Pianificazione della capacità dell'hub di Azure Stack - Data Center modulare (MDC)

Articolo
07/12/2023

Azure Stack Hub Capacity Planner è un foglio di calcolo che illustra le diverse allocazioni delle risorse di calcolo in base a una selezione di offerte hardware.

Descrizioni dei fogli di lavoro

La tabella seguente descrive ogni foglio di lavoro in Azure Stack Hub Capacity Planner, che può essere scaricato da https://aka.ms/azstackcapacityplanner.

Nome foglio di lavoro	Descrizione
Version-Disclaimer	Scopo della calcolatrice, del numero di versione e della data di rilascio.
Istruzioni	Istruzioni dettagliate per modellare la pianificazione della capacità per una raccolta di macchine virtuali.
DefinedSolutionSKUs	Tabella con un massimo di cinque definizioni hardware. Le voci sono esempi. Modificare i dettagli in modo che corrispondano alle configurazioni di sistema in considerazione.
DefineByVMFootprint	Trovare lo SKU hardware appropriato confrontando le configurazioni con dimensioni e quantità diverse di macchine virtuali.
DefineByWorkloadFootprint	Trovare lo SKU hardware appropriato creando una raccolta di carichi di lavoro dell'hub di Azure Stack.

Istruzioni per DefinedSolutionSKUs

Questo foglio di lavoro include fino a sei esempi di definizione hardware. Modificare i dettagli in modo che corrispondano alle configurazioni di sistema in considerazione.

Selezioni hardware fornite dai partner hardware autorizzati

L'hub di Azure Stack viene distribuito come sistema integrato con software installato dai partner della soluzione. I partner della soluzione forniscono versioni autorevoli degli strumenti di pianificazione della capacità dell'hub di Azure Stack. Usare questi strumenti per discussioni finali sulla capacità della soluzione.

Più modi per modellare le risorse di calcolo

La modellazione delle risorse all'interno di Azure Stack Hub Capacity Planner dipende dalle varie dimensioni delle macchine virtuali dell'hub di Azure Stack. Le macchine virtuali sono di dimensioni dal più piccolo, Basic 0, fino al più grande, Standard_Fsv2. È anche possibile scegliere tra tre modelli GPU disponibili in GPU NVIDIA V100, NVIDIA T4 e AMD MI25. È possibile modellare le allocazioni delle risorse di calcolo in due modi diversi:

Selezionare un'offerta hardware specifica e vedere quali combinazioni di risorse diverse si adattano.
Creare una combinazione specifica di allocazioni di macchine virtuali e consentire al Calcolatore risorse di Azure di mostrare quali SKU hardware disponibili possono supportare questa configurazione della macchina virtuale.

Questo strumento fornisce due metodi per l'allocazione delle risorse della macchina virtuale: come una singola raccolta di allocazioni di risorse vm o come raccolta di fino a sei configurazioni di carico di lavoro diverse. Ogni configurazione del carico di lavoro può contenere un'allocazione diversa delle risorse della macchina virtuale disponibili. Le sezioni successive contengono istruzioni dettagliate per creare e usare ognuno di questi modelli di allocazione. Solo i valori contenuti in celle ombreggiate non di sfondo o all'interno di elenchi a discesa SKU in questo foglio di lavoro devono essere modificati.Only values contained in non-background shaded cells or within SKU pull-down lists on this worksheet should be modified. Le modifiche apportate all'interno delle celle ombreggiate potrebbero interrompere i calcoli delle risorse.

Istruzioni di DefineByVMFootprint

Per creare un modello usando una singola raccolta di varie dimensioni e quantità di macchine virtuali, selezionare la scheda DefineByVMFootprint e seguire questa procedura:

Nell'angolo superiore destro del foglio di lavoro usare i controlli della casella di riepilogo a discesa forniti per selezionare un numero iniziale di server (compreso tra 4 e 16) che si desidera installare in ogni sistema hardware (SKU). Questo numero di server può essere modificato in qualsiasi momento durante il processo di modellazione per vedere come ciò influisce sulle risorse disponibili complessive per il modello di allocazione delle risorse.
Per modellare varie allocazioni di risorse della macchina virtuale in base a una configurazione hardware specifica, trovare la casella di riepilogo a discesa blu direttamente sotto l'etichetta SKU corrente nell'angolo superiore destro della pagina. Trascinare questa casella di riepilogo e selezionare lo SKU hardware desiderato.
A questo punto è possibile iniziare ad aggiungere macchine virtuali di dimensioni diverse al modello. Per includere un particolare tipo di macchina virtuale, immettere un valore di quantità nella casella blu evidenziata a sinistra della voce della macchina virtuale.

Nota

L'archiviazione totale della macchina virtuale si riferisce alla capacità totale del disco dati della macchina virtuale (il numero di dischi supportati moltiplicato per la capacità massima di un singolo disco [1 TB]). In base agli indicatori di configurazione, è stata popolata la tabella Configurazioni di archiviazione disponibili in modo da poter scegliere il livello di risorsa di archiviazione desiderato per ogni macchina virtuale dell'hub di Azure Stack. È tuttavia importante notare che è possibile aggiungere o modificare la tabella Configurazioni di archiviazione disponibili in base alle esigenze.

Ogni macchina virtuale inizia con un'archiviazione temporanea locale assegnata inizialmente. Per riflettere il thin provisioning dell'archiviazione temporanea, è possibile modificare il numero temp locale in qualsiasi elemento del menu a discesa, inclusa la quantità massima di spazio di archiviazione temporanea consentita.
Quando si aggiungono macchine virtuali, verranno visualizzati i grafici che mostrano le risorse SKU disponibili che cambiano. Questi grafici consentono di visualizzare gli effetti dell'aggiunta di varie dimensioni e quantità di macchine virtuali durante il processo di modellazione. Un altro modo per visualizzare l'effetto delle modifiche consiste nell'watch i numeri Utilizzati e Ancora disponibili, elencati direttamente sotto l'elenco delle macchine virtuali disponibili. Questi numeri riflettono i valori stimati in base allo SKU hardware attualmente selezionato.
Se le macchine virtuali GPU sono state selezionate nella scheda DefinedSolutionSKUs, il tipo di GPU selezionato sarà disponibile per immettere la quantità. Nota: solo il tipo di GPU selezionato nella scheda DefinedSolutionSKUs sarà disponibile per la pianificazione della capacità, tutte le altre scelte della GPU effettuate verranno ignorate.
Dopo aver creato il set di macchine virtuali, è possibile trovare lo SKU hardware suggerito selezionando SKU suggerito. Questo pulsante si trova nell'angolo superiore destro della pagina, direttamente sotto l'etichetta SKU corrente . Usando questo pulsante, è quindi possibile modificare le configurazioni della macchina virtuale e vedere quali hardware supportano ogni configurazione.

Istruzioni di DefineByWorkloadFootprint

Per creare un modello usando una raccolta di carichi di lavoro dell'hub di Azure Stack, selezionare la scheda DefineByWorkloadFootprint e seguire questa sequenza di passaggi. È possibile creare carichi di lavoro dell'hub di Azure Stack usando le risorse della macchina virtuale disponibili.

Suggerimento

Per modificare le dimensioni di archiviazione fornite per una macchina virtuale dell'hub di Azure Stack, vedere la nota del passaggio 3 nella sezione precedente.

Nell'angolo superiore destro del foglio di lavoro usare i controlli della casella di riepilogo a discesa forniti per selezionare un numero iniziale di server (compreso tra 4 e 16) che si desidera installare in ogni sistema hardware (SKU).
Per modellare varie allocazioni di risorse della macchina virtuale in base a una configurazione hardware specifica, trovare la casella di riepilogo a discesa blu direttamente sotto l'etichetta SKU corrente nell'angolo superiore destro della pagina. Trascinare questa casella di riepilogo e selezionare lo SKU hardware desiderato.
Selezionare le dimensioni di archiviazione appropriate per ognuna delle macchine virtuali dell'hub di Azure Stack desiderate nella pagina DefineByVMFootprint . Questo processo è descritto nel passaggio 3 della sezione precedente. Le dimensioni di archiviazione per macchina virtuale sono definite nel foglio DefineByVMFootprint.
A partire dall'angolo superiore sinistro della pagina DefineByWorkloadFootprint , creare configurazioni per un massimo di sei tipi di carico di lavoro diversi. Immettere la quantità di ogni tipo di macchina virtuale contenuta all'interno del carico di lavoro. A tale scopo, inserire i valori numerici nella colonna direttamente sotto il nome del carico di lavoro. È possibile modificare i nomi dei carichi di lavoro in modo che riflettano il tipo di carichi di lavoro che saranno supportati da questa configurazione specifica.
Se si vogliono aggiungere carichi di lavoro GPU qui, aggiungerli ai carichi di lavoro personalizzati. Nota: solo il tipo di GPU selezionato nella scheda DefinedSolutionSKUs sarà disponibile per la pianificazione della capacità, tutte le altre opzioni della GPU immesse verranno ignorate.
È possibile includere una determinata quantità di ogni tipo di carico di lavoro immettendo un valore nella parte inferiore della colonna, direttamente sotto l'etichetta Quantity .
Dopo aver creato tipi di carico di lavoro e quantità, selezionare SKU suggerito nell'angolo superiore destro della pagina, direttamente sotto l'etichetta SKU corrente . Verrà visualizzato lo SKU più piccolo con risorse sufficienti per supportare questa configurazione complessiva dei carichi di lavoro.
È possibile eseguire un'ulteriore modellazione modificando il numero di server selezionati per uno SKU hardware o modificando le allocazioni o le quantità delle macchine virtuali all'interno delle configurazioni del carico di lavoro. I grafici associati visualizzano un feedback immediato, che mostra come le modifiche influiscono sull'utilizzo complessivo delle risorse.
Quando si è soddisfatti delle modifiche, selezionare di nuovo SKU suggerito per visualizzare lo SKU suggerito per la nuova configurazione. È anche possibile selezionare il menu a discesa per selezionare lo SKU desiderato.

Passaggi successivi

Informazioni sulle considerazioni sull'integrazione dei data center per l'hub di Azure Stack.