VMCategory type

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@azure/arm-computefleet

針對 Azure VM 定義的 VMCategories。 請參閱：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/overview?tabs=breakdownseries%2Cgeneralsizelist%2Ccomputesizelist%2Cmemorysizelist%2Cstoragesizelist%2Cgpusizelist%2Cfpgasizelist%2Chpcsizelist#general-purpose
KnownVMCategory 可以與 VMCategory 互換使用，此列舉包含服務支援的已知值。

服務支援的已知值

一般用途：一般用途 VM 大小提供平衡的 CPU 與記憶體比率。 適用於測試及開發、小型至中型資料庫，以及低至中流量 Web 伺服器。
ComputeOptimized：計算最佳化 VM 大小具有較高的 CPU 與記憶體比率。 這些大小適用於中流量網頁伺服器、網路設備、批次處理，以及應用程式伺服器。
記憶體最佳化：記憶體最佳化的 VM 大小提供較高的記憶體與 CPU 比率，非常適合關聯式資料庫伺服器、中型到大型快取和記憶體內部分析。
儲存最佳化：儲存最佳化虛擬機器 （VM） 大小提供高磁碟輸送量和 IO，非常適合巨量資料、SQL、NoSQL 資料庫、資料倉儲和大型交易式資料庫。 範例包括 Cassandra、MongoDB、Cloudera 及 Redis。
GpuAccelerated：GPU 最佳化 VM 大小是具有單一、多個或部分 GPU 的專用虛擬機器。 這些大小是專門針對計算密集型、圖形密集型及視覺效果的工作負載所設計。
FpgaAccelerated：FPGA 最佳化 VM 大小是單一或多個 FPGA 可用的專用虛擬機器。 這些大小是針對計算密集型工作負載所設計。 本文提供有關 FPGA、vCPU、資料磁碟和 NIC 數量和類型的資訊。 另說明此群組中每個大小的輸送量和網路頻寬。
高效能計算：Azure 高效能計算 VM 已針對各種 HPC 工作負載進行最佳化，例如計算流體動力學、有限元素分析、前端和後端 EDA、轉譯、分子動力學、計算地球科學、天氣模擬和財務風險分析。

type VMCategory = string