Planista wydajności Azure Stack Hub — modularne centrum danych (MDC)

Planista wydajności Azure Stack Hub to arkusz kalkulacyjny pokazujący, jak różne alokacje zasobów obliczeniowych mieszczą się w ramach wyboru ofert sprzętowych.

Opisy arkuszy

W poniższej tabeli opisano każdy z arkuszy w narzędziu Azure Stack Hub Capacity Planner, które można pobrać pod adresem https://aka.ms/azstackcapacityplanner.

Instrukcje dotyczące funkcji DefinedSolutionSKUs

Ten arkusz zawiera maksymalnie sześć przykładów definicji sprzętu. Zmień szczegóły, aby pasować do rozważanych konfiguracji systemu.

Wybór sprzętu dostarczony przez autoryzowanych partnerów sprzętowych

Azure Stack Hub jest dostarczany jako zintegrowany system z oprogramowaniem zainstalowanym przez partnerów rozwiązań. Partnerzy rozwiązań udostępniają własne autorytatywne wersje narzędzi do planowania pojemności Azure Stack Hub. Użyj tych narzędzi do ostatecznych dyskusji na temat pojemności rozwiązania.

Wiele sposobów modelowania zasobów obliczeniowych

Modelowanie zasobów w Azure Stack Hub Capacity Planner zależy od różnych rozmiarów maszyn wirtualnych Azure Stack Hub. Maszyny wirtualne wahają się od najmniejszego, podstawowego 0, do największego, Standard_Fsv2. Można również wybrać spośród trzech modeli procesorów GPU dostępnych w procesorach NVIDIA V100, NVIDIA T4 i AMD MI25. Alokacje zasobów obliczeniowych można modelować na dwa różne sposoby:

• Wybierz konkretną ofertę sprzętową i sprawdź, które kombinacje różnych zasobów pasują.

• Utwórz określoną kombinację alokacji maszyn wirtualnych i pozwól Kalkulatorowi zasobów platformy Azure pokazać, które dostępne sprzętowe jednostki SKU mogą obsłużyć tę konfigurację maszyn wirtualnych.

To narzędzie udostępnia dwie metody przydzielania zasobów maszyn wirtualnych: jako jedna kolekcja alokacji zasobów maszyny wirtualnej lub kolekcja maksymalnie sześciu różnych konfiguracji obciążeń. Każda konfiguracja obciążenia może zawierać inną alokację dostępnych zasobów maszyn wirtualnych. W następnych sekcjach znajdują się instrukcje krok po kroku dotyczące tworzenia i używania każdego z tych modeli alokacji. Należy modyfikować tylko wartości znajdujące się w komórkach bez cieniowania tła lub na rozwijanych listach SKU w tym arkuszu. Zmiany wprowadzone w obrębie zacienionych komórek mogą zakłócić obliczenia zasobów.

Instrukcje dotyczące defineByVMFootprint

Aby utworzyć model przy użyciu pojedynczej kolekcji różnych rozmiarów i ilości maszyn wirtualnych, wybierz kartę DefineByVMFootprint i wykonaj następujące kroki:

1. W prawym górnym rogu tego arkusza użyj udostępnionych kontrolek listy rozwijanej, aby wybrać początkową liczbę serwerów (od 4 do 16), które mają być zainstalowane w każdym systemie sprzętowym (SKU). Ta liczba serwerów można modyfikować w dowolnym momencie podczas procesu modelowania, aby zobaczyć, jak wpływa to na ogólne dostępne zasoby dla modelu alokacji zasobów.

2. Jeśli chcesz modelować różne alokacje zasobów maszyn wirtualnych względem jednej określonej konfiguracji sprzętu, znajdź niebieskie pole listy ściągania bezpośrednio pod etykietą Bieżąca jednostka SKU w prawym górnym rogu strony. Przeciągnij to pole listy i wybierz żądaną jednostkę SKU sprzętu.

3. Teraz możesz rozpocząć dodawanie różnych rozmiarów maszyn wirtualnych do modelu. Aby uwzględnić określony typ maszyny wirtualnej, wprowadź wartość liczbową w polu z niebieskim obrysem po lewej stronie wpisu tej maszyny wirtualnej.

   Note

   Łączna pojemność magazynu maszyn wirtualnych odnosi się do całkowitej pojemności dysku danych maszyny wirtualnej (liczba obsługiwanych dysków pomnożona przez maksymalną pojemność pojedynczego dysku [1 TB]). Na podstawie wskaźników konfiguracji wypełniliśmy tabelę Dostępne konfiguracje magazynu, aby wybrać żądany poziom zasobu magazynu dla każdej maszyny wirtualnej Azure Stack Hub. Należy jednak pamiętać, że w razie potrzeby można dodać lub zmienić tabelę „Dostępne konfiguracje pamięci masowej”.
   
   Każda maszyna wirtualna rozpoczyna się od początkowo przypisanego lokalnego magazynu tymczasowego. Aby odzwierciedlić cienkie przydzielanie pamięci tymczasowej, możesz zmienić wartość „local-temp” na dowolną wartość z listy rozwijanej, w tym maksymalną dopuszczalną ilość pamięci tymczasowej.

4. W miarę dodawania maszyn wirtualnych zobaczysz, jak zmieniają się wykresy pokazujące zasoby dostępne dla jednostki SKU. Te wykresy umożliwiają wyświetlanie efektów dodawania różnych rozmiarów i ilości maszyn wirtualnych podczas procesu modelowania. Innym sposobem na wyświetlenie efektu zmian jest obserwowanie liczby Używane i Nadal dostępne , wymienione bezpośrednio pod listą dostępnych maszyn wirtualnych. Liczby te odzwierciedlają szacowane wartości na podstawie aktualnie wybranej jednostki SKU sprzętu.

5. Jeśli na karcie DefinedSolutionSKUs wybrano maszyny wirtualne GPU, będzie można podać liczbę dla wybranego typu GPU. Uwaga: tylko typ procesora GPU wybrany na karcie DefinedSolutionSKUs będzie dostępny do planowania pojemności, wszystkie inne wybory procesora GPU zostaną zignorowane.

6. Po utworzeniu zestawu maszyn wirtualnych możesz znaleźć sugerowaną jednostkę SKU sprzętu, wybierając pozycję Sugerowana jednostka SKU. Ten przycisk znajduje się w prawym górnym rogu strony bezpośrednio pod etykietą Bieżąca jednostka SKU . Za pomocą tego przycisku możesz zmodyfikować konfiguracje maszyny wirtualnej i sprawdzić, który sprzęt obsługuje każdą konfigurację.

Instrukcje dotyczące defineByWorkloadFootprint

Aby utworzyć model przy użyciu kolekcji obciążeń Azure Stack Hub, wybierz kartę DefineByWorkloadFootprint i wykonaj tę sekwencję kroków. Obciążenia Azure Stack Hub są tworzone przy użyciu dostępnych zasobów maszyn wirtualnych.

1. W prawym górnym rogu tego arkusza użyj udostępnionych kontrolek listy rozwijanej, aby wybrać początkową liczbę serwerów (od 4 do 16), które mają być zainstalowane w każdym systemie sprzętowym (SKU).
2. Jeśli chcesz modelować różne alokacje zasobów maszyn wirtualnych względem jednej określonej konfiguracji sprzętu, znajdź niebieskie pole listy ściągania bezpośrednio pod etykietą Bieżąca jednostka SKU w prawym górnym rogu strony. Przeciągnij to pole listy i wybierz żądaną jednostkę SKU sprzętu.
3. Wybierz odpowiedni rozmiar magazynu dla każdej z żądanych maszyn wirtualnych Azure Stack Hub na stronie DefineByVMFootprint. Ten proces został opisany w kroku trzecim poprzedniej sekcji. Rozmiar magazynu na maszynę wirtualną jest zdefiniowany w arkuszu DefineByVMFootprint.
4. Począwszy od lewej górnej części strony DefineByWorkloadFootprint , utwórz konfiguracje dla maksymalnie sześciu różnych typów obciążeń. Wprowadź ilość każdego typu maszyny wirtualnej zawartego w tym obciążeniu. W tym celu należy umieścić wartości liczbowe w kolumnie bezpośrednio poniżej nazwy tego obciążenia. Nazwy obciążeń można modyfikować tak, aby odzwierciedlały typ obciążeń, które będą obsługiwane przez tę konkretną konfigurację.
5. Jeśli chcesz w tym miejscu dodać obciążenia procesora GPU, dodaj je do obciążeń niestandardowych. Uwaga: tylko typ procesora GPU wybrany na karcie DefinedSolutionSKUs będzie dostępny do planowania pojemności, wszystkie inne wprowadzone opcje procesora GPU zostaną zignorowane.
6. Można uwzględnić określoną ilość każdego typu obciążenia, wprowadzając wartość w dolnej części tej kolumny bezpośrednio pod etykietą Ilość .
7. Po utworzeniu typów obciążeń i ilości wybierz pozycję Sugerowana jednostka SKU w prawym górnym rogu strony bezpośrednio pod etykietą Bieżąca jednostka SKU . Zostanie wyświetlona najmniejsza jednostka SKU z wystarczającą ilością zasobów do obsługi tej ogólnej konfiguracji obciążeń.
8. Można przeprowadzić dalsze modelowanie, modyfikując liczbę serwerów wybranych dla jednostki SKU sprzętu lub zmieniając alokacje lub ilości maszyn wirtualnych w ramach konfiguracji obciążenia. Skojarzone wykresy wyświetlają natychmiastową opinię, pokazując, jak zmiany wpływają na ogólne zużycie zasobów.
9. Gdy będziesz zadowolony(-a) z wprowadzonych zmian, ponownie wybierz Sugerowana jednostka SKU, aby wyświetlić jednostkę SKU sugerowaną dla nowej konfiguracji. Możesz również wybrać menu rozwijane, aby wybrać odpowiednią jednostkę SKU.

Następne kroki

Dowiedz się więcej o zagadnieniach dotyczących integracji centrum danych dla Azure Stack Hub.