Skip to content
Permalink
Branch: master
Find file Copy path
Find file Copy path
Fetching contributors…
Cannot retrieve contributors at this time
73 lines (56 sloc) 5.63 KB
title description services documentationcenter author manager editor tags ms.assetid ms.service ms.topic ms.tgt_pltfrm ms.workload ms.date ms.author ms.openlocfilehash ms.sourcegitcommit ms.translationtype ms.contentlocale ms.lasthandoff ms.locfileid
Rozmiary maszyn wirtualnych z systemem Linux na platformie Azure
Wyświetla listę różnych rozmiarów dostępnych dla maszyn wirtualnych z systemem Linux na platformie Azure.
virtual-machines-linux
cynthn
gwallace
azure-resource-manager,azure-service-management
da681171-f045-4c80-a5a9-d8bd47964673
virtual-machines-linux
article
vm-linux
infrastructure-services
11/06/2019
jonbeck
5e10c0905237f3cc28dd0ac113dfaf844e781bac
f788bc6bc524516f186386376ca6651ce80f334d
MT
pl-PL
01/03/2020
75646663

Rozmiary maszyn wirtualnych z systemem Linux na platformie Azure

W tym artykule opisano dostępne rozmiary i opcje dla maszyn wirtualnych platformy Azure, za pomocą których można uruchamiać aplikacje i obciążenia systemu Linux. Zawiera również zagadnienia dotyczące wdrażania, które należy wziąć pod uwagę w przypadku planowania użycia tych zasobów. Ten artykuł jest również dostępny dla maszyn wirtualnych z systemem Windows.

Typ Rozmiary Opis
Zastosowania ogólne B, Dsv3, Dv3, Dasv4, Dav4, DSv2, Dv2, Av2, DC Zrównoważona moc procesora CPU w stosunku do pamięci. Idealne na potrzeby testowania i programowania, małych i średnich baz danych oraz serwerów sieci Web o niewielkim i średnim ruchu.
Optymalizacja pod kątem obliczeń Fsv2 Duża moc procesora CPU w stosunku do pamięci. Dobrze sprawdzają się w przypadku serwerów sieci Web o średnim ruchu, urządzeń sieciowych, procesów wsadowych i serwerów aplikacji.
Optymalizacja pod kątem pamięci Esv3, EV3, Easv4, Eav4, Mv2, M, DSv2, Dv2 Duże proporcje pamięci i procesora CPU. Świetnie sprawdzają się w przypadku serwerów relacyjnych baz danych, średnich i dużych pamięci podręcznych oraz analizowania w pamięci.
Optymalizacja pod kątem magazynu Lsv2 Wysoka przepływność dysku i doskonałe operacje we/wy dla danych Big Data, baz danych SQL, NoSQL, magazynowania danych i dużych transakcyjnych baz danych.
Procesor GPU NC, NCv2, Seria NCV3, ND, NDv2 (wersja zapoznawcza), NV, NVv3 Wyspecjalizowane maszyny wirtualne przeznaczone do intensywnego renderowania grafiki i edytowania wideo, a także szkolenia modelowe i inferencing (ND) z głębokie uczenie. Dostępne z pojedynczym lub wieloma procesorami GPU.
Obliczenia o wysokiej wydajności HB, HC, H Maszyny wirtualne z najszybszymi i najbardziej wydajnymi procesorami CPU oraz, opcjonalnie, interfejsami sieciowymi zapewniającymi wysoką przepływność (RDMA).

Interfejs API REST

Aby uzyskać informacje na temat używania interfejsu API REST do wysyłania zapytań o rozmiary maszyn wirtualnych, zobacz następujące tematy:

ACU

Dowiedz się więcej o tym, jak usługa Azure COMPUTE units (ACU) może pomóc w porównaniu wydajności obliczeniowej w ramach jednostek SKU platformy Azure.

Wyniki testów porównawczych

Dowiedz się więcej o wydajności obliczeń dla maszyn wirtualnych z systemem Linux przy użyciu wyników testów porównawczych.

Następne kroki

Dowiedz się więcej o różnych dostępnych rozmiarach maszyn wirtualnych:

You can’t perform that action at this time.