Azure에서 가상 머신에 대한 크기

적용 대상: ✔️ Linux VM ✔️ Windows VM ✔️ 유연한 확장 집합 ✔️ 균일한 확장 집합

워크로드에 가장 적합한 다른 크기를 찾으려면 가상 머신 선택 도구 를 사용해 보세요.

이 문서에서는 앱 및 워크로드를 실행하는 데 사용할 수 있는 Azure 가상 머신에 대한 크기 및 옵션을 설명합니다. 또한 이러한 리소스의 사용 계획을 세울 때 알아야 할 배포 고려 사항도 제공합니다.또한 이러한 리소스의 사용 계획을 세울 때 알아야 할 배포 고려 사항도 제공합니다.

VM의 올바른 크기 선택을 위한 YouTube 비디오

Type 크기 Description
범용 B, Dsv3, Dv3, Dasv4, Dav4, DSv2, Dv2, Av2, DC, DCv2, Dv4, Dsv4, Ddv4, Ddsv4, Dv5, Dsv5, Ddv5, Ddsv5, Dasv5, Dadsv5 CPU 대 메모리 비율이 적당합니다. 테스트 및 개발, 중소 규모 데이터베이스 및 트래픽이 적거나 중간 정도인 웹 서버에 적합합니다.
컴퓨팅 최적화 F, Fs, Fsv2, FX CPU 대 메모리 비율이 높습니다. 트래픽이 중간 정도인 웹 서버, 네트워크 어플라이언스, 일괄 처리 프로세스 및 애플리케이션 서버에 적합합니다.
메모리에 최적화 Esv3, Ev3, Easv4, Eav4, Ev4, Esv4, Edv4, Edsv4, Ev5, Esv5, Edv5, Edsv5, Easv5, Eadsv5, Mv2, M, DSv2, Dv2 메모리 대 CPU 비율이 높습니다. 관계형 데이터베이스 서버, 중대형 캐시 및 메모리 내 분석에 적합합니다.
Storage에 최적화 Lsv2 빅 데이터, SQL, NoSQL 데이터베이스, 데이터 웨어하우징, 대형 트랜잭션 데이터베이스에 이상적인 높은 디스크 처리량과 IO.
GPU NC, NCv2, NCv3, NCasT4_v3, ND, NDv2, NV, NVv3, NVv4, NDasrA100_v4, NDm_A100_v4 고급 그래픽 렌더링 및 비디오 편집뿐만 아니라 딥 러닝을 통한 모델 학습 및 추론(ND)도 목표로 하는 특수화된 가상 머신입니다. 한 개 이상의 GPU를 사용할 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅 HB, HBv2, HBv3, HC, H Microsoft의 가장 빠르고 강력한 CPU 가상 머신으로, 필요한 경우 처리량이 높은 네트워크 인터페이스(RDMA)도 제공합니다.

REST API

REST API를 사용하여 VM 크기에 대해 쿼리하는 방법은 다음을 참조하세요.

ACU

ACU(Azure 컴퓨팅 단위)가 Azure SKU 간의 Compute 성능을 비교하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아봅니다.

벤치마크 점수

CoreMark 벤치마크 점수를 사용하여 Linux VM의 컴퓨팅 성능에 대해 자세히 알아봅니다.

SPECInt 벤치마크 점수를 사용하여 Windows VM의 컴퓨팅 성능에 대해 자세히 알아봅니다.

비용 관리

Azure 서비스는 비용이 듭니다. Azure Cost Management를 사용하면 예산을 설정하고 제어 상태를 유지하도록 경고를 구성할 수 있습니다. Cost Management를 사용하여 Azure 비용을 분석, 관리 및 최적화합니다. 자세한 내용은 비용 분석에 대한 빠른 시작을 참조하세요.

다음 단계

사용할 수 있는 다른 VM 크기에 대한 자세한 정보: