コンピューティング最適化済み仮想マシンのサイズCompute optimized virtual machine sizes

コンピューティングに最適化された VM サイズは、高い CPU 対メモリ比を備えており、トラフィックが中程度の Web サーバー、ネットワーク アプライアンス、バッチ処理、アプリケーション サーバーに適しています。Compute optimized VM sizes have a high CPU-to-memory ratio and are good for medium traffic web servers, network appliances, batch processes, and application servers. この記事では、このグループ内の各サイズのストレージのスループットとネットワーク帯域幅に加え、vCPU、データ ディスク、NIC の数に関する情報を提供します。This article provides information about the number of vCPUs, data disks, and NICs as well as storage throughput and network bandwidth for each size in this grouping.

Fsv2 シリーズは、Intel® Xeon® Platinum 8168 プロセッサを基盤とし、3.4 GHz の全コア ターボ クロック速度の持続と、3.7 GHz の最大のシングル コア ターボ周波数を特長とします。Fsv2-series is based on the Intel® Xeon® Platinum 8168 processor, featuring a sustained all core Turbo clock speed of 3.4GHz and a maximum single-core turbo frequency of 3.7 GHz. Intel のスケーラブル プロセッサでは新しい Intel® AVX-512 命令によって、単精度浮動小数点演算と倍精度浮動小数点演算の両方でベクター処理ワークロードのパフォーマンスが最大で 2 倍向上します。Intel® AVX-512 instructions, which are new on Intel Scalable Processors, will provide up to a 2X performance boost to vector processing workloads on both single and double precision floating point operations. つまり、これらはあらゆるコンピューティング ワークロードで非常に高速です。In other words, they are really fast for any computational workload.

Fsv2 シリーズは時間あたりの料金が抑えられており、vCPU あたりの Azure コンピューティング ユニット (ACU) に基づく Azure ポートフォリオにおいて、最もコスト パフォーマンスに優れています。At a lower per-hour list price, the Fsv2-series is the best value in price-performance in the Azure portfolio based on the Azure Compute Unit (ACU) per vCPU.

Fsv2 シリーズ 1Fsv2-series 1

ACU: 195 - 210ACU: 195 - 210

Premium Storage: サポートされていますPremium Storage: Supported

Premium Storage キャッシュ:サポートされていますPremium Storage caching: Supported

SizeSize vCPU の数vCPU's メモリ:GiBMemory: GiB 一時ストレージ (SSD) GiBTemp storage (SSD) GiB 最大データ ディスク数Max data disks キャッシュが有効な場合の一時ストレージの最大スループット: IOPS/MBps (キャッシュ サイズは GiB 単位)Max cached and temp storage throughput: IOPS / MBps (cache size in GiB) キャッシュが無効な場合の最大ディスク スループット: IOPS/MBpsMax uncached disk throughput: IOPS / MBps 最大 NIC 数/想定ネットワーク帯域幅 (Mbps)Max NICs / Expected network bandwidth (Mbps)
Standard_F2s_v2Standard_F2s_v2 22 44 1616 44 4,000/31 (32)4000 / 31 (32) 3,200/473200 / 47 2/8752 / 875
Standard_F4s_v2Standard_F4s_v2 44 88 3232 88 8,000/63 (64)8000 / 63 (64) 6,400/956400 / 95 2/17502 / 1750
Standard_F8s_v2Standard_F8s_v2 88 1616 6464 1616 16,000/127 (128)16000 / 127 (128) 12,800/19012800 / 190 4/35004 / 3500
Standard_F16s_v2Standard_F16s_v2 1616 3232 128128 3232 32,000/255 (256)32000 / 255 (256) 25,600/38025600 / 380 4/70004 / 7000
Standard_F32s_v2Standard_F32s_v2 3232 6464 256256 3232 64,000/512 (512)64000 / 512 (512) 51,200/75051200 / 750 8/140008 / 14000
Standard_F48s_v2Standard_F48s_v2 4848 9696 384384 3232 96000/768 (768)96000 / 768 (768) 76800/110076800 / 1100 8/210008 / 21000
Standard_F64s_v2Standard_F64s_v2 6464 128128 512512 3232 128,000/1,024 (1024)128000 / 1024 (1024) 80,000/1,10080000 / 1100 8/280008 / 28000
Standard_F72s_v22、3Standard_F72s_v22, 3 7272 144144 576576 3232 144,000/1,152 (1520)144000 / 1152 (1520) 80,000/1,10080000 / 1100 8/30,0008 / 30000

1 Fsv2 シリーズの VM は Intel® ハイパー スレッディング テクノロジを利用しています1 Fsv2-series VM’s feature Intel® Hyper-Threading Technology

2 64 個を超える vCPU では、Windows Server 2016、Ubuntu 16.04 LTS、SLES 12 SP2、および LIS 4.2.1 が付属する Red Hat Enterprise Linux、CentOS 7.3、または Oracle Linux 7.3 の、サポートされているゲスト OS のいずれかが必要です。2 More than 64 vCPU’s require one of these supported guest OSes: Windows Server 2016, Ubuntu 16.04 LTS, SLES 12 SP2, and Red Hat Enterprise Linux, CentOS 7.3, or Oracle Linux 7.3 with LIS 4.2.1

3 インスタンスは、単一の顧客専用のハードウェアに分離されます。3 Instance is isolated to hardware dedicated to a single customer.

サイズ表の定義Size table definitions

  • ストレージ容量は GiB (1024^3 バイト) 単位で示されています。Storage capacity is shown in units of GiB or 1024^3 bytes. GB (1000^3 バイト) 単位のディスクと GiB (1024^3 バイト) 単位のディスクを比較する場合は、GiB 単位の方が容量の数値が小さく見えることに注意してください。When comparing disks measured in GB (1000^3 bytes) to disks measured in GiB (1024^3) remember that capacity numbers given in GiB may appear smaller. たとえば、1023 GiB = 1098.4 GB です。For example, 1023 GiB = 1098.4 GB
  • ディスク スループットの測定単位は、1 秒あたりの入力/出力操作数 (IOPS) および MBps です (MBps = 10^6 バイト/秒)。Disk throughput is measured in input/output operations per second (IOPS) and MBps where MBps = 10^6 bytes/sec.
  • データ ディスクは、キャッシュを有効にしたモードでも無効化したモードでも動作します。Data disks can operate in cached or uncached modes. キャッシュを有効にしたデータ ディスクの操作では、ホスト キャッシュ モードは ReadOnly または ReadWrite に設定されています。For cached data disk operation, the host cache mode is set to ReadOnly or ReadWrite. キャッシュを無効にしたデータ ディスクの操作では、ホスト キャッシュ モードは Noneに設定されています。For uncached data disk operation, the host cache mode is set to None.
  • VM のパフォーマンスを最適にするには、データ ディスクの数を vCPU あたり 2 ディスクに制限する必要があります。If you want to get the best performance for your VMs, you should limit the number of data disks to 2 disks per vCPU.
  • 想定ネットワーク帯域幅は、すべての宛先について、すべての NIC で VM の種類ごとに割り当てられた最大集約帯域幅です。Expected network bandwidth is the maximum aggregated bandwidth allocated per VM type across all NICs, for all destinations. 上限は保証されませんが、目的のアプリケーションに適した VM の種類を選択するためのガイダンスを示しています。Upper limits are not guaranteed, but are intended to provide guidance for selecting the right VM type for the intended application. 実際のネットワークのパフォーマンスは、ネットワークの輻輳、アプリケーションの負荷、ネットワーク設定など、さまざまな要因に左右されます。Actual network performance will depend on a variety of factors including network congestion, application loads, and network settings. ネットワーク スループットの最適化については、Windows および Linux のネットワーク スループットの最適化に関する記事を参照してください。For information on optimizing network throughput, see Optimizing network throughput for Windows and Linux. Linux または Windows で想定ネットワーク パフォーマンスを実現するには、特定のバージョンを選択するか、VM を最適化することが必要になることがあります。To achieve the expected network performance on Linux or Windows, it may be necessary to select a specific version or optimize your VM. 詳細については、仮想マシンのスループットを確実にテストする方法に関する記事を参照してください。For more information, see How to reliably test for virtual machine throughput.

その他のサイズOther sizes

次の手順Next steps

Azure コンピューティング ユニット (ACU) を確認することで、Azure SKU 全体の処理性能を比較できます。Learn more about how Azure compute units (ACU) can help you compare compute performance across Azure SKUs.