지 않으며 네트워크 수준 필터링을 지원하지 않습니다.

학교에서는 일반적으로 각 컴퓨터에서 콘텐츠 필터링을 수행하는 Microsoft 이외의 소프트웨어를 설치하여 콘텐츠 필터링에 접근합니다. 각 컴퓨터에 콘텐츠 필터링 소프트웨어를 설치하려면 각 랩의 템플릿 VM에 소프트웨어를 설치해야 합니다.

이 솔루션의 일환으로 중점적으로 살펴볼 몇 가지 요점은 다음과 같습니다.

  • 자동 종료 설정을 사용하려는 경우 Microsoft 이외의 소프트웨어를 사용하여 여러 Azure 호스트 이름을 차단 해제해야 합니다. 자동 종료 설정은 진단 확장을 사용하여 Lab Services와 다시 통신할 수 있어야 합니다. 그러지 않으면 랩에서 자동 종료 설정을 사용할 수 없습니다.
  • 또한 각 학생이 콘텐츠 필터링 소프트웨어를 제거할 수 없도록 VM에 대한 관리자 권한이 없는 계정을 사용하도록 할 수도 있습니다. 이러한 계정을 추가하는 작업은 랩을 만들 때 수행되어야 합니다.

자세한 내용은 Azure Lab Services에서 지원되는 네트워킹 시나리오를 참조하세요.

학교에서 콘텐츠 필터링을 수행해야 하는 경우 자세한 내용은 Azure Lab Services Q&A를 통해 문의하세요.

엔드포인트 관리

Microsoft Endpoint Manager와 같은 많은 구성 관리 도구의 경우 Windows VM에 고유한 머신 SID(보안 식별자)가 있어야 합니다. 일반적으로 SysPrep을 사용하여 일반화된 이미지를 만들면 VM이 이미지에서 부팅될 때 각 Windows 머신에 고유한 새 머신 SID가 생성됩니다.

Lab Services를 사용하면 템플릿을 통해 랩을 만드는 경우 랩 VM에는 동일한 SID가 있습니다. 일반화된 이미지를 사용하여 랩을 만드는 경우에도 템플릿 VM과 랩 사용자 VM에서는 모두 동일한 머신 SID를 사용합니다. 학생 VM을 만들기 위해 게시할 때 템플릿 VM의 이미지가 특수한 상태이므로 VM은 동일한 SID를 사용하게 됩니다.

고유한 SID를 사용하여 랩 VM을 가져오려면 템플릿 VM 없이 랩을 만듭니다. Azure Marketplace 또는 연결된 Azure Compute Gallery에서 일반화된 이미지를 사용해야 합니다. 사용자 고유의 Azure Compute Gallery를 사용하려면 Azure Lab Services에서 컴퓨팅 갤러리 연결 또는 분리를 참조하세요. 머신 SID는 PsGetSid와 같은 도구를 사용하여 확인할 수 있습니다.

엔드포인트 관리 도구 또는 유사한 소프트웨어를 사용하려는 경우 랩에 템플릿 VM을 사용하지 않는 것이 좋습니다.

Microsoft Entra 등록/조인, Microsoft Entra 하이브리드 조인 또는 AD 도메인 가입

랩을 쉽게 설정하고 관리할 수 있도록 Azure Lab Services는 랩 VM을 AD(Active Directory) 또는 Microsoft Entra ID에 등록/조인할 필요가 없도록 설계되었습니다. 따라서 Azure Lab Services는 현재 랩 VM을 등록/조인하기 위한 기본 제공 지원을 제공하지 않습니다. 다른 메커니즘을 사용하여 Microsoft Entra 등록/조인, Microsoft Entra 하이브리드 조인 또는 AD 도메인 가입 랩 VM이 가능합니다. 제품 제한 사항으로 인해 랩 VM을 Active Directory 또는 Microsoft Entra ID에 등록/조인하는 것을 권장하지 않습니다.

가격 책정

가격 책정에 관한 이러한 팩트를 고려합니다.

Azure Lab Services

가격 책정에 대해 알아보려면 Azure Lab Services 가격 책정을 참조하세요.

Microsoft Cost Management의 청구 항목은 랩 VM당입니다. 랩 계획 ID 및 랩 이름별 태그는 보다 유연한 분석과 예산 책정을 위해 각 항목에 자동으로 추가됩니다.

컴퓨팅 갤러리를 사용하여 이미지 버전을 저장하고 관리하려는 경우 컴퓨팅 갤러리 서비스 가격 책정을 고려합니다.

컴퓨팅 갤러리를 만들고 랩 계획에 연결하는 것은 무료입니다. 갤러리에 이미지 버전을 저장하지 않으면 비용이 발생하지 않습니다. 컴퓨팅 갤러리 사용에 대한 가격 책정은 일반적으로 무시할 수 있습니다. 가격 책정은 Azure Lab Services 가격 책정에 포함되지 않으므로 갤러리에서 가격 책정을 계산하는 방법을 이해해야 합니다.

스토리지 요금

컴퓨팅 갤러리는 기본적으로 표준 HDD(하드 디스크 드라이브) 관리 디스크를 사용하여 이미지 버전을 저장합니다. Lab Services에서 컴퓨팅 갤러리를 사용하는 경우 HDD 관리 디스크를 사용하는 것이 좋습니다. 사용되는 HDD 관리 디스크의 크기는 저장되는 이미지 버전의 크기에 따라 달라집니다. Lab Services는 최대 128GB의 이미지 및 디스크 크기를 지원합니다. 가격 책정에 대해 알아보려면 관리 디스크 가격 책정을 참조하세요.

Azure Lab Services는 랩 템플릿 또는 랩 VM에 추가 디스크 연결을 지원하지 않습니다.

복제 및 네트워크 송신 요금

랩의 템플릿 VM을 사용하여 이미지 버전을 저장하는 경우 Azure Lab Services는 먼저 이미지 버전을 원본 지역에 저장합니다. 그러나 원본 이미지 버전을 대상 지역에 복제해야 할 수도 있습니다.

네트워크 송신 요금은 원본 지역에서 대상 지역으로 이미지 버전이 복제될 때 발생합니다. 청구 금액은 원본 지역에서 이미지를 전송할 때 이미지 버전의 크기를 기준으로 합니다. 가격 책정에 대한 자세한 내용은 대역폭 가격 세부 정보를 참조하세요.

Education 솔루션 고객은 송신 요금이 면제될 수 있습니다. 자세히 알아보려면 계정 관리자에게 문의하세요.

자세한 내용은 교육 기관 프로그램 페이지의 FAQ 섹션에서 “교육용 고객을 위한 데이터 전송 프로그램은 무엇이며, 자격 요건은 어떻게 되나요?”를 참조하세요.

이미지 및 해당 복제본을 저장하는 비용에 대한 자세한 내용은 Azure Compute Gallery의 청구를 참조하세요.

원가 관리

랩 계획 관리자는 갤러리에서 불필요한 이미지 버전을 정기적으로 삭제하여 비용을 관리해야 합니다.

비용을 줄이기 위한 방법으로 특정 지역에 대한 복제를 제거하는 것에 주의해야 합니다. 복제본을 변경하면 Azure Lab Services가 컴퓨팅 갤러리에 저장된 이미지에서 VM을 게시하는 기능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

관련 콘텐츠

랩 설정 및 관리에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.