Azure 仮想マシンサイズの選択方法の指針【4/6 更新】


2017/4/14 更新: ベンチマーク手法について別の方法に関する情報も追加しました。

Microsoft Azure で利用できる仮想マシンのサイズには、様々なものがあります。開発とテストに適したエントリ レベルの経済的な A シリーズ (A0~A7) とそれに続く Av2 シリーズ、最も汎用的に使える D シリーズと、平均 35% 高速な CPU を搭載する次世代の Dv2 シリーズ、コンピューティング集中型のワークロードに最適化され、CPU 対メモリ比に優れてコストパフォーマンスが良い F シリーズ、D シリーズの 2 倍のメモリと 4 倍の SSD を搭載し、大規模なデータ処理に適した G シリーズ、分子モデリングや計算流体力学などの科学計算向けのハイパフォーマンスなA8 ~ A11 および H シリーズ、ストレージに最適化された L シリーズ、GPU が有効でグラフィックやビデオ処理などに適した N シリーズ、高負荷の I/O ワークロード向けに Premium Storage を使用できるDS シリーズDSv2 シリーズFs シリーズ、および GS シリーズなどです。

 

azure-iaas-overview

 

業務システム稼働に検討されやすい主な仮想マシンは?

この中で、業務システム向けの仮想マシンはどれでしょう。Azure には本番システム稼働に適した 4 コアから 8 コアの仮想マシンが充実しています。代表的な仮想マシンは以下の通りです。

# #Core VM item Memory (GiB) HDD/SSD Disk Size (GB)
1 4 A3 7 HDD 285
2 D3 14 SSD 200
3 D3v2 14 SSD 200
4 F4 8 SSD 64
5 G2 56 SSD 768
6 6 NV6 56 SSD 340
7 NC6 56 SSD 340
8 8 A4 14 HDD 240
9 A8v2 16 SSD 80
10 A10 56 HDD 382
11 D4 28 SSD 400
12 D4v2 28 SSD 400
13 F8 16 SSD 128
14 G3 112 SSD 1,536
15 L8 64 SSD 1,388
16 H8 56 SSD 1,000

 

これだけたくさんあると、どれを選べばいいのか迷いますが、目安としては、テスト用か本番用かを切り分け、あとはメモリやストレージをたくさん必要とするかどうかで判断することをお勧めします。マイクロソフトが公開している公式なベンチマーク情報は Compute benchmark scores for Windows VMs(英語)をご参照ください。

今回は簡易的に、PC用のベンチマーク ソフトである PassMark Score で Surface Pro 4 を使ってデータを収集してみました。Surface Pro 4 と同等以下のスコアしか出ない D3、A3、A4、A8v2 は業務システムへの適用を考えず、テスト用か限定した用途への適用が妥当と考えられます。また、基本的には高額な仮想マシンになるにつれパフォーマンスも向上することから必要なメモリやディスク容量を確認しつつ CPU パフォーマンスが十分かで判断して選択してください。

ベンチマークテストの値 (パフォーマンス) とコストで各仮想マシンをプロットしてみると以下の図のようになります。

azure-vm-perf-vs-cost-map

まとめ!!

基本的には Dv2 を第一オプションとして選択

必要に応じ以下シリーズを選択肢とする。

  • メモリ最適化が必要な場合は G シリーズ
  • ストレージ最適化が必要な場合は L シリーズ
  • ハイパフォーマンスが必要な場合は H シリーズ
  • GPU 利用時 は N シリーズ

 

D シリーズおよび v2 を含む A8 までの A シリーズは余程の理由がない限り選択することは望ましくない

D シリーズなら Dv2 シリーズの選択をまずは検討すべき。

 

ご参考:

ちなみにAzureでは、仮想マシンのパフォーマンスを比較するためのスコアとしてAzure Computing Unit (ACU)という概念があります。パフォーマンスニーズに応じた仮想マシンファミリを見つけるのに役立ちますので、ご参考までにリンクを掲載します。

Azure コンピューティング ユニット (ACU)

 

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