Aracılığıyla paylaş

Azure Sanal Masaüstü ve Uzak Masaüstü Hizmetleri için oturum ana bilgisayarı sanal makine boyutlandırma yönergeleri

Azure Sanal Masaüstü ve Uzak Masaüstü Hizmetleri için oturum ana bilgisayar boyutlandırması, iş yükü türlerinin ve donanım yapılandırmalarının dikkatli bir şekilde dikkate alınmasını gerektirir. Farklı iş yükü türleri, en iyi performansı sağlamak için farklı donanım yapılandırmaları gerektirir.

Kullanıcılar için uygun şekilde boyutlandırılırken dikkate alınması gereken iki tür oturum ana bilgisayar vardır:

  • Tek oturum: Tek seferde tek bir kullanıcıya ayrılmıştır.

  • Çoklu oturum: aynı anda birden çok kullanıcı arasında paylaştırıldı.

Masaüstlerine ve uygulamalara uzaktan erişildiği bir ortamda, uygulamalar yerel yük boşaltmayı desteklemediği sürece yürütme ve veri işleme oturum ana bilgisayarında gerçekleşir. Her oturum ana bilgisayarının ve ana bilgisayar sayısının doğru boyutlandırılması önemlidir, aksi halde yoğun yükler sırasında kaynaklarınız tükenir ve bu da kullanıcıların kesintiye uğramasına sebep olur.

Oturum konakları sanal makinelerde veya Uzak Masaüstü Hizmetleri için fiziksel donanımda çalıştırılabilir. Sanal makinelerin bazı ek yükleri vardır, bu nedenle bu makalede ele alınan oturum konaklarınızı boyutlandırırken bunu dikkate almalısınız.

Bu makaledeki örnekler genel yönergelerdir ve bunları yalnızca ilk performans tahminleri için kullanmanız gerekir. Mümkün olan en iyi deneyim için dağıtımınızı kullanıcılarınızın ihtiyaçlarına göre ölçeklendirin.

Kapasite planlaması

Sağlamanız gereken kapasite ve kaynaklar, katkıda bulunan birçok faktöre bağlı olduğundan herkes için farklıdır. Kapasite planlaması, beklenen iş yükü taleplerini karşılamak için gereken oturum konaklarını ve kaynaklarını belirleme işlemidir. Geçerli ve gelecekteki kaynak gereksinimlerini analiz etmeyi, oturum konağı başına kullanıcı sayısını tahmin etmeyi ve en iyi performansı sağlamak için uygun boyutları belirlemeyi içerir.

Oturum konakları için kapasiteyi planlarken aşağıdaki alanları göz önünde bulundurun:

Area Description
Kullanıcı iş yükü Kullanıcıların gerçekleştirdiği uygulama ve görev türlerini anlayın. Farklı iş yüklerinin CPU, bellek ve depolama gibi farklı kaynak gereksinimleri vardır.
Kullanıcı sayısı Oturum konaklarını erişen eş zamanlı kullanıcı sayısını tahmin edin. Bu, beklenen kullanıcı yükünü desteklemek için gerekli kaynakların belirlenmesine yardımcı olur.
Kaynak gereksinimleri Kullanıcıların gerçekleştirdiği uygulamaların ve görevlerin kaynak gereksinimlerini analiz edin. Buna CPU, bellek, depolama ve ağ bant genişliği dahildir.
Performans beklentileri Yanıt süresi, oturum açma süresi, uygulama başlatma süresi ve genel kullanıcı deneyimi gibi oturum konakları için performans beklentilerini tanımlayın. Bir iş gününün veya vardiyanın başlangıcı gibi önemli süreler için oturum açma performansını göz önünde bulundurun; bunlar sabit bir duruma kıyasla performansı etkileyebilir.
Ölçeklenebilirlik Kullanıcı talepleri arttıkça oturum konaklarını ölçeklendirme özelliğini göz önünde bulundurun. Bu, daha fazla oturum ana bilgisayarı eklemeyi veya ek kullanıcıları ya da iş yüklerini barındırmak için mevcut ana bilgisayarları yeniden boyutlandırmayı içerebilir.
Dayanıklılık ve yedeklilik Yüksek kullanılabilirlik sağlamak ve donanım veya yazılım hataları varsa kapalı kalma süresini en aza indirmek için yedeklilik ve yük devretme mekanizmaları uygulamayı göz önünde bulundurun.
İzleme ve iyileştirme Kaynak kullanımı ve performans ölçümlerini izlemek için izleme araçları uygulayın. Oturum konaklarını iyileştirmek ve gerektiğinde sürekli ayarlamalar yapmak için bu verileri kullanın.

Oturum konaklarının kapasitesini belirlemenize yardımcı olmak için yaygın olarak aşağıdaki iki yaklaşım kullanılır:

  • Pilot yaklaşım: Tek bir test sunucusu dağıtın ve kullanıcı geri bildirimini ve CPU, disk belleği, disk ve ağ gibi sistem performans göstergelerini izlerken yükü kademeli olarak artırın. Bu yaklaşım daha küçük dağıtımlar için güvenilirdir ancak son dağıtım hedeflerine uymayan ilk donanım yatırımları gerektirebilir.

  • Simülasyon yaklaşımı: Gerçek kullanıcı davranışını taklit eden sanal kullanıcı iş yükleri oluşturmak için otomasyon araçlarını kullanın. Benzetim genellikle zaman içinde sanal kullanıcı sayısını kademeli olarak artırmayı içerir ve test boyunca performans ölçümleri toplanır. Analiz, performansın kabul edilebilir eşiklerin ötesine geçtiği noktayı belirlemeye yardımcı olur. Bu yaklaşım, doğru kapasite belirlemenin satın alma kararlarını önemli ölçüde etkilediği daha büyük dağıtımlar için daha uygundur.

Pilot uygulama, daha küçük dağıtımlar için daha fazla zaman ve maliyet açısından etkili olurken, simülasyon yaklaşımı oturum konağı kapasitesinin doğru bir şekilde belirlenmesinin satın alma kararlarını önemli ölçüde etkileyebileceği daha büyük dağıtımlar için daha uygun olabilir.

Hangi yaklaşımı kullanırsanız kullanın, bir iş günü veya vardiya başlangıcı gibi kullanıcı oturum açması için sabit bir duruma kıyasla performansı etkileyip uzun oturum açma sürelerine neden olabilecek önemli saatleri de göz önünde bulundurmanız gerekir. Oturum konağı belirli bir senaryo için yeterli sayıda kullanıcıyı destekleyebiliyor olabilir, ancak aynı anda oturum açan tüm kullanıcılara hizmet verme kapasitesine sahip olmayabilir. Ayrıca, kullanıcı etkinliğinde veya kaynak taleplerinde beklenmeyen ani artışları karşılamak için bazı boşluklar planlayın.

Varsayımlar, hesaplamalar ve alınan kararlar dahil olmak üzere kapasite planlama sürecini belgelenizi öneririz. Uyumlu ve anlayışlı olmak için planı paydaşlara iletin.

Kapasiteyi ve performansı etkileyen önemli faktörler

Oturum konaklarının kapasitesini etkileyen birkaç önemli faktör vardır. Bu faktörleri anlamak, oturum konaklarınızı boyutlandırma ve ölçeklendirme hakkında bilinçli kararlar vermenize yardımcı olabilir.

  • CPU ölçeklendirme:

    • CPU çekirdeklerinin sayısı, oturum konağı VM'sinde desteklenecek kullanıcı sayısını doğrudan etkiler.
    • CPU çekirdeği sayısının iki katına çıkarılması, azalan verim ve senkronizasyon ek yükü nedeniyle kullanıcı kapasitesini iki katına çıkarmayabilir. İlk CPU sayısı küçük olduğunda ölçeklendirme faktörü daha yüksektir ve çekirdek sayısı yükseldikçe azalır. Örneğin, 4 çekirdekten 8 çekirdeğe giden ölçeklendirme faktörü, 8 çekirdekten 16 çekirdeğe gidenden daha büyüktür.
    • Ölçeklendirme faktörü genellikle 1,5 ile 1,9 arasında değişir; yani her ek çekirdek için kullanıcı kapasitesinde orantılı bir artış bekleyebilirsiniz ancak doğrusal bir değer bekleyemeyebilirsiniz.

  • Bellek etkisi:

    • Oturum konağı VM'sine ayrılan bellek miktarı, destekleyebileceği kullanıcı sayısını doğrudan etkiler.
    • Bellek sınırlayıcı faktör olduğunda, daha düşük kapasitelere daha fazla bellek eklemek performansı önemli ölçüde geliştirebilir. Örneğin, belleği 8 GB'tan 16 GB'a yükseltmek destekleyebileceğiniz kullanıcı sayısının iki katı kadar olabilir.

  • Kullanıcı oturum açma etkisi:

    • Kullanıcı oturumu açma yoğun CPU kullanan bir işlemdir ve yüksek eşzamanlı oturum açma hızları sistem performansını önemli ölçüde etkileyebilir.
    • Birçok kullanıcının aynı anda oturum açtığı, 09:00'da bir iş gününün başlangıcı gibi beklenen oturum açma düzenlerini planlayın. Aksi takdirde kullanıcılar genişletilmiş oturum açma süreleri yaşayabilir.

  • Sanallaştırma ek yükü

    • Sanal makinelerde çalışmak, dahili testlere göre çıplak donanıma kıyasla %15-20 kapasite kaybına neden olabilir.
    • Bir hipervizör, kullanıcı yanıt sürelerinin fiziksel donanımda olduğundan yüzde 10 ila 20 daha yüksek olmasına neden olabilecek ek gecikme ve CPU yükü getirir.

  • Hyperthreading avantajları

    • Hiper iş parçacığı kullanımı, her çekirdekte daha fazla iş parçacığının eşzamanlı olarak çalışmasına izin vererek kullanıcı kapasitesini geliştirebilir ve işlemcinin kaynaklarını daha verimli bir şekilde kullanabilir.
    • Hiper iş parçacığı kullanmanın avantajları, iş yüküne ve çekirdek sayısına bağlı olarak değişir. CPU kullanımı daha az olan iş yükleri, ek paralel işleme özelliklerinden yararlanabilir ve hiper iş parçacığı kullanımıyla daha iyi performans elde edebilir.

  • Ağ performansı

    • Ağ gecikmesi, paket kaybı ve değişim, özellikle uzak sunucularla veya veritabanlarıyla sık iletişim gerektiren uygulamalar için kullanıcı deneyimini etkileyebilir. Yüksek gecikme süresi, paket kaybı ve titremenin herhangi bir bileşimi, daha yavaş yanıt sürelerine ve performansın düşmesine neden olabilir.
    • Daha düşük ağ RTT, paket kaybı ve dalgalanma, daha hızlı yanıt sürelerine ve daha iyi genel performansa yol açar. Ağ performansının kullanıcı deneyimi üzerindeki etkisini en aza indirmek için düşük gecikme süreli ağ bağlantılarını kullanmayı göz önünde bulundurun.

  • Depolama performansı

    • Depolama performansı, özellikle sık disk erişimi gerektiren uygulamalar için kullanıcı deneyimini etkileyebilir.
    • Hızlı veri erişimi sağlamak ve gecikme süresini en aza indirmek için SSD'ler veya NVMe sürücüleri gibi yüksek performanslı depolama çözümlerini kullanın.

  • Grafik işleme birimi (GPU) gereksinimleri

    • Video işleme için grafik yoğunluklu uygulamalar, 3B tasarım ve simülasyonlar veya yüksek çözünürlüklü ekranlara sahip sanal masaüstleri gibi bazı iş yükleri, en iyi performansı sağlamak için ayrılmış GPU'lar gerektirebilir.
    • Kullanıcılarınız yoğun grafik kullanan uygulamalar çalıştırıyorsa veya yüksek çözünürlüklü ekranlar gerektiriyorsa GPU özelliklerine sahip oturum konaklarını kullanmayı göz önünde bulundurun.

Tüm bu faktörler oturum konaklarının genel performansını ve kapasitesini etkileyebilir. Kullanıcı girişi gecikmesinin veya uçtan uca oturum yanıt süresinin ölçümü, kullanıcılar için performansı değerlendirirken dikkate alınması gereken önemli bir ölçümdür. Bu ölçüm, kullanıcının girişinin işlenmesi ve oturuma yansıtılması için gereken süreyi ölçerek kullanıcı deneyiminin daha doğru bir gösterimini sağlar. Kullanıcılar genellikle eylemleri için 200 milisaniyeden kısa bir yanıt süresi bekler ve bunun ötesindeki gecikmeler kullanıcı deneyiminin düşmesine neden olabilir. Kullanıcı deneyimini ölçme hakkında daha fazla bilgi için bkz. Uzak Masaüstü Oturum Konaklarında uygulama performansı sorunlarını tanılamak için performans sayaçlarını kullanma.

Workloads

Oturum konaklarını boyutlandırırken, kullanıcıların çalıştırdıkları iş yükünün türünü dikkate almak önemlidir çünkü bunlar önemli ölçüde farklı olabilir. Örneğin, hafif veri giriş çalışanlarının düşük kaynak kullanımı vardır ve bu da yüksek kullanıcı yoğunluğuna yol açabilir. Ancak ağır 3B uygulamalar kullanan uzman çalışanlar, aynı donanımla düşük kullanıcı yoğunluğuna yol açabilecek daha yüksek kaynaklar tüketir.

aşağıda iş yüklerini dört türe ayıran bir örnek verilmiştir: hafif, orta, ağır ve güç. Her iş yükü türünün farklı kaynak gereksinimleri ve kullanıcı beklentileri vardır.

Aşağıdaki tabloda her iş yükü açıklanmaktadır. Örnek kullanıcılar , her iş yükünü en yararlı bulabilen kullanıcı türleridir. Örnek uygulamalar , her iş yükü için en uygun uygulama türleridir.

İş yükü türü Örnek kullanıcılar Örnek uygulamalar
Işık Temel veri giriş görevlerini yapan kullanıcılar Veritabanı giriş uygulamaları, komut satırı arabirimleri
Orta Danışmanlar ve pazar araştırmacıları Veritabanı giriş uygulamaları, komut satırı arabirimleri, Microsoft Word, statik web sayfaları
Ağır Yazılım mühendisleri, içerik oluşturucular Veritabanı giriş uygulamaları, komut satırı arabirimleri, Microsoft Word, statik web sayfaları, Microsoft Outlook, Microsoft PowerPoint, dinamik web sayfaları, yazılım geliştirme
Power Grafik tasarımcıları, 3B model oluşturucular, makine öğrenmesi araştırmacıları Veritabanı giriş uygulamaları, komut satırı arabirimleri, Microsoft Word, statik web sayfaları, Microsoft Outlook, Microsoft PowerPoint, dinamik web sayfaları, fotoğraf ve video düzenleme, bilgisayar destekli tasarım (CAD), bilgisayar destekli üretim (CAM)

Tek oturum sunucusu boyutlandırma önerileri

Tek oturumlu bir senaryoda, oturum ana bilgisayarında bir kerede yalnızca bir kullanıcı oturum açmış olur. Örneğin, Azure Sanal Masaüstü'nde kişisel konak havuzları kullanıyorsanız tek oturumlu bir senaryo kullanıyorsunuz demektir.

Tek oturumlu senaryolar için bu boyutlandırma önerileri Azure VM'lerini temel alır. Bu rakamları fiziksel oturum konakları için temel olarak da kullanabilirsiniz. İş yükleriniz için bu önerileri iyileştirmek için kapasite planlama yaklaşımınızı göz önünde bulundurun.

Vm başına en az iki fiziksel CPU çekirdeği kullanmanızı öneririz; genellikle hiper iş parçacığı kullanan dört vCPU. Tek oturumlu senaryolar için daha belirli VM boyutlandırma önerilerine ihtiyacınız varsa, iş yükünüzle ilgili yazılım satıcılarına sorun. Tek oturumlu oturum sunucuları için VM boyutlandırması genellikle fiziksel cihaz yönergeleriyle uyumludur.

Aşağıdaki tabloda tipik iş yüklerinin örnekleri gösterilmektedir:

İş yükü türü vCPU/RAM/OS depolama en düşük Örnek Azure örnekleri Profil kapsayıcısı depolama alanı asgari düzeyde
Işık 2 vCPU, 8 GB RAM, 32 GB depolama alanı D2s_v5, D2s_v4 30 GB
Orta 4 vCPU, 16 GB RAM, 32 GB depolama alanı D4s_v5, D4s_v4 30 GB
Ağır 8 vCPU, 32 GB RAM, 32 GB depolama alanı D8s_v5, D8s_v4 30 GB

Oturum sunucusu boyutlandırma önerileri için çoklu oturum önerileri

Çok oturumlu bir senaryoda, bir oturum konağı sanal makinesinde herhangi bir anda birden fazla kullanıcı oturum açmış olur. Örneğin, Windows 11 Enterprise çoklu oturum işletim sistemi (OS) ile Azure Sanal Masaüstü'nde ortak konak havuzlarını kullandığınızda, bu çok oturumlu bir kurulumdur.

Çok oturumlu bir bilgi işlem ortamı, tek oturumlu ortamlara kıyasla çok daha yüksek yüklerle karşılaşır. Belirli bir donanım kapasitesine sahip bir oturum konağı, kaynakları tükenmeden önce destekleyebilecek maksimum iş yükü sınırına sahiptir.

Çok oturumlu senaryolar için bu boyutlandırma önerileri Azure VM'lerini temel alır. Bu rakamları fiziksel oturum konakları için temel olarak da kullanabilirsiniz. İş yükleriniz için bu önerileri iyileştirmek için kapasite planlama yaklaşımınızı göz önünde bulundurun.

Aşağıdaki tabloda, sanal merkezi işlem birimi başına önerilen maksimum kullanıcı sayısı (vCPU) ve standart veya daha büyük bir kullanıcı iş yükü için en düşük VM yapılandırması listelenir. Tek oturumlu senaryolar için daha belirli VM boyutlandırma önerilerine ihtiyacınız varsa, iş yükünüzle ilgili yazılım satıcılarına sorun.

İş yükü türü vCPU başına en fazla kullanıcı sayısı En düşük vCPU/RAM/OS depolama alanı Örnek Azure örnekleri En düşük profil depolama alanı
Işık 6 8 vCPU, 16 GB RAM, 32 GB depolama alanı D8s_v5, D8s_v4, F8s_v2, D8as_v4, D16s_v5, D16s_v4, F16s_v2, D16as_v4 30 GB
Orta 4 8 vCPU, 16 GB RAM, 32 GB depolama alanı D8s_v5, D8s_v4, F8s_v2, D8as_v4, D16s_v5, D16s_v4, F16s_v2, D16as_v4 30 GB
Ağır 2 8 vCPU, 16 GB RAM, 32 GB depolama alanı D8s_v5, D8s_v4, F8s_v2, D8as_v4, D16s_v5, D16s_v4, F16s_v2, D16as_v4 30 GB
Power 1 6 vCPU, 56 GB RAM, 340 GB depolama alanı D16ds_v5, D16s_v4, D16as_v4, NV6, NV16as_v4 30 GB

Çok oturumlu iş yüklerinde, aşağıdaki nedenlerle VM boyutunu 4 vCPU ile 24 vCPU arasında sınırlamanız gerekir:

  • Tüm VM'lerin ikiden fazla çekirdeği olmalıdır. Windows'taki ui bileşenleri, daha ağır işleme işlemlerinin bazıları için en az iki paralel iş parçacığının kullanılmasına dayanır. Çok oturumlu senaryolarda, iki çekirdekli bir VM'de birden çok kullanıcının olması, kullanıcı arabiriminin ve uygulamaların kararsız hale gelmesine neden olur ve bu da kullanıcı deneyiminin kalitesini düşürür. Dört çekirdek, kararlı bir çok oturumlu VM'nin sahip olması gereken önerilen en düşük çekirdek sayısıdır.

  • VM'lerde 32'den fazla çekirdek olmamalıdır. Çekirdek sayısı arttıkça sistemin eşitleme ek yükü de artar. Çoğu iş yükünde, yaklaşık 16 çekirdeğe ulaşıldığında, yatırım getirisi düşmeye başlar, çünkü ek kapasitenin çoğu senkronizasyonun getirdiği ek yükle dengelenir. Kullanıcı deneyimi, bir 32 çekirdekli VM yerine iki adet 16 çekirdekli VM ile daha iyidir.

Önerilen 4 ile 24 çekirdek arasındaki aralık, çekirdek sayısını artırdıkça kullanıcılarınız için genellikle daha iyi kapasite getirileri sağlar. Örneğin, dört çekirdeği olan bir VM'de aynı anda 12 kullanıcı oturum açarsanız, bu oran çekirdek başına üç kullanıcıdır. 8 çekirdekli ve 14 kullanıcılı bir VM'de bu oran çekirdek başına 1,75 kullanıcıdır. Bu senaryoda, 1,75 oranına sahip ikinci yapılandırma, kısa vadeli CPU talebi olan uygulamalar için daha fazla seri kapasite sunar.

Bu öneri daha büyük ölçekte geçerlidir. Tek bir VM'ye bağlı 20 veya daha fazla kullanıcının olduğu senaryolarda, birkaç küçük VM bir veya iki büyük VM'den daha iyi performans gösterir. Örneğin, 30 veya daha fazla kullanıcının aynı oturum ana bilgisayarında 16 çekirdekli 10 dakika içinde oturum açmasını bekliyorsanız, iki 8 çekirdekli VM iş yükünü daha iyi işler. Ayrıca, derinlik öncelikli yük dengeleme yerine, kullanıcıları farklı VM'ler arasında eşit bir şekilde dağıtmak için genişlik öncelikli yük dengelemeyi de kullanabilirsiniz; burada mevcut konak kullanıcılarla dolduktan sonra yalnızca yeni bir oturum konağı kullanabilirsiniz.

Birkaç büyük VM yerine çok sayıda daha küçük VM kullanmak da daha iyidir. Güncelleştirilmiş olması gereken veya şu anda kullanımda olmayan VM'leri kapatmak daha kolaydır. Daha büyük VM'lerde, herhangi bir anda en az bir kullanıcı oturum açmış olursunuz ve bu da VM'yi kapatmanızı engeller. Çok daha küçük VM'leriniz olduğunda, etkin kullanıcıları olmayan bazı VM'leriniz olması daha olasıdır. Azure Sanal Masaüstü'nde otomatik ölçeklendirmeyi kullanarak kaynakları el ile veya otomatik olarak korumak için bu kullanılmayan VM'leri güvenli bir şekilde kapatabilirsiniz. Kaynakların korunması, dağıtımınızı daha dayanıklı, bakımı daha kolay ve daha ucuz hale getirir.

İlgili içerik

  • Last updated on