VMCategory type

VMCategories definido para VMs do Azure. Confira: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/overview?tabs=breakdownseries%2Cgeneralsizelist%2Ccomputesizelist%2Cmemorysizelist%2Cstoragesizelist%2Cgpusizelist%2Cfpgasizelist%2Chpcsizelist#general-purpose
KnownVMCategory pode ser usado de forma intercambiável com VMCategory, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

GeneralPurpose: os tamanhos de VM de uso geral fornecem uma proporção equilibrada de CPU para memória. Ideal para teste e desenvolvimento, bancos de dados pequenos a médios e servidores Web de tráfego baixo a médio.
ComputeOptimized: os tamanhos de VM otimizados para computação têm uma alta taxa de CPU para memória. Estes tamanhos são bons para servidores web de tráfego médio, dispositivos de rede, processos de lote e servidores de aplicativo.
MemoryOptimized: os tamanhos de VM otimizados para memória oferecem uma alta taxa de memória para CPU que é ótima para servidores de banco de dados relacionais, caches médios a grandes e análises na memória.
StorageOptimized: os tamanhos de VM (máquina virtual) otimizados para armazenamento oferecem alta taxa de transferência de disco e E/S e são ideais para Big Data, SQL, bancos de dados NoSQL, data warehouse e grandes bancos de dados transacionais. Exemplos incluem Cassandra, MongoDB, Cloudera e Redis.
GpuAccelerated: os tamanhos de VM otimizados para GPU são máquinas virtuais especializadas disponíveis com GPUs únicas, múltiplas ou fracionárias. Esses tamanhos são projetados para cargas de trabalho de visualização e com muita computação e muitos gráficos.
FpgaAccelerated: Os tamanhos de VM otimizados para FPGA são máquinas virtuais especializadas disponíveis com FPGA único ou múltiplo. Esses são tamanhos projetados para cargas de trabalho de computação intensiva. Este artigo fornece informações sobre o número e o tipo de FPGA, vCPUs, discos de dados e NICs. A taxa de transferência de armazenamento e a largura de banda de rede também são incluídos para cada tamanho neste agrupamento.
HighPerformanceCompute: as VMs de Computação de Alto Desempenho do Azure são otimizadas para várias cargas de trabalho de HPC, como dinâmica de fluidos computacional, análise de elementos finitos, EDA de front-end e back-end, renderização, dinâmica molecular, geociência computacional, simulação de clima e análise de risco financeiro.