Службы лабораторий Azure: руководство для администратора
Внимание
Поддержка служб лабораторий Azure прекратится 28 июня 2027 г. Дополнительные сведения см. в руководстве по выходу на пенсию.
Администраторы информационных технологий ,которые управляют облачными ресурсами университета, обычно отвечают за настройку плана лаборатории для своей школы. После настройки плана лаборатории администраторы или преподаватели создают лаборатории, связанные с планом лаборатории. В этой статье приведены общие сведения о ресурсах Azure, участвующих и рекомендациях по их созданию.
Примечание.
Эта статья ссылается на функции, доступные в планах лабораторий, которые заменили учетные записи лаборатории.
В зависимости от параметров плана лаборатории некоторые ресурсы размещаются в подписке или в подписке, управляемой службами лабораторий Azure.
- Виртуальные машины лаборатории размещаются в подписке Azure, принадлежащей службам лабораторий Azure.
- Планы лабораторий, лаборатории, коллекции вычислений и версии образов и размещаются в подписке.
- Виртуальные сети и сетевые ресурсы для виртуальных машин лабораторий размещаются в подписке, если вы используете расширенную сеть. В противном случае виртуальная сеть размещается в подписке, управляемой службами лабораторий Azure.
- Вы можете иметь планы лаборатории, лаборатории и коллекции вычислительных ресурсов в одной группе ресурсов или разных группах ресурсов.
Примечание.
Если вы по-прежнему используете учетные записи лаборатории, ознакомьтесь с руководством администратора при использовании учетных записей лаборатории.
Дополнительные сведения см. в разделе "Основы архитектуры лабораторий".
Отток подписок
В вашем университете может быть одна подписка Azure или несколько. Вы используете подписки для управления выставлением счетов и безопасностью для ресурсов и служб Azure, которые используются в нем, включая планы лабораторий и лаборатории.
Связь между планом лаборатории и ее подпиской важна, так как:
- Выставление счетов сообщается через подписку, содержащую план лаборатории.
- Вы можете предоставить пользователям в клиенте Microsoft Entra подписки возможность управлять планами лабораторий и лабораториями Служб лабораторий Azure. Вы можете добавить пользователя в качестве владельца плана лаборатории, участника плана лаборатории, создателя лаборатории или владельца лаборатории. Дополнительные сведения о встроенных ролях RBAC см. в разделе "Управление удостоверениями".
Виртуальные машины служб Лабораторий управляются и размещаются для вас в подписке, принадлежащей Службам лабораторий Azure.
Группа ресурсов
Подписка содержит одну или несколько групп ресурсов. Группы ресурсов создают логические группировки ресурсов Azure, которые используются вместе в одном решении.
Перед созданием плана лаборатории настройте группу ресурсов, содержащую план лаборатории. Тщательно присвойте группам ресурсов имя. Лаборатории группируются по имени группы ресурсов на веб-портале служб лабораторий: https://labs.azure.com
При создании коллекции вычислений Azure также требуется группа ресурсов. Вы можете разместить план лаборатории и коллекцию вычислений в одной группе ресурсов или в отдельных группах ресурсов. Если вы планируете совместно использовать коллекцию вычислений в различных решениях, можно выбрать второй подход.
Рекомендуется заранее инвестировать время для планирования структуры групп ресурсов. Невозможно изменить план лаборатории или группу ресурсов коллекции вычислений после ее создания. Если необходимо изменить группу ресурсов для этих ресурсов, необходимо удалить и повторно создать их.
План лаборатории
План лаборатории — это набор конфигураций, влияющих на создание лаборатории. План лаборатории может быть связан с нулевыми или более лабораториями. При начале работы со службами лабораторий Azure может быть один план лаборатории. По мере увеличения масштаба использования лаборатории можно создать дополнительные планы лаборатории.
В следующем списке рассматриваются сценарии, в которых может потребоваться несколько планов лабораторий.
Управление различными требованиями к политике в лабораториях
При создании плана лаборатории вы устанавливаете политики, которые применяются ко всем лабораториям, созданным в нем, например:
- Виртуальная сеть Azure и совместно используемые ресурсы, к которым можно получить доступ через лабораторию. Например, у вас может быть набор лабораторий, которым требуется доступ к серверу лицензий в виртуальной сети.
- Образы виртуальной машины, которые лаборатории могут использовать для создания виртуальных машин. Например, у вас есть набор лабораторий, для которых необходим доступ к образу Azure Marketplace виртуальной машины для обработки и анализа данных для Linux.
Если у каждой лаборатории есть уникальные требования к политике, может потребоваться создать отдельные планы лаборатории для управления каждой лабораторией отдельно.
Отделение пилотных лабораторий от активных или рабочих лабораторий
Возможно, вы хотите пилотировать изменения политики для плана лаборатории, не затрагивая активные лаборатории. Создание отдельного плана лаборатории для пилотных целей позволяет изолировать изменения.
Лаборатория
Лаборатория содержит виртуальные машины, и каждая из них назначена одному студенту. Как правило, вам будет предоставлена:
- одна лаборатория на класс;
- Создайте новый набор лабораторий для каждого семестра, квартала или другой академической системы, которую вы используете. Для классов, которые должны использовать тот же образ, следует использовать коллекцию вычислений. В этом случае вы сможете повторно использовать образы в лабораториях и учебных периодах.
При определении структуры лабораторий рассмотрите следующие моменты:
Все виртуальные машины в лаборатории развертываются с тем же образом, с которым публиковались.
В результате, если у вас есть класс, который требует публикации различных образов лабораторий одновременно, необходимо создать отдельную лабораторию для каждого образа.
Квота использования задается на уровне лаборатории и применяется ко всем пользователям в лаборатории.
Чтобы задать различные квоты для пользователей, необходимо создать отдельные лаборатории. Тем не менее, можно добавить дополнительные часы для конкретных пользователей после установки квоты.
Расписание запуска или завершения работы задается на уровне лаборатории и применяется ко всем виртуальным машинам в лаборатории.
Как и в случае с параметрами квоты, если вам нужно задать для пользователей другие графики, необходимо создать для каждого графика отдельную лабораторию.
По умолчанию каждая лаборатория получает собственную виртуальную сеть. При использовании расширенной сети каждая лаборатория использует указанную сеть.
Коллекция вычислений Azure
Коллекция вычислений Azure подключена к плану лаборатории. Он служит центральным репозиторием для сохраненных образов. Изображение сохраняется в коллекции, когда преподаватель экспортирует его из виртуальной машины шаблона лаборатории. Каждый раз, когда преподаватель изменяет виртуальную машину шаблона и экспортирует ее, новые определения образов или версии создаются в коллекции.
Преподаватели могут публиковать версию образа из коллекции вычислений при создании новой лаборатории. Хотя коллекция хранит несколько версий образа, преподаватели могут выбрать только последнюю версию при создании лаборатории. Самая последняя версия выбирается на основе наибольшего значения основного номера версии, затем — дополнительного номера версии и исправления. Дополнительные сведения о версиях см. в разделе "Версии образа".
Коллекция вычислений является необязательным ресурсом. Если вы начинаете работу только с нескольких лабораторий, возможно, вам не потребуется немедленно. Коллекция вычислений предлагает множество преимуществ, которые помогут вам увеличить масштаб до дополнительных лабораторий:
Сохранение версий шаблонного образа виртуальной машины и управление ими
Это полезно для создания пользовательского образа или внесения изменений, таких как конфигурация и программное обеспечение, на образ из коллекции Azure Marketplace. Например, для установки другого программного обеспечения или средств. Вместо того, чтобы учащиеся вручную устанавливали эти предварительные требования самостоятельно, можно экспортировать различные версии образа виртуальной машины шаблона в коллекцию вычислений. Эти версии образа можно использовать при создании новых лабораторий.
Шаблонные образы виртуальных машин можно использовать совместно и повторно в разных лабораториях.
Вы можете сохранить образ и использовать его повторно, чтобы не настраивать его с нуля при создании каждой лаборатории. Например, если несколько классов должны использовать один и тот же образ, создайте его и экспортируйте его в коллекцию вычислений, чтобы его можно было совместно использовать в лабораториях.
Вы можете отправлять собственные пользовательские образы из других сред за пределами лабораторий
Вы можете отправлять пользовательские образы в другие среды за пределами лабораторий. Например, вы можете отправлять образы из собственной физической лабораторной среды или из виртуальной машины Azure в коллекцию вычислений. После импорта образа в коллекцию можно использовать образы для создания лабораторий.
Для логической группировки образов коллекции вычислений можно использовать любой из следующих методов:
- Создание нескольких коллекций вычислений. Каждый план лаборатории может подключаться только к одной коллекции вычислений, поэтому этот параметр также требует создания нескольких планов лаборатории.
- Используйте одну коллекцию вычислений, к которым совместно используется несколько планов лабораторий. В этом случае каждый план лаборатории может включать только изображения, применимые к лабораториям в этом плане.
Именование
При работе со службами лабораторий Azure рекомендуется установить соглашения об именовании ресурсов Azure и Служб лабораторий Azure. Ограничения именования ресурсов см. в правилах и ограничениях именования Microsoft.LabServices. Несмотря на то, что устанавливаемые соглашения об именовании уникальны для потребностей вашей организации, в следующей таблице приведены рекомендации.
| Тип ресурса | Роль | Рекомендуемый шаблон | Примеры |
|---|---|---|---|
| Группа ресурсов | Содержит один или несколько планов лабораторий, лабораторий или коллекций вычислительных ресурсов. | rg-labs-{org-name}-{env}-{instance}, rg-labs-{dept-name}-{env}-{instance} | rg-labs-contoso-pilot, rg-labs--math-prod-001 |
| План лаборатории | Шаблон для недавно созданных лабораторий. | lp-{org-name}-{env}-{instance}, lp-{dept-name}-{env}-{instance} | lp-contoso, lp-contoso-pilot, lp-math-001 |
| Лаборатория | Содержит виртуальные машины учащихся. | {class-name}-{time}-{преподаватель} | CS101-Fall2021, CS101-Fall2021-JohnDoe |
| Коллекция вычислений Azure | Содержит версии образа виртуальной машины. | sig_{org-name}_{env}_{instance}, sig_{dept-name}_{env}_{instance} | sig_contoso_001, sig_math_prod_001 |
В следующей таблице предложенные шаблоны имен используют некоторые термины и маркеры:
| Термин или маркер шаблона | Определение | Пример |
|---|---|---|
| {org-name} | Токен для короткого имени организации без пробелов. | contoso |
| {dept-name} | Токен для короткого имени отдела в организации. | math, bio, cs |
| {env} | Токен для имени среды. | Prod для рабочей среды, пилотный проект для небольших тестов |
| {instance} | Число для идентификации экземпляра, если создано несколько ресурсов. | 001, 123 |
| {class-name} | Маркер для короткого имени или кода для поддерживаемого класса. | CS101, BIO101 |
| {преподаватель} | Псевдоним преподавателя, выполняющего лабораторию. | johndoe |
| {time} | Маркер для короткого имени (без пробелов) во время предложения класса. | Spring2021, Dec2021 |
| rg | Указывает, что ресурс — это группа ресурсов. | |
| lp | Указывает, что ресурс — это план лаборатории. | |
| sig | Указывает, что ресурс — это коллекция вычислений. |
Дополнительные сведения см. в статье Соглашения об именовании для ресурсов Azure.
Регионы
При настройке ресурсов Служб лабораторий Azure необходимо указать регион или расположение центра обработки данных, на котором размещены ресурсы. Планы лабораторий могут включать один или несколько регионов, в которых создаются лаборатории.
Группа ресурсов. Регион определяет центр обработки данных, где хранится информация о группе ресурсов. Ресурсы Azure могут находиться в другом регионе, отличном от группы ресурсов.
План лаборатории. Расположение плана лаборатории указывает регион, в который существует ресурс. Когда план лаборатории подключен к собственной виртуальной сети, сеть должна находиться в том же регионе, что и план лаборатории. Кроме того, лаборатории создаются в том же регионе Azure, что и виртуальная сеть.
Лаборатория. Расположение, в которое существует лаборатория, зависит. Он не должен находиться в том же расположении, что и план лаборатории. Администраторы управляют тем, какие регионы можно создать с помощью параметров плана лабораторий.
В качестве общего правила задайте регион ресурса на тот, который ближе всего к пользователям. Для лабораторий это означает создание лаборатории, которая ближе всего к вашим учащимся. Для курсов, учащиеся которых находятся по всему миру, попробуйте создать лабораторию, которая находится в центре или разделить класс на несколько лабораторий по регионам.
Примечание.
Чтобы убедиться, что регион имеет достаточную емкость виртуальной машины, сначала запросите емкость.
Изменение размера виртуальной машины
Когда администраторы или создатели лаборатории создают лабораторию, они могут выбирать разные размеры виртуальных машин в зависимости от потребностей их аудитории. Доступность определенных размеров виртуальных машин зависит от региона, в котором находится план лаборатории. Узнайте, как запросить больше емкости.
Сведения о размерах виртуальных машин и их стоимости см. в ценах на службы лабораторий Azure.
Размеры виртуальных машин по умолчанию
| Размер | Минимальные виртуальные ЦП | Минимальная память: ГиБ | Series | Предполагаемое использование |
|---|---|---|---|---|
| Небольшой | 2 | 4 | Standard_F2s_v2 | Лучше всего подходит для командной строки, открытия браузера, веб-серверов с низким трафиком и малых и средних баз данных. |
| Средние | 4 | 8 | Standard_F4s_v2 | Лучше всего подходит для реляционных баз данных, кэширования в памяти и аналитики. |
| Средний (встроенная функция виртуализации) | 4 | 16 | Standard_D4s_v4 | Лучше всего подходит для реляционных баз данных, кэширования в памяти и аналитики. Этот размер поддерживает вложенную виртуализацию. |
| Большой | 8 | 16 | Standard_F8s_v2 | Этот размер лучше всего подходит для приложений, которым требуются ЦП с более высокой тактовой частотой, более высокая производительность локального диска, крупные базы данных и большие объемы кэш-памяти. |
| Большой (вложенная виртуализация) | 8 | 32 | Standard_D8s_v4 | Этот размер лучше всего подходит для приложений, которым требуются ЦП с более высокой тактовой частотой, более высокая производительность локального диска, крупные базы данных и большие объемы кэш-памяти. Этот размер поддерживает вложенную виртуализацию. |
| Малый GPU (вычисления) | 8 | 56 | Standard_NC8as_T4_v3 | Лучше всего подходит для ресурсоемких компьютерных приложений, таких как ИИ и глубокое обучение. |
| Малый GPU (визуализация) | 8 | 28 | Standard_NVas_v4 | (только Для Windows) Лучше всего подходит для удаленной визуализации, потоковой передачи, игр и кодирования с помощью таких платформ, как OpenGL и DirectX. |
| Средний GPU (визуализация) | 12 | 112 | Standard_NV12s_v3 | (только Для Windows) Лучше всего подходит для удаленной визуализации, потоковой передачи, игр и кодирования с помощью таких платформ, как OpenGL и DirectX. |
Альтернативные размеры виртуальных машин
Чтобы лучше обслуживать вас в местах, где есть высокий спрос, можно выбрать из списка альтернативных размеров виртуальных машин.
| Размер | Минимальные виртуальные ЦП | Минимальная память: ГиБ | Series | Предполагаемое использование |
|---|---|---|---|---|
| Альтернативный небольшой GPU (вычисление) | 6 | 112 | Standard_NC6s_v3 | Лучше всего подходит для ресурсоемких компьютерных приложений, таких как ИИ и глубокое обучение. |
| Альтернативный небольшой GPU (визуализация) | 6 | 55 | Standard_NV6ads_A10_v5 | (только Для Windows) Лучше всего подходит для удаленной визуализации, потоковой передачи, игр и кодирования с помощью таких платформ, как OpenGL и DirectX. |
| Альтернативный средний GPU (визуализация) | 12 | 110 | Standard_NV12ads_A10_v5 | (только Для Windows) Лучше всего подходит для удаленной визуализации, потоковой передачи, игр и кодирования с помощью таких платформ, как OpenGL и DirectX. |
Классические размеры виртуальных машин
Если вы создаете план лаборатории и по-прежнему имеете учетные записи лаборатории в подписке Azure, вы можете выбрать размеры виртуальных машин, доступные для учетных записей лабораторий. В пользовательском интерфейсе Служб лабораторий Azure эти размеры виртуальных машин помечены как классические размеры виртуальных машин.
| Размер | Минимальные виртуальные ЦП | Минимальная память: ГиБ | Series | Предполагаемое использование |
|---|---|---|---|---|
| Классический маленький | 2 | 4 | Standard_A2_v2 | Лучше всего подходит для командной строки, открытия браузера, веб-серверов с низким трафиком и малых и средних баз данных. |
| Классический средний | 4 | 8 | Standard_A4_v2 | Лучше всего подходит для реляционных баз данных, кэширования в памяти и аналитики. |
| Классический большой | 8 | 16 | Standard_A8_v2 | Этот размер лучше всего подходит для приложений, которым требуются ЦП с более высокой тактовой частотой, более высокая производительность локального диска, крупные базы данных и большие объемы кэш-памяти. |
| Классическая среда (вложенная виртуализация) | 4 | 16 | Standard_D4s_v3 | Лучше всего подходит для реляционных баз данных, кэширования в памяти и аналитики. Этот размер поддерживает вложенную виртуализацию. |
| Классическая большая (вложенная виртуализация) | 8 | 32 | Standard_D8s_v3 | Этот размер лучше всего подходит для приложений, которым требуются ЦП с более высокой тактовой частотой, более высокая производительность локального диска, крупные базы данных и большие объемы кэш-памяти. Этот размер поддерживает вложенную виртуализацию. |
| Классический небольшой GPU (вычислительные ресурсы) | 6 | 56 | Standard_NC6 | Лучше всего подходит для ресурсоемких компьютерных приложений, таких как ИИ и глубокое обучение. |
| Классический небольшой GPU (визуализация) | 6 | 56 | Standard_NV6 | Этот размер лучше всего подходит для удаленной визуализации, потоковой передачи, игр и кодирования с использованием таких платформ как OpenGL и DirectX. |
| Классический средний GPU (визуализация) | 12 | 112 | Standard_NV12s_v3 | Этот размер лучше всего подходит для удаленной визуализации, потоковой передачи, игр и кодирования с использованием таких платформ как OpenGL и DirectX. |
Роли RBAC
Службы лабораторий Azure предоставляют встроенный контроль доступа на основе ролей Azure (Azure RBAC) для распространенных сценариев управления. Пользователь, имеющий профиль в идентификаторе Microsoft Entra, может назначать эти роли Azure пользователям, группам, субъектам-службам или управляемым удостоверениям. Роли могут предоставлять или запрещать доступ к ресурсам и операциям в ресурсах Служб лабораторий Azure. Дополнительные сведения об управлении доступом на основе ролей Azure см. в службах лабораторий Azure.
Фильтрация содержимого
Ваше учебное заведение может потребоваться выполнить фильтрацию содержимого, чтобы предотвратить доступ учащихся к неуместным веб-сайтам. Например, может потребоваться соблюдать Закон о защите детей от Интернета (CIPA). Службы лабораторий Azure не поддерживают встроенную поддержку фильтрации содержимого и не поддерживают фильтрацию на уровне сети.
Школы обычно подходя к фильтрации содержимого, устанавливая программное обеспечение, отличное от Майкрософт, которое выполняет фильтрацию содержимого на каждом компьютере. Чтобы установить программное обеспечение фильтрации содержимого на каждом компьютере, необходимо установить программное обеспечение на виртуальной машине шаблона каждой лаборатории.
В рамках этого решения можно выделить несколько ключевых моментов.
- Если вы планируете использовать параметры автозапуска, необходимо разблокировать несколько имен узлов Azure с помощью программного обеспечения, отличного от Майкрософт. Параметры автозапуска используют расширение диагностики, которое должно иметь возможность обратно взаимодействовать со службами лабораторий. В противном случае параметры автозапуска не включаются для лаборатории.
- Вам также может потребоваться, чтобы каждый учащийся использовал учетную запись, которая не имеет прав администратора на виртуальной машине, чтобы они не могли удалить программное обеспечение фильтрации содержимого. При создании лаборатории необходимо добавить такую учетную запись.
Дополнительные сведения см . в поддерживаемых сетевых сценариях в службах лабораторий Azure.
Если ваше учебное заведение должно выполнять фильтрацию содержимого, обратитесь к нам с помощью Q&A служб лабораторий Azure для получения дополнительных сведений.
Управление конечными точками
Многие средства управления конечными точками, такие как Microsoft Configuration Manager, требуют, чтобы виртуальные машины Windows имели уникальные идентификаторы безопасности компьютеров (SID). Использование SysPrep для создания обобщенного образа обычно гарантирует, что каждый компьютер Windows имеет новый уникальный идентификатор безопасности компьютера, созданный при загрузке виртуальной машины из образа.
При создании лаборатории с шаблоном виртуальные машины лаборатории имеют тот же идентификатор безопасности. Даже если вы используете обобщенный образ для создания лаборатории, виртуальные машины шаблона и пользовательские виртуальные машины лаборатории имеют одинаковый идентификатор безопасности компьютера. Виртуальные машины имеют тот же идентификатор безопасности, так как образ шаблона виртуальной машины находится в специализированном состоянии при его публикации для создания виртуальных машин учащихся.
Чтобы получить виртуальные машины лаборатории с уникальным идентификатором БЕЗОПАСНОСТИ, создайте лабораторию без виртуальной машины шаблона. Вы должны использовать обобщенный образ из Azure Marketplace или подключенной коллекции вычислений Azure. Сведения о том, как использовать собственную коллекцию вычислений Azure, см. в статье "Присоединение или отключение коллекции вычислений" в Службах лабораторий Azure. SID компьютера можно проверить с помощью такого средства, как PsGetSid.
Если вы планируете использовать средство управления конечными точками или аналогичное программное обеспечение, рекомендуется не использовать виртуальные машины шаблона для лабораторий.
Регистрация и присоединение Microsoft Entra, гибридное соединение Microsoft Entra или присоединение к домену AD
Чтобы упростить настройку и управление лабораториями, службы лабораторий Azure предназначены без необходимости регистрировать и присоединять виртуальные машины лаборатории в Active Directory (AD) или Идентификаторе Microsoft Entra. В результате службы лабораторий Azure в настоящее время не предлагают встроенную поддержку для регистрации и присоединения виртуальных машин лаборатории. Вы можете зарегистрировать и присоединиться к Microsoft Entra, гибридное соединение Microsoft Entra или виртуальные машины лаборатории присоединения к домену AD с помощью других механизмов. Из-за ограничений продуктов мы не рекомендуем зарегистрировать или присоединить виртуальные машины лаборатории к Active Directory или Идентификатору Microsoft Entra.
Цены
Учитывайте эти факты о ценах.
Службы лабораторий Azure
Дополнительные сведения о ценах см. на странице Цены на Службы лаборатории Azure.
Записи выставления счетов в Microsoft Cost Management предназначены для каждой виртуальной машины лаборатории. Теги для идентификатора плана лаборатории и имени лаборатории автоматически добавляются в каждую запись для более гибкого анализа и бюджетирования.
Коллекция вычислений Azure
Если вы планируете использовать коллекции вычислений для хранения версий образов и управления ими, рассмотрите цены на службу коллекции вычислений.
Создайте коллекцию вычислений и подключите ее к плану лаборатории бесплатно. Плата не взимается, пока вы не сохраните версию образа в коллекции. Цены на использование коллекции вычислений обычно не являются незначительными. Так как цена не включена в цены для Служб лабораторий Azure, важно понять, как коллекция вычисляет ее.
Расходы на хранение
Для хранения версий образов в коллекции вычислений по умолчанию используются управляемые диски с жестким диском (HDD). Мы рекомендуем использовать управляемые HDD диски при использовании коллекции вычислений со службами лабораторий. Размер используемого жесткого диска зависит от размера сохраненной версии образа. Службы лаборатории поддерживают размеры образов и дисков до 128 ГБ. Дополнительные сведения о ценах см. на странице Цены на управляемые диски.
Службы лабораторий Azure не поддерживают подключение дополнительных дисков к шаблону лаборатории или виртуальной машине лаборатории.
Расходы за репликацию и исходящий трафик сети
При сохранении версии образа с помощью виртуальной машины шаблона лаборатории Службы лабораторий Azure сначала сохраняют ее в исходном регионе. Однако может потребоваться реплицировать исходную версию образа в целевые регионы.
Плата за исходящий трафик сети возникает при репликации версии образа из исходного региона в целевой регион. Сумма взимается на основе размера версии образа при передаче образа из исходного региона. Информацию о ценах см. в статье Информация о ценах на пропускную способность.
Оплата за исходящий трафик может быть отменена для клиентов решений для образования. За дополнительной информацией обращайтесь к диспетчеру учетных записей.
Дополнительные сведения см. в разделе "Какие программы передачи данных существуют для академических клиентов и как я могу претендовать?" в разделе "Вопросы и ответы" на странице "Программы для образовательных учреждений ".
Сведения о затратах на хранение образов и их репликации см. в разделе выставления счетов в коллекции вычислений Azure.
Управление затратами
Важно, чтобы администраторы планов лаборатории управляли затратами, регулярно удаляя ненужные версии образов из коллекции.
Следует опасаться удаления репликации в определенные регионы в качестве способа снижения затрат. Изменения репликации могут оказать негативное влияние на способность Служб лабораторий Azure публиковать виртуальные машины из образов, сохраненных в коллекции вычислений.
Связанный контент
Дополнительные сведения о настройке лабораторий и управлении ими см. в следующих статьях: