Contenu connexe Similaire à 一歩先行く Azure Computing シリーズ(全3回) 第2回 Azure VM どれを選ぶの? Azure VM 集中講座 (20) 一歩先行く Azure Computing シリーズ(全3回) 第2回 Azure VM どれを選ぶの? Azure VM 集中講座11. Azure 仮想マシン全体像 ~様々なサービスの集合体としての仮想マシン~
Blob ストレージ
サービス
Azure Disk
VM DEPO
手元にある
VHD ファイル
OSS の
ギャラリー
Azure イメージ管理
標準イメージ
(MS 提供)
マイイメージ
(独自テンプレート)
Azure Hyper-V
Azure
仮想マシン
Azure
仮想マシン
Azure
仮想マシン
Azure 仮想ネットワーク
DNS 名とエンドポイント
(外部からのアクセス)
リソースグループ
仮想マシンから
イメージ作成
Azure 基本サービス
NLB F/W DNS
VPN G/W DHCP
ドメイン名管理
Managed Disk
14. 利用できるOS
Windows Server Windows Client
Windows Server 2003以
降(一般サポート提供
が終了している、OSに
関するサポート提供に
はカスタムサポート契
約が必要)
ライセンスがあれば
Windows 10 は稼働可
能(MSDN契約所有者
で、開発目的であれば
Windows 7/Windows 8
を現時点でも利用可)
OSSの場合はライセ
ンスに問題がなけれ
ば自由
動作確認済のイメー
ジはMarket Placeに
存在
15. 仮想マシンの作成 - Azure Market Place
Azureでの実行が認定および最適化されたあらゆるソフトウェアが揃う場
仮想マシン観点では、各OS用のVMマスターイメージが 置いてある場所
Ubuntu Server 16.04 LTSのイメージ
作成
16. Azure Market Place ~例~
データ
サイエンス
仮想マシン
Red Hat Enterprise Linux
従量課金でも提供
ネットワーク
仮想アプライアンス
従量課金でも提供SQL
Server
Microsoft SQL Server
F5/Barracuda/Check Point/
Palo Altoなどサードパーティ製
アプライアンスも充実
19. 仮想マシンシリーズ
Ev3 F G H L
NC NCv2 NV SAP
エントリー
レベル
A シリーズより
最大 36% 値下げ
A シリーズより
60%高速な
汎用シリーズ
D シリーズより
35% 高速
Dv2 シリーズと
同じ CPU を
安価で
HPC用
Infiniband
コア数とメモリの
最大サイズ
SAP HANA
ベアメタル
最新の
D シリーズ
メモリ
最適化
NVidia K80 NVidia P100 NVidia V100 NVidia M60
Gridライセンス
A Av2 B D Dv2 Dv3
Fv2
NCv3
Skylake搭載で
最速
負荷増加で
CPU バースト
M
SAP HANA
仮想マシン
ストレージ
最適化
旧世代
22. ディスクストレージ – 管理ディスク VS 非管理ディスク
ディスク(VHD)の置き場所が異なる2種類の管理タイプ
管理ディスク 非管理ディスク(古い)
20000 IOPS / ストレージアカウント
31. Microsoft Assessment and Planning Tool Kit
MAP Toolkit 導入
PC or Server
( お客様先に設置 )
分析 アセスメントレポート
対象サーバー
データのご送付
データ収集
インベントリ情報
パフォーマンス情報
サーバー情報自動収集
移行対象サーバー台数 / ワークロードの明確化
移行先のサイジング・コストシミュレーション
To Be 案のご提示・移行基本方針の策定
移行に有用なアセスメントレポートのご提示
移行アセスメントサービス実施のメリット
移行ターゲットの正確な把握
移行後の To Be 像の具現化
具体的な移行ロードマップの作成が可能に
• ドメイン情報から
• IP アドレスから
etc
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=7826 ( ダウンロード & 利用無料 )
現状環境の調査に使用できるツール
33. Azure Migrate
• Azure VM での推奨サイズ提示
• Azure VM に必要な Storage 数、必要容量提示
• オンプレから Azure への移行方法提示
• Azure 利用時の想定コスト算出
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/azure-migrate/
VMware vSphere Hypervisor 上に作成された VM の情報を取得、評価。
※今後 Hyper-V 対応予定
• ESXi 上の仮想マシンの構成、OS 情報取得
• 各仮想マシンの使用状況の取得
• 基本仮想マシンにエージェントインストール不要
※仮想マシン間の依存関係等を把握するためには、
別途エージェントインストールが必要。
現状環境の調査に使用できるツール
35. 評価にあたっての注意
• Map Tool, Azure Migrate では、若干の出力差異はありますが、
対象サーバの構成情報とパフォーマンス情報の収集といった棚卸が可能です。
• ただし、上記は機械的な処理となるので、
以下のような細かい確認はお客様のお力が必要となります。
✓ 業界の決まりでクラウド上に載せられないデータを持つシステム
✓ クラウド上での動作がベンダーでサポートされていない
アプリケーションやミドルウェアがインストールされているシステム
✓ クラウド上での動作がライセンス違反や契約 / 価格変更の必要がある
アプリケーションやミドルウェアがインストールされているシステム
現状環境の調査に使用できるツール
37. 仮想マシンシリーズ
Ev3 F G H L
NC NCv2 NV SAP
エントリー
レベル
A シリーズより
最大 36% 値下げ
A シリーズより
60%高速な
汎用シリーズ
D シリーズより
35% 高速
Dv2 シリーズと
同じ CPU を
安価で
HPC用
Infiniband
コア数とメモリの
最大サイズ
SAP HANA
ベアメタル
最新の
D シリーズ
メモリ
最適化
NVidia K80 NVidia P100 NVidia V100 NVidia M60
Gridライセンス
A Av2 B D Dv2 Dv3
Fv2
NCv3
Skylake搭載で
最速
負荷増加で
CPU バースト
M
SAP HANA
仮想マシン
ストレージ
最適化
39. vCPU – 仮想マシンの論理コア
ACU (Azure Compute Unit)
シリーズ ACU / vCPU vCore : コア
Aシリーズ 100 1:1
Dv3シリーズ 160-190 2:1
Dv2シリーズ 210-250 1:1
Ev3シリーズ 160-190 2:1
Fv2シリーズ 195-210 2:1
Fシリーズ 210-250 1:1
Hシリーズ 290-300 1:1
仮想マシンサイズごとにvCPU
数が定義
シリーズごとにCPUの種類は異
なり、一部シリーズは種類が明
記(例:Fv2シリーズ -
Intel® Xeon® Platinum
8168)
最新のDv3, Ev3, Fv2などは
ハイパースレッディングがON
vCPUと物理コア
SKU 間で計算 (CPU) パフォーマンスを比較す
るための標準ベンチマーク(vCPUごと)
Aシリーズ=100がベース
他社クラウドとの比較の際に、ハイパース
レッディングがONかOFFかで性能に違いが
出るので注意が必要!
41. 仮想マシンラインナップとそのサイズドキュメント
それぞれの仮想マシンサイズ及び詳細なスペックが記載されています。
用途 シリーズ 関連リンク( Windows VM ) 関連リンク( Linux VM )
汎用 B , Dsv3 , Dv3 , Dsv2 ,
Dv2 , Av2 , DC
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/windows/sizes-
general
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/linux/sizes-general
コンピューティ
ング最適化
Fsv2 , Fs , F https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/windows/sizes-
compute
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/linux/sizes-
compute
メモリ最適化 Esv3 , Ev3 , M , Gs ,
G , Dsv2 11-15 , Dsv2
11-15
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/windows/sizes-
memory
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/linux/sizes-
memory
ストレージ
最適化
Ls https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/windows/sizes-
storage
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/linux/sizes-
storage
GPU 最適化 NC , NCv2 , NCv3 ,
ND , NV , NVv2
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/windows/sizes-
gpu
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/linux/sizes-gpu
HPC H https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/windows/sizes-
hpc
https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/virtual-machines/linux/sizes-hpc
42. おさらい:GiB とは・・・
厳密な数値表現のために
単位 値 単位 値
KB(キロバイト) 10^3 KiB(キビバイト) 2^10
MB(メガバイト) 10^6 MiB(メビバイト) 2^20
GB(ギガバイト) 10^9 GiB(ギビバイト) 2^30
TB(テラバイト) 10^12 TiB(テビバイト) 2^40
Azure のスペック表記は基本右側です。
例えば、
Mシリーズのメモリサイズ 3892 GiB は、約 4179 GB
となります。
44. Compute 費用の比較(1)
※月額 Compute 費用は、東日本リージョン、Linux – CentOS、Standard、730時間稼働想定で、
管理OSディスクを除いた仮想マシン部分の日本円コストのみ試算
Bシリーズ一番安価
Dv3がDv2より安価で
かつ拡張性高い
Dv2はACUが高い(前述)
45. 汎用(Bシリーズ)
B シリーズ = Burstable バースト特性のあるワークロードを安く利用可能!
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/virtual-
machines/windows/b-series-burstable
• Bシリーズには「ベースライン」というパフォーマンス指標があり、それを下回るとクレジットが貯まる
• クレジットが貯まると「ベースライン」を超える性能を出すことができる。
• クレジットがなくなると「ベースライン」の性能までしか出せなくなる
ベースラインを下回っているので
クレジットが貯まっていく
貯まったクレジットを使ってベースライン以上の
性能を出す。その間はクレジットが減っていく
ベースラインを下回っているので
クレジットが貯まっていく
ベースラインを下回っているので
クレジットが貯まっていく
46. Compute 費用の比較(2)
※月額 Compute 費用は、東日本リージョン、Linux – CentOS、Standard、730時間稼働想定で、
管理OSディスクを除いた仮想マシン部分の日本円コストのみ試算
コンピュータ最適化(F)、
メモリ最適化(G)など、ACUや、
その他性能値が高いものが上位に来る
メモリ最適化(E)が最も安価
48. GPU搭載仮想マシンの使い分け
可視化・VDI用 ディープラーニング用 HPC・DL用
NV NVv2
• Nvidia M60
• GPU ごとに GRID
ライセンス(1枚当
たり25ユーザー)
• v2はメモリ2倍、
SSD
ND NDv2
• v1はディープラーニン
グ用GPU P40
• v2はV100が8枚、
NVLINKで相互接
続
NC NCv2 NCv3
• v1はK80, v2は
P100, v3はV100を
装備し、倍精度の
計算も高速
• Infiniband対応し
たインスタンスもあり
49. Infiniband - HPC
• 低遅延・高帯域なRDMA通信が可能
• Hシリーズ・NC(v1-v3)シリーズ、
ND(v1)シリーズで使える
H16rH16r
RDMA
over
Infiniband
50. 0
10
20
30
40
50
通常のネットワーク VS 高速ネットワーク VS Infiniband
仮想マシンごとの想定ネットワーク帯域幅を使い切るには高速ネットワークが必須
Infinibandでは、高速ネットワークを超える性能が利用可能
レイテンシ [μs]帯域幅 [Gbps]
0
100
200
300
400
500
600
H16rDS5_v2 DS5_v2
DS5_v2 H16rDS5_v2
3.8 3.6 ×15.3 13.5
69. 参考 ( Tech Summit 2018 セッション )
こちらも一緒にご覧になるとより理解が深まります。
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