Azure-VM-Größen bieten eine Vielzahl von Optionen zum Hosten Ihrer Server und der zugehörigen Workloads in der Cloud. Die Größen sind in verschiedene Kategorien von Familien und Typen unterteilt, die jeweils für bestimmte Zwecke optimiert sind. Benutzer können die am besten geeignete VM-Größe entsprechend ihren Anforderungen auswählen, z. B. nach CPU, Arbeitsspeicher, Speicher und Netzwerkbandbreite.
In diesem Artikel werden die Größen vorgestellt, und Sie erhalten einen Überblick über die verfügbaren Größen sowie die verschiedenen Optionen für Azure-VM-Instanzen, die Sie zum Ausführen Ihrer Apps und Workloads verwenden können.
Azure-VM-Größen folgen bestimmten Namenskonventionen, um unterschiedliche Features und Spezifikationen anzugeben. Jedes Zeichen im Namen stellt unterschiedliche Aspekte der VM dar. Dazu zählen die VM-Familie, die Anzahl von virtuellen CPUs (vCPUs) und zusätzliche Features wie Storage Premium oder enthaltene Beschleuniger.
Die VM-Benennung wird weiter in den Namen der „Serie“ und den Namen „Größe“ unterteilt. Die Namen von Größen enthalten zusätzliche Zeichen, die die Anzahl von vCPUs, den Speichertyp usw. darstellen.
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Beschreibung
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Grundlegende Kategorisierung nach beabsichtigter Workload
Im Folgenden sehen Sie eine Aufschlüsselung der Namensstruktur für die Größenserie „Universell, DCads_v5“.
1 Die meisten Familien werden mit einem einzigen Buchstaben dargestellt. Für andere Familien wie z. B. GPU-Größen werden jedoch zwei Buchstaben verwendet (ND-series, NV-series usw.).
2 Die meisten Unterfamilien werden mit einem einzigen Großbuchstaben dargestellt, andere (z. B. Ebsv5-series) gelten jedoch aufgrund von Funktionsunterschieden als Unterfamilien der übergeordneten Familie.
3 Wenn kein Funktionsbuchstaben für eine CPU angegeben ist, verwendet die Serie Intel x86-64-CPUs. Eine AMD-CPU wird mit dem Buchstaben a angegeben. Eine ARM-basierte CPU (Microsoft Cobalt oder Ampere Altra) wird mit dem Buchstaben p angegeben.
4 Der Name einer Größe kann eine beliebige Anzahl zusätzlicher Features enthalten. Es können beispielsweise keine (Dv5-series) oder drei (Dplds_v6-series) zusätzliche Features angegeben sein.
5 Versionsnummern sind nur dann im Namen einer Größe enthalten, wenn es mehrere Versionen derselben Serie gibt. Wenn Sie die erste Version einer Serie (HB-series, B-series usw.) verwenden, ist die Versionsnummer häufig nicht im Namen der Größe enthalten.
Hinweis
Nicht alle Größen umfassen Unterfamilien, unterstützen Beschleuniger oder geben den CPU-Anbieter an. Weitere Informationen zu Namenskonventionen für VM-Größen finden Sie unter Benennungskonventionen für Azure-VM-Größen.
Im Folgenden sehen Sie eine Aufschlüsselung der Größe „Standard_DC8ads_v5“ in der DCadsv5-Serie.
1 Die meisten Familien werden mit einem einzigen Buchstaben dargestellt. Für andere Familien wie z. B. GPU-Größen werden jedoch zwei Buchstaben verwendet (ND-series, NV-series usw.).
2 Die meisten Unterfamilien werden mit einem einzigen Großbuchstaben dargestellt, andere (z. B. Ebsv5-series) gelten jedoch aufgrund von Funktionsunterschieden als Unterfamilien der übergeordneten Familie.
3 Wenn kein Funktionsbuchstaben für eine CPU angegeben ist, verwendet die Serie Intel x86-64-CPUs. Eine AMD-CPU wird mit dem Buchstaben a angegeben. Eine ARM-basierte CPU (Microsoft Cobalt oder Ampere Altra) wird mit dem Buchstaben p angegeben.
4 Der Name einer Größe kann eine beliebige Anzahl zusätzlicher Features enthalten. Es können beispielsweise keine (Dv5-series) oder drei (Dplds_v6-series) zusätzliche Features angegeben sein.
5 Größennamen können wie im Namen ND_H100_v5-series mehrere Abstandszeichen (Unterstriche) enthalten. In diesem Fall trennen sie die GPU-ID vom Rest des Größennamens.
6 Versionsnummern sind nur dann im Namen einer Größe enthalten, wenn es mehrere Versionen derselben Serie gibt. Wenn Sie die erste Version einer Serie (HB-series, B-series usw.) verwenden, ist die Versionsnummer häufig nicht im Namen der Größe enthalten.
Hinweis
Nicht alle Größen umfassen Unterfamilien, unterstützen Beschleuniger oder geben den CPU-Anbieter an. Weitere Informationen zu Namenskonventionen für VM-Größen finden Sie unter Benennungskonventionen für Azure-VM-Größen.
Liste der VM-Größenfamilien nach Typ
Dieser Abschnitt enthält eine Liste aller Größenserien der aktuellen Generation mit Registerkarten für die einzelnen Größenfamilien. Jede Gruppe verfügt über eine Spalte „Liste der Serien“ mit einer verknüpften Liste aller verfügbaren Größenserien. Über diese Links gelangen Sie zur Seite der Familie der jeweiligen Serie, auf der Sie detaillierte Informationen zu jeder Größe in dieser Serie finden oder zur Seite der Serie wechseln können, um eine Liste der Größen in dieser Serie einzusehen.
Wenn Sie mehr über eine Größenfamilie erfahren möchten, klicken Sie im Abschnitt zum Typ auf die Registerkarte für die jeweilige Familie. Dort finden Sie eine Zusammenfassung mit einer kurzen Beschreibung der Familie, die Workloads, für die die Familie empfohlen wird, und einen Link, über den Sie die vollständige Seite der Familie mit Spezifikationen für alle Serien in dieser Familie anzeigen können.
Allgemeiner Zweck
Universelle VM-Größen zeichnen sich durch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen CPU und Arbeitsspeicher aus. Ideal für Tests und Entwicklung, kleine bis mittlere Datenbanken sowie Webserver mit geringer bis mittlerer Auslastung.
Die A-Familie der VM-Größenreihe ist eine der universellen VM-Instanzen von Azure. Sie sind für Workloads der Einstiegsstufe, z. B. Entwicklungs- und Testumgebungen, kleine bis mittlere Datenbanken und Webserver mit geringem Datenverkehr konzipiert.
Kosteneffizienz: VMs der A-Serie sind einige der budgetfreundlichsten Optionen in Azure. Daher sind sie eine gute Wahl bei Projekten mit begrenzten finanziellen Ressourcen oder bei Projekten, die keine leistungsstarken Computefunktionen erfordern.
Allgemeine Workloads: VMs der A-Serie eignen sich gut für die Verarbeitung grundlegender Anwendungen, einfache Webserver und kleine Datenbanken, die keine hohe CPU-, Arbeitsspeicher- oder E/A-Leistung erfordern.
Anwendungen der Einstiegsstufe: VMs der A-Serie können gut als Ausgangspunkt für die Bereitstellung von Anwendungen dienen, bei denen keine große Skalierung zu erwarten ist. Sie bieten eine Plattform für Anwendungen und Dienste, die weniger Verarbeitungsleistung erfordern.
B-Familie
Die B-Familie der VM-Größenreihe ist eine der universellen VM-Instanzen von Azure. Während herkömmliche virtuelle Azure-Computer eine feste CPU-Leistung bieten, sind virtuelle Computer der B-Serie der einzige VM-Typ, der Guthaben für die Bereitstellung von CPU-Leistung verwendet. Virtuelle Computer der B-Serie verwenden ein CPU-Guthabenmodell, um nachzuverfolgen, wie viel CPU verbraucht wird. Der virtuelle Computer sammelt CPU-Guthaben, wenn eine Workload unter dem Basis-CPU-Leistungsschwellenwert arbeitet, und verbraucht Guthaben, wenn sie über dem Schwellenwert für die CPU-Basisleistung ausgeführt wird, bis das gesamte Guthaben verbraucht ist. Wenn das gesamte CPU-Guthaben aufgebraucht ist, wird ein virtueller Computer der B-Serie auf seine CPU-Basisleistung gedrosselt, bis wieder Guthaben für den CPU-Burst angesammelt wurde.
Nutzungsflexibilität: VMs der B-Serie eignen sich ideal für Workloads, die nicht dauerhaft die volle CPU-Leistung erfordern.
Ideale Anwendungen: VMs der B-Serie eignen sich ideal für Webserver, Proof of Concept-Anwendungen, kleine Datenbanken und Entwicklungsumgebungen.
Leistungsanforderungen: Einige Workloads erfordern häufig eine burstfähige Leistung, d. h., dass sie nur zeitweise eine hohe Leistung benötigen. VMs der B-Serie eignen sich perfekt für diesen Anwendungsfall.
D-Familie
Die „D“-Familie gehört zu den universellen VM-Größen von Azure. Sie sind für eine Vielzahl von anspruchsvollen Workloads konzipiert, wie z. B. Unternehmensanwendungen, Web- und Anwendungsserver, Entwicklungs- und Testumgebungen sowie Batchverarbeitungsaufgaben. Ausgestattet mit schnelleren Prozessoren und mehr Arbeitsspeicher pro Kern als die A-Reihe, bieten die VMs der „D“-Reihe eine ausgewogene Leistung und eignen sich daher für Anwendungen, die sowohl eine hohe Rechenleistung als auch umfangreiche Speicherressourcen benötigen. Sie eignen sich besonders für die Ausführung von Unternehmensanwendungen und unterstützen Webserver mit mittlerem bis hohem Datenverkehr sowie datenintensive Batchverarbeitung.
Ausgewogene Leistung: VMs der D-Reihe bieten ein solides Gleichgewicht zwischen CPU-Kapazitäten und Speichergröße, so dass sie für die meisten Produktionsworkloads geeignet sind. Sie sind im Vergleich zur A-Reihe mit schnelleren Prozessoren ausgestattet und bieten mehr Arbeitsspeicher pro Kern.
Unternehmensanwendungen: Sie eignen sich gut für die Ausführung von Unternehmensanwendungen wie SAP, Microsoft Dynamics oder großen relationalen Datenbanken, die sowohl eine hohe Rechenleistung als auch einen erheblichen Arbeitsspeicher benötigen.
Entwicklungs- und Testumgebungen: Mit ihren ausgewogenen Ressourcen eignen sich VMs der D-Reihe ideal für Entwicklungs- und Testumgebungen, in denen Entwickler die Produktionsbedingungen genau simulieren müssen.
Web- und Anwendungsserver: Sie stellen die erforderlichen Ressourcen zum Hosten von Webservern und Anwendungsservern bereit, die moderaten bis starken Datenverkehr aufweisen, um eine reibungslose und reaktionsschnelle Benutzererfahrung sicherzustellen.
Batchverarbeitung: Dank ihrer schnellen Prozessoren und des großen Arbeitsspeichers sind VMs der D-Reihe effizient im Hinblick auf Batchverarbeitungsaufgaben, die eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen erfordern.
Gaming-Server: Die leistungsstarken VMs der D-Reihe eignen sich für Gaming-Server, bei denen Latenz und Geschwindigkeit für ein gutes Benutzererlebnis entscheidend sind.
DC-Familie
Die „DC“-Reihenfamilie ist eine der sicherheitsorientierten, universellen VM-Instanzen von Azure. Sie sind für vertrauliches Computing mit verbessertem Datenschutz und verbesserter Integrität konzipiert und bieten zahlreiche hardwarebasierte Trusted Execution Environments (TEEs). Diese VMs eignen sich gut für viele allgemeine Computingworkloads, E-Commerce-Systeme, Web-Front-Ends, Desktopvirtualisierungslösungen, vertrauliche Datenbanken, andere Unternehmensanwendungen u. v. m.
Datenschutz: Virtuelle Computer der „DC“-Serie eignen sich ideal für Anwendungen, die vertrauliche Daten verwalten, speichern und verarbeiten, z. B. personenbezogene Informationen (PII), Finanzdaten, Patientenakten und andere Arten vertraulicher Informationen. Die hardwarebasierte Verschlüsselung stellt sicher, dass Daten im Ruhezustand und während der Verarbeitung geschützt sind.
Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen: Für Unternehmen, die strenge gesetzliche Anforderungen an den Datenschutz und die Sicherheit erfüllen müssen (z. B. DSGVO, HIPAA oder Bestimmungen der Finanzbranche), bieten virtuelle Computer der „DC“-Serie eine hardwaresichere Umgebung, die diese Complianceanforderungen erfüllen kann.
Für Compute optimiert
Für Compute optimierte VM-Größen verfügen über ein hohes Verhältnis zwischen CPU und Arbeitsspeicher. Diese Größen sind ideal für Webserver, Netzwerkappliances, Batchvorgänge und Anwendungsserver mit mittlerer Auslastung.
Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.
F-Familie
Die „F“-Familie der VM-Größenreihe ist eine der computeoptimierten VM-Instanzen von Azure. Sie sind für Workloads konzipiert, die eine hohe CPU-Leistung erfordern, z. B. Batchverarbeitung, Webserver, Analysen und Spiele. Mit einem hohen CPU-zu-Memory-Verhältnis sind VMs der F-Serie mit leistungsstarken Prozessoren ausgestattet, um Anwendungen zu verarbeiten, die mehr CPU-Kapazität im Verhältnis zum Arbeitsspeicher benötigen. Dies macht sie besonders effektiv für Szenarien, in denen schnelle und effiziente Verarbeitung kritisch ist, sodass Unternehmen ihre rechengebundenen Anwendungen effizient und kosteneffizient ausführen können.
Webserver: VMs der F-Serie eignen sich hervorragend zum Hosten von Webservern und Anwendungen, die eine erhebliche Rechenfunktion erfordern, um den Webdatenverkehr effizient zu verarbeiten, ohne notwendigerweise große Speichermengen zu benötigen.
Batchverarbeitung: VMs der F-Serie eignen sich ideal für Batchaufträge und andere Verarbeitungsaufgaben, die das Verarbeiten großer Datenmengen oder Aufgaben in einer Warteschlange erfordern, aber CPU-intensiver sind als arbeitsspeicherintensiv.
Anwendungsserver: Anwendungen, die eine schnelle Verarbeitung erfordern und keine hohen Speicheranforderungen haben, können von VMs der F-Serie profitieren. Dazu können mittlere Datenverkehrsanwendungsserver, Back-End-Server für Unternehmensanwendungen und andere ähnliche Aufgaben gehören.
Gaming Server: Aufgrund ihrer hohen CPU-Leistung eignen sich VMs der F-Serie auch für Gaming-Server, bei denen schnelle Verarbeitung für eine gute Spielerfahrung von entscheidender Bedeutung ist.
Analytics: VMs der F-Serie können für Datenanalyseanwendungen verwendet werden, die eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit benötigen, um Zahlen zu verarbeiten und Berechnungen durchzuführen, die mehr als eine große Menge an Speicher benötigen.
FX-Familie
Die FX-Familie der VM-Größenreihe ist eine der speziellen für Compute optimierten VM-Instanzen von Azure, die in erster Linie für Workloads entwickelt wurden, die umfangreiche CPU-Funktionen erfordern. Diese VMs nutzen die neuesten Intel Ice Lake-Prozessoren und sind für rechenintensive Aufgaben wie Finanzmodellierung, wissenschaftliche Simulationen und aufwendige Berechnungen optimiert. Mit einer hohen Frequenz und einem großen Cache pro Kern bieten die VMs der FX-Serie eine außergewöhnliche Rechenleistung und sind damit ideal für Szenarien, die umfangreiche Verarbeitungsressourcen und eine schnelle Ausführung komplexer Vorgänge erfordern.
Electronic Design Automation (EDA): VMs der FX-Serie eignen sich gut für EDA-Workloads, die hohe CPU-Taktfrequenzen und ein hohes Verhältnis von Arbeitsspeicher zu CPU erfordern. Diese Workloads profitieren von der hohen Einzelkernleistung und der großen Speicherkapazität der VMs der FX-Serie.
Batchverarbeitung: VMs der FX-Serie eignen sich hervorragend für Batchverarbeitungsaufträge mit hohem Durchsatz, z. B. groß angelegte Datenanalysen und Transformationen, bei denen eine schnelle Verarbeitung von entscheidender Bedeutung ist.
Datenanalyse: VMs der FX-Serie eignen sich für intensive Datenanalyseanwendungen, insbesondere für solche, die eine schnelle Iteration und Verarbeitung großer Datasets erfordern.
Arbeitsspeicheroptimiert
Arbeitsspeicheroptimierte VM-Größen bieten ein hohes Arbeitsspeicher-zu-CPU-Verhältnis und eignen sich hervorragend für relationale Datenbankserver, mittelgroße bis große Caches und In-Memory-Analysen.
Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.
E-Familie
Die „E“-Familie der VM-Größenreihe ist eine der arbeitsspeicheroptimierten VM-Instanzen von Azure. Sie sind für arbeitsspeicherintensive Workloads konzipiert, z. B. große Datenbanken, Big Data-Analysen und Unternehmensanwendungen, die eine erhebliche RAM-Kapazität erfordern, um eine hohe Leistung zu gewährleisten. Ausgestattet mit hohen Verhältnissen von Arbeitsspeicher zu Kern unterstützen virtuelle Computer der E-Serie Anwendungen und Dienste, die von schnellerem Datenzugriff und effizienteren Datenverarbeitungsfunktionen profitieren. Dadurch eignen sie sich besonders gut für Szenarien mit In-Memory-Datenbanken und umfangreichen Datenverarbeitungsaufgaben, bei denen ausreichend Arbeitsspeicher für eine optimale Leistung von entscheidender Bedeutung ist.
Arbeitsspeicherintensive Workloads: VMs der E-Serie sind für Workloads vorgesehen, die einen großen Speicherbedarf aufweisen, um Aufgaben effizient zu verarbeiten, z. B. Simulationen, umfangreiche Berechnungen in der wissenschaftlichen Forschung oder Modellierung von Finanzrisiken.
Große Datenbanken und SQL Server: VMs der E-Serie eignen sich ideal für das Hosten großer relationaler Datenbanken wie SQL Server- und NoSQL-Datenbanken, die von hohen Arbeitsspeicherkapazitäten für eine verbesserte Leistung bei der Datenverarbeitung und Transaktionsverarbeitung profitieren.
Unternehmensanwendungen: VMs der E-Serie eignen sich für ressourcenintensive Unternehmensanwendungen, einschließlich umfangreicher ERP- und CRM-Systeme, bei denen die Verfügbarkeit von ausreichend Arbeitsspeicher für die Verwaltung komplexer Transaktionen und Benutzerlasten von entscheidender Bedeutung ist.
Big Data-Anwendungen: VMs der E-Serie sind bei Anwendungen für die Big Data-Analyse sehr effektiv, die große Datenmengen im Arbeitsspeicher verarbeiten müssen, um Analysen und die Generierung von Erkenntnissen zu beschleunigen.
In-Memory Computing: VMs der E-Serie eignen sich hervorragend für In-Memory Databases (z. B. SAP HANA), die eine hohe RAM-Kapazität erfordern, um das gesamte Dataset im Arbeitsspeicher zu halten, was eine extrem schnelle Datenverarbeitung und Abfrageantwort ermöglicht.
Data Warehousing: VMs der E-Serie stellen die erforderlichen Ressourcen für Data Warehousing-Lösungen bereit, die große Datasets verarbeiten und analysieren und die Abfrageleistung verbessern und die Antwortzeit reduzieren.
Eb-Familie
Die Eb-Familie der VM-Größenserien ist eine der arbeitsspeicheroptimierten VM-Instanzen von Azure. Sie sind für arbeitsspeicherintensive Workloads mit hoher Remotespeicherleistung konzipiert, z. B. große Datenbanken, Big Data-Analysen und Unternehmensanwendungen, die eine erhebliche Arbeitsspeicherkapazität (RAM) erfordern, um eine hohe Leistung zu gewährleisten. Dank hoher Arbeitsspeicher/Kern-Verhältnisse unterstützen VMs der Eb-Serie Anwendungen und Dienste, die von schnellerem Datenzugriff und effizienteren Datenverarbeitungsfunktionen profitieren. Dadurch eignen sie sich besonders gut für Szenarien mit In-Memory-Datenbanken und umfangreichen Datenverarbeitungsaufgaben, bei denen ausreichend Arbeitsspeicher für eine optimale Leistung von entscheidender Bedeutung ist.
Arbeitsspeicherintensive Workloads: VMs der Eb-Serie eignen sich für Workloads mit hohem Speicherbedarf für die effiziente Verarbeitung von Aufgaben (z. B. Simulationen, umfangreiche Berechnungen in der wissenschaftlichen Forschung oder Risikomodellierung im Finanzbereich).
Große Datenbanken und SQL Server: VMs der Eb-Serie eignen sich ideal für das Hosten großer relationaler Datenbanken wie SQL Server- und NoSQL-Datenbanken, die von hohen Arbeitsspeicherkapazitäten für eine verbesserte Leistung bei der Datenverarbeitung und Transaktionsverarbeitung profitieren.
Unternehmensanwendungen: VMs der Eb-Serie eignen sich für ressourcenintensive Unternehmensanwendungen, einschließlich umfangreicher ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) und CRM-Systeme (Customer Relationship Management, Kundenbeziehungsmanagement), bei denen die Verfügbarkeit von ausreichend Arbeitsspeicher für die Verwaltung komplexer Transaktionen und Benutzerlasten entscheidend ist.
Big Data-Anwendungen: VMs der Eb-Serie eignen sich für Big Data-Analyseanwendungen, die große Datenmengen im Arbeitsspeicher verarbeiten müssen, um Analysen und die Generierung von Erkenntnissen zu beschleunigen.
In-Memory Computing: VMs der Eb-Serie eignen sich hervorragend für In-Memory-Datenbanken (z. B. SAP HANA), die eine hohe RAM-Kapazität erfordern, um das gesamte Dataset im Arbeitsspeicher zu halten und dadurch eine extrem schnelle Datenverarbeitung und schnelle Abfrageantworten zu ermöglichen.
Data Warehousing: VMs der Eb-Serie stellen die erforderlichen Ressourcen für Data Warehousing-Lösungen bereit, die große Datasets verarbeiten und analysieren, und können bei solchen Anwendungsfällen die Abfrageleistung verbessern sowie die Antwortzeit reduzieren.
EC-Familie
Die „EC“-Unterfamilie der VM-Größenreihe ist eine der sicherheitsorientierten, arbeitsspeicheroptimierten VM-Instanzen von Azure. Sie sind für vertrauliches Computing mit verbessertem Datenschutz und verbesserter Integrität konzipiert und bieten zahlreiche hardwarebasierte Trusted Execution Environments (TEEs). Diese Instanzen sind ideal für arbeitsspeicherintensive Workloads geeignet, z. B. große Datenbanken, Big Data-Analysen und Unternehmensanwendungen, die eine erhebliche RAM-Kapazität erfordern, um Hochleistung zu gewährleisten.
Arbeitsspeicherintensive Workloads: Jede Workload, die einen großen Speicherbedarf erfordert, um Aufgaben effizient zu verarbeiten, z. B. Simulationen, umfangreiche Berechnungen in der wissenschaftlichen Forschung oder Modellierung von Finanzrisiken.
Große Datenbanken und SQL Server: Sie eignen sich ideal für das Hosten großer relationaler Datenbanken wie SQL Server- und NoSQL-Datenbanken, die von hohen Arbeitsspeicherkapazitäten für eine verbesserte Leistung bei der Datenverarbeitung und Transaktionsverarbeitung profitieren.
Unternehmensanwendungen: Geeignet für ressourcenintensive Unternehmensanwendungen, einschließlich umfangreicher ERP- und CRM-Systeme, bei denen die Verfügbarkeit von ausreichend Arbeitsspeicher für die Verwaltung komplexer Transaktionen und Benutzerlasten von entscheidender Bedeutung ist.
Big Data-Anwendungen: Effektiv für Anwendungen für die Big Data-Analyse, die große Datenmengen im Arbeitsspeicher verarbeiten müssen, um Analysen und die Generierung von Erkenntnissen zu beschleunigen.
In-Memory Computing: z. B. In-Memory-Datenbanken (etwa SAP HANA), die eine hohe RAM-Kapazität erfordern, um das gesamte Dataset im Arbeitsspeicher zu halten, was eine extrem schnelle Datenverarbeitung und Abfrageantwort ermöglicht.
Data Warehousing: Stellt die erforderlichen Ressourcen für Data Warehousing-Lösungen bereit, die große Datasets verarbeiten und analysieren und die Abfrageleistung verbessern und die Antwortzeit reduzieren.
M-Familie
Die „M“-Familie der VM-Größenreihe gehören zu den ultra-speicheroptimierten VM-Instanzen von Azure, die für extrem speicherintensive Workloads konzipiert sind, z. B. große In-Memory Databases, Data Warehouse und High-Performance Computing (HPC). Ausgestattet mit erheblichen RAM-Kapazitäten und hohen vCPU-Funktionen unterstützen die M-Familien-VMs Anwendungen und Dienste, die massive Speichermengen und eine erhebliche Rechenleistung erfordern. Die hohe Ressourcenzuordnung sorgt dafür, dass die M-Familie besonders gut für die Handhabung von Aufgaben wie schwere SQL Server und andere RDBMS-Workloads, komplexen wissenschaftlichen Simulationen, echtzeitbasierte Datenverarbeitung und ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) geeignet sind, um Spitzenleistung für die anspruchsvollsten datenzentrierten Anwendungen zu gewährleisten.
SQL Server-Workloads mit hohen Speicheranforderungen: Die M-Familie ist besonders effektiv für die Ausführung von SQL Server-Computern mit hohen Speicheranforderungen, wie z. B. für Onlinetransaktionsverarbeitung (OLTP) oder Datenanalyse.
In-Memory-Datenbanken: Die M-Familie ist besonders effektiv für die Ausführung von In-Memory-Datenbanken, die große Mengen RAM erfordern, z. B. SQL Server oder SAP HANA.
Big Data-Anwendungen: Die M-Familie eignet sich ideal für die Verwendung von Big Data-Anwendungen, die große Datasets im Arbeitsspeicher verarbeiten und analysieren müssen, die Leistung zu verbessern und die Zeit für Einblicke zu reduzieren.
Data Warehousing: M-Family-VMs bieten die Leistung und den Speicher, die für Data Warehouse-Anwendungen erforderlich sind, und ermöglichen eine schnellere Abfrage und eine bessere Handhabung großer Datenmengen.
Enterprise-Anwendungen: Die M-Familie unterstützt groß angelegte Unternehmensanwendungen, einschließlich ERP- und CRM-Systeme, die von mehr Arbeitsspeicher profitieren, um größere Datasets und komplexere Transaktionen effizienter zu verwalten.
Schwere Workloads in virtualisierten Umgebungen: Die M-Familie ist gut ausgestattet, um schwere virtualisierte Umgebungen zu verarbeiten, die erhebliche Arbeitsspeicher für das Hosten mehrerer virtueller Computer und Anwendungen auf einem einzigen physischen Server bieten.
Speicheroptimiert
Datenspeicheroptimierte VM-Größen bieten hohen Datenträgerdurchsatz und hohe E/A und eignen sich ideal für Big Data, SQL, NoSQL-Datenbanken, Datawarehousing und große transaktionale Datenbanken. Beispiele bilden Cassandra, MongoDB, Cloudera und Redis.
Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.
L Familie
Die L-Familie der VM-Größenreihe ist eine der datenspeicheroptimierten VM-Instanzen von Azure. Sie sind für Workloads konzipiert, die hohen Datenträgerdurchsatz und E/A erfordern, z. B. Datenbanken, Big Data-Anwendungen und Data Warehousing. VMs der L-Serie weisen einen hohen Datenträgerdurchsatz und eine große Kapazität des lokalen Datenträgerspeichers auf und unterstützen Anwendungen und Dienste, die von geringer Wartezeit und hohen Geschwindigkeiten bei sequenziellen Lese- und Schreibvorgängen profitieren. Dadurch eignen sie sich besonders gut für Aufgaben wie umfangreiche Protokollverarbeitung, Big Data-Analysen in Echtzeit und Szenarien mit großen Datenbanken, die häufige Festplattenvorgänge durchführen, und gewährleisten so eine effiziente Leistung für speicherintensive Anwendungen.
Big Data-Anwendungen: VMs der L-Familie eignen sich perfekt für Big Data-Anwendungen, die große, direkt auf lokalen Datenträgern gespeicherte Datasets verarbeiten, analysieren und bearbeiten müssen und dabei von der hohen E/A-Leistung profitieren.
Datenbankserver: VMs der L-Familie bieten die erforderliche Leistung lokaler Datenträger für SQL Server, MySQL, PostgreSQL und andere Datenbankserver, die vom schnellen Zugriff auf den Datenträgerspeicher profitieren.
Dateiserver: VMs der L-Familie können effektiv als Dateiserver in einem Netzwerk verwendet werden, die große Dateien verarbeiten und mit hohem Durchsatz bereitstellen. Dies ist insbesondere in Umgebungen mit großen Mediendateien nützlich.
Videobearbeitung und -rendering: Der hohe Datenträgerdurchsatz und die Kapazität von VMs der L-Familie sind bei Videobearbeitung und -rendering von Vorteil, bei denen häufig große Videodateien gelesen und auf Datenträger geschrieben werden.
GPU beschleunigt
GPU-optimierte VM-Größen sind spezialisierte VMs mit einzelnen, mehreren oder Teil-GPUs. Diese Größen sind für rechenintensive, grafikintensive und visualisierungsorientierte Workloads vorgesehen.
Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.
NC-Familie
Die „NC“-Unterfamilie der VM-Größenreihe ist eine der GPU-optimierten VM-Instanzen von Azure. Sie sind für rechenintensive Workloads konzipiert, z. B. KI- und Machine Learning-Modellschulungen, High Performance Computing (HPC) und grafikintensive Anwendungen. Ausgestattet mit leistungsstarken NVIDIA-Grafikprozessoren bieten die VMs der NC-Serie eine erhebliche Beschleunigung für Prozesse, die eine hohe Rechenleistung erfordern, darunter Deep Learning, wissenschaftliche Simulationen und 3D-Rendering. Dadurch eignen sie sich besonders gut für Branchen wie Technologieforschung, Unterhaltung und Technik, in denen Rendering und Verarbeitungsgeschwindigkeit entscheidend für Produktivität und Innovation sind.
KI und Machine Learning: VMs der NC-Serie sind ideal für das Training komplexer Machine Learning-Modelle und die Ausführung von KI-Anwendungen. Die NVIDIA-GPUs bieten eine erhebliche Beschleunigung für Berechnungen, die typischerweise bei Deep Learning und anderen intensiven Trainingsaufgaben anfallen.
High Performance Computing (HPC): Diese VMs eignen sich für wissenschaftliche Simulationen, Rendering und andere HPC-Workloads, die von GPUs beschleunigt werden können. In Bereichen wie dem Ingenieurwesen, der medizinischen Forschung und der Finanzmodellierung werden häufig VMs der NC-Serie eingesetzt, um ihre Rechenanforderungen effizient zu erfüllen.
Grafikrendering: VMs der NC-Serie werden auch für grafikintensive Anwendungen eingesetzt, darunter Videobearbeitung, 3D-Rendering und Echtzeit-Grafikverarbeitung. Sie sind besonders nützlich in Branchen wie der Spieleentwicklung und Filmproduktion.
Remotevisualisierung: Für Anwendungen, die High-End-Visualisierungsfunktionen erfordern, wie CAD und visuelle Effekte, können die VMs der NC-Serie die erforderliche GPU-Leistung per Fernzugriff bereitstellen, so dass Benutzerinnen und Benutzer an komplexen grafischen Aufgaben arbeiten können, ohne leistungsstarke lokale Hardware zu benötigen.
Simulation und Analyse: Diese VMs eignen sich auch für detaillierte Simulationen und Analysen in Bereichen wie Automobil-Crashtests, Computational Fluid Dynamics und Wettermodellierung, wo GPU-Funktionen die Verarbeitungszeiten erheblich beschleunigen können.
ND-Familie
Die „ND“-Familie der VM-Größenreihe ist eine der GPU-beschleunigten VM-Instanzen von Azure. Sie sind für Deep Learning, KI-Forschung und High Performance Computing-Aufgaben konzipiert, die von einer leistungsstarken GPU-Beschleunigung profitieren. Ausgestattet mit NVIDIA-GPUs bieten die VMs der ND-Reihe spezielle Funktionen für das Training und die Inferenz komplexer Machine Learning-Modelle, die schnellere Berechnungen und den effizienten Umgang mit großen Datensätzen ermöglichen. Dadurch eignen sie sich besonders gut für akademische und kommerzielle Anwendungen in der KI-Entwicklung und Simulation, wo modernste GPU-Technologie entscheidend ist, um schnelle und genaue Ergebnisse bei der Verarbeitung neuronaler Netzwerke und anderen rechenintensiven Aufgaben zu erzielen.
KI und Deep Learning: VMs der ND-Familie sind ideal für das Training und den Einsatz komplexer Deep Learning-Modelle. Ausgestattet mit leistungsstarken NVIDIA-GPUs bieten sie die nötige Rechenleistung für das Training umfangreicher neuronaler Netze mit großen Datensätzen und verkürzen die Trainingszeiten erheblich.
High Performance Computing (HPC): VMs der ND-Familie eignen sich für HPC-Anwendungen, die GPU-Beschleunigung erfordern. Bereiche wie wissenschaftliche Forschung, technische Simulationen (z. B. Computational Fluid Dynamics) und genomische Verarbeitung können von den Hochdurchsatz-Rechenkapazitäten der VMs der ND-Reihe profitieren.
Grafikrendering: Die GPUs von ND-Familie eignen sich hervorragend für grafikintensive Aufgaben, einschließlich Echtzeit-Rendering für Animationen und Videoproduktion sowie High-Fidelity-Simulationen für Virtual Reality-Umgebungen.
Remotevisualisierung: VMs der ND-Familie können für die Remotevisualisierung von datenintensiven Aufgaben verwendet werden, bei denen High-End-GPU-Fähigkeiten erforderlich sind, um komplexe Visualisierungen über die Cloud zu verarbeiten und zu rendern, was den Zugriff von weniger leistungsstarken Client-Rechnern erleichtert.
NG-Familie
Die "NG"-Familie der VM-Größenserie ist eine der GPU-optimierten VM-Instanzen von Azure, die speziell für Cloud-Gaming- und Remotedesktopanwendungen entwickelt wurden. Sie nutzen leistungsstarke AMD Radeon™ PRO GPUs, um hochwertige, interaktive Gaming-Erlebnisse in der Cloud bereitzustellen, die für das Rendern komplexer Grafiken und Streaming von High-Definition-Videos optimiert sind. Dadurch wird sichergestellt, dass Spieler eine nahtlose, reaktionsfähige Spielumgebung genießen, auf die von jedem Gerät aus zugegriffen werden kann. Darüber hinaus bieten VMs der NG-Serie eine qualitativ hochwertige, reaktionsfähige Remotedesktopumgebung, sodass sie ideal für Benutzer geeignet sind, die einen zuverlässigen, leistungsstarken Zugriff auf Desktopanwendungen von überall auf der Welt benötigen.
Cloud Gaming: NG-Familien-VMs nutzen leistungsstarke AMD Radeon™ PRO GPUs, um hochwertige, interaktive Gaming-Erlebnisse in der Cloud zu bieten.
Remote Destkop: VMs der NG-Familie können für Remotedesktopanwendungen verwendet werden und bieten Benutzern eine qualitativ hochwertige, reaktionsfähige Benutzererfahrung.
NV-Familie
Die „NV“-Familie der VM-Größenreihe ist eine der GPU-beschleunigten VM-Instanzen von Azure, die speziell für grafikintensive Anwendungen wie Grafik-Rendering, Simulationen und virtuelle Desktops entwickelt wurden. Ausgestattet mit NVIDIA-Grafikprozessoren bieten die VMs der NV-Serie eine robuste Plattform für das Rendering und die Verarbeitung grafikintensiver Aufgaben und sind damit ideal für Unternehmen, die virtuelle Workstations mit leistungsstarken grafischen Funktionen benötigen. Diese VMs unterstützen Szenarien, in denen Remote-Visualisierung, Echtzeit-Zusammenarbeit und 3D-Visualisierung erforderlich sind, so dass Benutzerinnen und Benutzer grafikintensive Anwendungen direkt aus der Cloud-Umgebung von Azure effizient ausführen können.
Virtual Desktop Infrastructure (VDI): VMs der NV-Familie eignen sich gut für virtuelle Desktops, die GPU-Funktionen für Aufgaben wie Grafikdesign, Videobearbeitung und CAD-Anwendungen benötigen. Sie bieten die erforderliche grafische Leistung für einen reibungslosen Betrieb in Remote-Desktop-Szenarien.
3D-Visualisierung: VMs der NV-Familie sind ideal für die Ausführung von 3D-Anwendungen, die ein hochleistungsfähiges Rendering erfordern, wie z. B. Architekturvisualisierungen, medizinische Bildgebung und andere professionelle Grafikaufgaben.
Remote-Grafikarbeit: VMs der NV-Serie sind für Branchen von Vorteil, die auf grafikintensive Software angewiesen sind. Sie ermöglichen professionellen Anwendern den Fernzugriff auf und die Nutzung von Anwendungen wie Adobe Photoshop, Autodesk AutoCAD oder Dassault SOLIDWORKS mit nahezu nativer Leistung.
Hochauflösende Bildverarbeitung: VMs der NV-Serie sind ideal für die Handhabung extrem großer vRAM-Anwendungen wie hochauflösende Bildverarbeitung und -analyse. Dazu gehören Aufgaben in Bereichen wie der geografischen Analyse, der Verarbeitung von Satellitenbildern und der professionellen Fotobearbeitung, bei denen die Handhabung großer Bilddateien und die Durchführung komplexer Manipulationen in Echtzeit entscheidend für Produktivität und Leistung sind.
Videostreaming: Die VMs der NV-Familie eignen sich für das Streaming hochauflösender Videoinhalte, einschließlich Schulungsvideos und virtueller Veranstaltungen, und gewährleisten eine qualitativ hochwertige Bereitstellung ohne lokale Hardwarebeschränkungen.
FPGA-beschleunigt
FPGA-optimierte VM-Größen sind für spezialisierte virtuelle Computer mit einzelnen oder mehreren FPGAs verfügbar. Diese Größen sind für rechenintensive Workloads ausgelegt. Dieser Artikel enthält Informationen über die Anzahlen und Typen von FPGAs, vCPUs, Datenträgern und NICs. Der Speicherdurchsatz und die Netzwerkbandbreite sind für die jeweiligen Größen in dieser Gruppe ebenfalls enthalten.
Wenn Sie mehr über eine bestimmte Größenfamilie oder -serie erfahren möchten, klicken Sie auf die Registerkarte für die jeweilige Familie, und scrollen Sie, um die gewünschte Größenserie zu finden.
NP-Familie
Die NP-Teilfamilie der VM-Größenserie ist eine der arbeitsspeicheroptimierten VM-Instanzen von Azure. Sie sind für Workloads konzipiert, die hohen Datenträgerdurchsatz und E/A erfordern, z. B. Datenbanken, Big Data-Anwendungen und Data Warehousing. VMs der L-Serie weisen einen hohen Datenträgerdurchsatz und eine große Kapazität des lokalen Datenträgers auf und unterstützen Anwendungen und Dienste, die von geringer Wartezeit und hohen Geschwindigkeiten bei sequenziellen Lese- und Schreibvorgängen profitieren. Dadurch eignen sie sich gut für Aufgaben wie umfangreiche Protokollverarbeitung, Big Data-Analysen in Echtzeit und Szenarien mit großen Datenbanken, die häufige Festplattenvorgänge durchführen, und gewährleisten so eine effiziente Leistung für speicherintensive Anwendungen.
Echtzeitdatenverarbeitung: VMs der NP-Familie eignen sich hervorragend für Umgebungen, in denen Daten in Echtzeit und mit minimaler Wartezeit verarbeitet werden müssen, z. B. im Finanzhandel, bei Echtzeitanalysen und bei der Verarbeitung von Netzwerkdaten.
Benutzerdefinierte KI und maschinelles Lernen: VMs der NP-Familie eignen sich für die Beschleunigung von Rückschlussaufgaben in den Bereichen KI und maschinelles Lernen, bei denen das FPGA so programmiert werden kann, dass es bestimmte Algorithmen manchmal schneller ausführt als typische CPU- oder GPU-basierte Lösungen.
Genomik und Biowissenschaften: VMs der NP-Familie können genomische Sequenzierungsaufgaben und andere biowissenschaftliche Anwendungen, die von kundenspezifischer Hardwarebeschleunigung profitieren, erheblich beschleunigen.
Videotranscodierung und -streaming: FPGAs können zur Beschleunigung von Videoverarbeitungsaufgaben wie Transcodierung und Videostreaming in Echtzeit verwendet werden, um die Leistung zu optimieren und Verarbeitungszeiten zu verkürzen.
Signalverarbeitung: VMs der NP-Familie eignen sich ideal für Anwendungen in den Bereichen Telekommunikation und Signalverarbeitung, bei denen eine schnelle Verarbeitung und Analyse von Signalen erforderlich sind.
Datenbankbeschleunigung: VMs der NP-Familie können Datenbankvorgänge, insbesondere benutzerdefinierte Suchvorgänge und umfangreiche Datenbankabfragen, verbessern, indem diese Aufgaben an das FPGA ausgelagert werden.
High Performance Computing
Azure-High Performance Computing (HPC)-VMs sind für verschiedene HPC-Workloads optimiert, z. B. numerische Strömungsmechanik, Finite-Element-Analyse, Front-End- und Back-End-EDA, Rendering, Molekulardynamik, numerische Geowissenschaften, Wettersimulation und Finanzrisikoanalyse.
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Die „HB“-Unterfamilie der VM-Größenreihe ist eine der für High Performance Computing (HPC) optimierten VM-Instanzen der H-Familie von Azure. Sie sind für rechenintensive Aufgaben wie Strömungsmechanik, Finite-Elemente-Analyse und umfangreiche wissenschaftliche Simulationen konzipiert. Die leistungsstarken AMD EPYC Prozessoren und der schnelle Arbeitsspeicher der VMs der HB-Serie bieten eine außergewöhnliche CPU- und Speicherbandbreite und eignen sich daher ideal für Anwendungen, die umfangreiche Rechenressourcen zur Durchführung umfangreicher Berechnungen und Datenverarbeitung benötigen. Dadurch eignen sie sich hervorragend für Branchen wie Technik, wissenschaftliche Forschung und Datenanalyse, in denen Verarbeitungsgeschwindigkeit und Genauigkeit entscheidend für Produktivität und Innovation sind.
Computational Fluid Dynamics (CFD): VMs der HB-Familie sind ideal für Simulationen in Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt, dem Automobilbau und der Fertigung, in denen fluiddynamische Berechnungen intensiv sind.
Finite Element Analysis (FEA): VMs der HB-Familie eignen sich für technische Analysen, die physikalische Phänomene simulieren und eine hohe Rechenleistung zur Modellierung komplexer Systeme und Materialien erfordern.
Wettervorhersage: VMs der HB-Familie können die massiven Datensätze und komplexen Simulationen verarbeiten, die für die hochauflösende Wettermodellierung und -vorhersage erforderlich sind.
Verarbeitung seismischer Daten: In der Öl- und Gasindustrie können VMs der HB-Familie seismische Daten verarbeiten, um die Strukturen des Untergrunds zu kartieren und zu verstehen.
Wissenschaftliche Forschung: VMs der HB-Familie unterstützen ein breites Spektrum wissenschaftlicher Forschung, die eine umfangreiche mathematische Modellierung erfordert, einschließlich Simulationen in der Physik und computergestützten Chemie.
Genomik und Bioinformatik: VMs der HB-Familie werden auch in den Biowissenschaften zur Genomanalyse eingesetzt, wo große Datenmengen schnell verarbeitet werden müssen, um genetische Informationen zu entschlüsseln.
Die „HC“-Familie der VM-Größenreihe ist eine der für High Performance Computing (HPC) optimierten VM-Instanzen von Azure. Sie sind für rechenintensive Workloads konzipiert, die eine erhebliche CPU-Leistung erfordern, z. B. genomische Sequenzierung, technische Simulationen und Finanzmodellierung. Die leistungsstarken Intel Xeon Scalable Prozessoren und der schnelle Arbeitsspeicher der VMs der HC-Reihe bieten außergewöhnliche Rechenkapazitäten und eine hohe Speicherbandbreite. Damit sind sie ideal für Anwendungen geeignet, die eine hohe Rechenleistung benötigen, um komplexe Berechnungen und umfangreiche Datensätze effizient zu verarbeiten. Diese VMs wurden für Sektoren wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und das Ingenieurwesen entwickelt, in denen schnelle Datenverarbeitung und Simulationsgenauigkeit für fortschrittliche Forschung und Entwicklung entscheidend sind.
Genomische Sequenzierung: Die VMs der HC-Reihe bieten die für die genomische Sequenzierung erforderliche Rechenleistung, so dass Forschende große genetische Datensätze schnell verarbeiten und analysieren können.
Technische Simulationen: Ideal für die Durchführung komplexer Simulationen in Bereichen wie Automobilbau, Luft- und Raumfahrt und Maschinenbau. Diese Simulationen umfassen häufig Finite-Elemente-Analysen (FEA) und Computational Fluid Dynamics (CFD).
Finanzmodellierung: Diese VMs können die hohen Anforderungen von Finanzanwendungen, einschließlich Risikoanalysen und quantitativen Simulationen, bewältigen, die massive Rechenressourcen für die schnelle Ausführung vieler Berechnungen erfordern.
Wissenschaftliche Forschung: Die VMs der HC-Reihe unterstützen ein breites Spektrum an wissenschaftlichen Berechnungen, insbesondere in der Physik und Chemie, wo umfangreiche Berechnungen und Datenanalysen von entscheidender Bedeutung sind.
Wettervorhersage und Klimasimulation: Sie werden in der Meteorologie für hochauflösende Wettermodelle und Klimasimulationen verwendet, die die Verarbeitung großer Datensätze und die Durchführung komplexer Simulationen erfordern.
Die „HX“-Familie der VM-Größenreihe ist eine der für High Memory, High Performance Computing (HPC)-optimierte VM-Instanzen von Azure. Sie wurden für arbeitsspeicherintensive Workloads entwickelt, die sowohl große Mengen an Arbeitsspeicher als auch eine hohe CPU-Leistung erfordern, wie z. B. In-Memory-Datenbanken, Big Data Analytics und komplexe wissenschaftliche Simulationen. Der große Arbeitsspeicher und die leistungsstarken CPUs der VMs der HX-Reihe bieten die notwendigen Ressourcen, um große Datensätze effizient zu verarbeiten und eine schnelle Datenverarbeitung durchzuführen. Diese VMs sind für Branchen wie Finanzdienstleistungen, wissenschaftliche Forschung und Unternehmensressourcenplanung konzipiert, in denen die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen in Echtzeit für den betrieblichen Erfolg und die Innovation entscheidend ist.
In-Memory-Datenbanken: VMs der HX-Serie eignen sich hervorragend für das Hosting von In-Memory-Datenbanken, die viel Arbeitsspeicher benötigen, um große Datasets im RAM für eine extrem schnelle Verarbeitung und einen schnellen Zugriff zu halten.
Big Data Analytics: Sie können mit Big Data-Analyseanwendungen umgehen, die große Datenmengen im Speicher verarbeiten müssen, um die Analyse zu beschleunigen, was für die Entscheidungsfindung in Echtzeit entscheidend ist.
Genomische Forschung: In der Genomforschung werden häufig umfangreiche Datenanalysen durchgeführt, bei denen eine hohe Speicherkapazität die Leistung erheblich steigern kann, da mehr Daten im Speicher gehalten werden können und die Analyse dadurch beschleunigt wird.
Finanzsimulationen: Finanzinstitute verwenden VMs der HX-Reihe für Hochfrequenzhandelsplattformen und Risikomanagement-Simulationen, die eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen erfordern, um Aktientrends vorherzusagen oder Kreditrisiken in Echtzeit zu berechnen.
ERP-Systeme: Große ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) profitieren von der hohen Speicher- und Verarbeitungsleistung der VMs der HX-Reihe, um umfangreiche Unternehmensdaten zu verwalten und zu verarbeiten und eine große Anzahl gleichzeitiger Anwender effektiv zu unterstützen.
Artikel mit Informationen zu Plattformgrößen
Informationen zu den Preisen der unterschiedlichen Größen finden Sie auf den Seiten mit den Preisinformationen für Linux oder Windows.
Weitere Informationen dazu, wie Sie mit Azure-Computeeinheiten (ACU) die Computeleistung von Azure-SKUs vergleichen können.
Azure Dedicated Host stellt physische Server bereit, auf denen einem Azure-Abonnement zugewiesene VMs (Virtual Machines, virtuelle Computer) gehostet werden können.
1 Die meisten Familien werden mit einem einzigen Buchstaben dargestellt. Für andere Familien wie z. B. GPU-Größen werden jedoch zwei Buchstaben verwendet (