VMCategory type

Azure VM에 대해 정의된 VMCategories입니다. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/overview?tabs=breakdownseries%2Cgeneralsizelist%2Ccomputesizelist%2Cmemorysizelist%2Cstoragesizelist%2Cgpusizelist%2Cfpgasizelist%2Chpcsizelist#general-purpose을 참조하세요.
KnownVMCategory 는 VMCategory와 같은 의미로 사용할 수 있으며, 이 열거형에는 서비스가 지원하는 알려진 값이 포함되어 있습니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

범용: 범용 VM 크기는 균형 잡힌 CPU 대 메모리 비율을 제공합니다. 테스트 및 개발, 중소 규모 데이터베이스 및 트래픽이 적거나 중간 정도인 웹 서버에 적합합니다.
ComputeOptimized: 컴퓨팅에 최적화된 VM 크기는 CPU 대 메모리 비율이 높습니다. 해당 크기는 트래픽이 중간 정도인 웹 서버, 네트워크 어플라이언스, 일괄 처리 프로세스, 애플리케이션 서버에 적합합니다.
메모리 최적화: 메모리 최적화 VM 크기는 관계형 데이터베이스 서버, 중대형 캐시 및 메모리 내 분석에 적합한 높은 메모리 대 CPU 비율을 제공합니다.
스토리지 최적화: 스토리지 최적화 VM(가상 머신) 크기는 높은 디스크 처리량 및 IO를 제공하며 빅 데이터, SQL, NoSQL 데이터베이스, 데이터 웨어하우징 및 대규모 트랜잭션 데이터베이스에 이상적입니다. 예를 들어 Cassandra, MongoDB, Cloudera, Redis가 있습니다.
GpuAccelerated: GPU 최적화 VM 크기는 단일, 다중 또는 부분 GPU와 함께 사용할 수 있는 특수 가상 머신입니다. 이러한 크기는 계산 집약적이며 그래픽 집약적인 시각화 워크로드용으로 설계되었습니다.
FpgaAccelerated: FPGA 최적화 VM 크기는 단일 또는 다중 FPGA에서 사용할 수 있는 특수 가상 머신입니다. 이러한 크기는 계산 집약적인 작업용으로 설계되었습니다. 이 문서에서는 FPGA, vCPU, 데이터 디스크 및 NIC의 수와 유형에 대한 정보를 제공합니다. 이 그룹화의 각 크기에 대해 스토리지 처리량 및 네트워크 대역폭도 포함되어 있습니다.
고성능 컴퓨팅: Azure 고성능 컴퓨팅 VM은 전산 유체 역학, 유한 요소 분석, 프런트 엔드 및 백 엔드 EDA, 렌더링, 분자 역학, 전산 지구 과학, 날씨 시뮬레이션 및 재무 위험 분석과 같은 다양한 HPC 워크로드에 최적화되어 있습니다.