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Überlegungen im Zusammenhang mit der Migration von physischen Labs zu Azure Lab Services

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Azure Lab Services wird am 28. Juni 2027 eingestellt. Weitere Informationen finden Sie im Einstellungsleitfaden.

Mit Azure Lab Services können Sie Labumgebungen bereitstellen, auf die Benutzer jederzeit und von überall aus zugreifen können. Wenn Sie von physischen Labs zu Azure Lab Services migrieren möchten, sollten Sie Ihre Labstruktur neu bewerten, um die Kosten zu minimieren und die Erfahrung für Labersteller und -benutzer zu optimieren. Dieser Artikel enthält Informationen zu den Überlegungen im Zusammenhang mit der Migration von physischen Labs zu Azure Lab Services sowie zu den Vorteilen, die eine solche Migration mit sich bringt.

Überlegungen im Zusammenhang mit der Migration zu Azure Lab Services

Berücksichtigen Sie die folgenden Aspekte, wenn Sie physische Labs zu Azure Lab Services migrieren:

  • Welche Labstruktur wird verwendet? Werden Labs für unterschiedliche Zwecke – also beispielsweise für mehrere Kurse – verwendet (gemeinsam genutztes Lab), oder handelt es sich um dedizierte Labs (Einzwecklab)?
  • Welche Softwareanforderungen hat das Lab?
  • Welche Hardwareanforderungen hat das Lab? Ein gemeinsam genutztes Lab muss die Anforderungen aller Nutzungsszenarien erfüllen und hat somit höhere Anforderungen.

Um ein optimales Ergebnis zu erzielen, müssen die Lab- und Imageinhalte als Ganzes neu bewertet werden. Es wird nicht empfohlen, das gleiche Labimage aus Ihrem physischen Lab ohne Anpassungen wiederzuverwenden.

Labstruktur

In der Regel wird ein physisches Lab gemeinsam von Lernenden aus mehreren Kursen genutzt. Daher sind auf jedem Labcomputer alle Softwareanwendungen der Kurse gleichzeitig installiert. Wenn ein Kurs das Lab verwendet, führen die Lernenden nur eine Teilmenge der Anwendungen aus, die für ihren Kurs relevant sind.

Diese Art von physischem Computerlab führt häufig zu höheren Hardwareanforderungen:

  • Gegebenenfalls wird ein großer Datenträger benötigt, um die diversen benötigten Anwendungen der Kurse zu installieren, die das Lab gemeinsam nutzen.
  • Einige Anwendungen benötigen mehr Rechenleistung als andere oder erfordern spezielle Prozessoren (z. B. eine GPU). Durch die Installation mehrerer Anwendungen auf dem gleichen Labcomputer muss jeder Computer über angemessene Hardware für die Ausführung der rechenintensivsten Anwendungen verfügen.

Für Kurse, die das Lab nur für Anwendungen nutzen, die weniger Arbeitsspeicher, Rechenleistung oder Speicherplatz benötigen, ist diese Hardwareausstattung jedoch eigentlich übertrieben.

Azure Lab Services ist auf eine effizientere Hardwarenutzung ausgelegt, wodurch Sie nur für das bezahlen, was Ihre Benutzer tatsächlich benötigen und verwenden. Azure Lab Services bietet eine differenziertere Labstruktur:

  • Für jeden Kurs (oder jede Sitzung eines Kurses) wird ein eigenes Lab erstellt.
  • Im Image des Labs werden nur die Softwareanwendungen installiert, die vom jeweiligen Kurs benötigt werden.

Diese Struktur trägt dazu bei, die optimale VM-Größe für jeden Kurs basierend auf der spezifischen Workload zu identifizieren und die benötigte Datenträgergröße zu verringern. (Azure Lab Services unterstützt derzeit eine Datenträgergröße von 127 GB.)

Wenn Sie Azure Lab Services verwenden, empfiehlt es sich, Einzwecklabs zu nutzen.

Weitere Informationen zum Strukturieren von Labs finden Sie hier im Azure Lab Services-Administratorhandbuch.

Vorteile

Die Verwendung von Einzwecklabs (z. B. ein Kurs pro Lab) hat mehrere Vorteile:

  • Sie können die Kosten optimieren, indem Sie die passende VM-Größe für das jeweilige Lab auswählen. Weitere Informationen finden Sie im exemplarischen Anwendungsfall und der zugehörigen Kostenanalyse weiter unten.

  • Lab-VMs enthalten nur die Software, die für ihren Zweck benötigt wird. Dies vereinfacht die Einrichtung und Wartung von Labs durch Labersteller und bietet mehr Klarheit für Labbenutzer.

  • Der Zugriff auf die einzelnen Labs erfolgt kontrolliert. Labbenutzer erhalten nur Zugriff auf Labs und Software, die sie benötigen. Informationen zum Hinzufügen und Verwalten von Labbenutzern finden Sie hier.

  • Durch die Nutzung folgender Features lassen sich die Kosten noch weiter optimieren:

    • Zeitpläne werden verwendet, um alle virtuellen Computer innerhalb eines Labs gemäß dem Stundenplan des jeweiligen Kurses automatisch zu starten und zu beenden.
    • Kontingente ermöglichen es Ihnen, zu steuern, wie lange die Lernenden des jeweiligen Kurses außerhalb der für sie geplanten Stunden auf VMs zugreifen können.

Exemplarischer Anwendungsfall

Sehen Sie sich die folgende Konfiguration eines physischen Labs an, bei der das Lab von mehreren Kursen gemeinsam genutzt wird:

  • Ein Technikkurs mit 100 Lernenden, in dem SolidWorks verwendet wird.
  • Ein Mathematikkurs mit ebenfalls 100 Lernenden, in dem MATLAB verwendet wird.

Da diese beiden Kurse das physische Lab gemeinsam nutzen, ist auf jedem Labcomputer sowohl SolidWorks als auch MATLAB installiert (zusammen mit verschiedenen anderen gängigen Anwendungen wie Word oder Excel). Eine wichtige Information ist außerdem, dass SolidWorks rechenintensiver ist, da es in der Regel eine GPU erfordert.

Gehen Sie wie folgt vor, um dieses physische Lab zu Azure Lab Services zu migrieren:

  • Erstellen Sie zwei Labs: eins für den Technikkurs und eins für den Mathematikkurs.
  • Erstellen Sie zwei VM-Images: eins mit SolidWorks-Installation und eins mit MATLAB.

Da SolidWorks eine GPU erfordert, wird für den Technikkurs die VM-Größe Kleine GPU (Visualisierung) verwendet. Für das Lab des Mathematikkurses wird nur eine VM-Größe vom Typ Mittel benötigt.

Die folgende Abbildung zeigt, wie sich die Labstruktur ändert, wenn dieses physische Lab zu Azure Lab Services migriert wird:

Diagramm: Struktur des physischen Labs und des Ziellabs in Azure Lab Services

Kostenanalyse

In diesem Beispiel unterscheiden sich die Kosten pro Nutzungsstunde für die beiden VM-Größen erheblich:

  • Kleine GPU (Visualisierung): Aufgrund der gebotenen hohen Rechenleistung liegen die Kosten bei 160 Lab-Einheiten pro Stunde.
  • Mittel: Bietet zwar weniger Rechenleistung, ist aber für viele Arten von Kursen geeignet. Die Kosten liegen nur bei 55 Lab-Einheiten pro Stunde.

Durch die Verwendung separater Labs und die Zuweisung der kleinsten geeigneten VM-Größe für das jeweilige Lab können die Gesamtkosten für die Ausführung der Labs gesenkt werden.

Stellen Sie sich ein Nutzungsszenario vor, in dem Lernende ihre VM insgesamt zehn Stunden verwenden:

  • Bei Verwendung eines einzelnen Labs mit der Größe „Kleine GPU (Visualisierung)“, das sowohl von Lernenden aus dem Technikkurs als auch von Lernenden aus dem Mathematikkurs genutzt wird, ergibt sich folgende geschätzte Nutzung:

    10 Stunden × 200 Lernende × 160 Lab-Einheiten/Stunde = 320.000 Lab-Einheiten

  • Bei separaten Labs mit der Größe „Kleine GPU (Visualisierung)“ für den Technikkurs und der Größe „Mittel“ für den Mathematikkurs ergibt sich folgende geschätzte Nutzung:

    • Lab für den Technikkurs: 10 Stunden × 100 Lernende × 160 Lab-Einheiten/Stunde = 160.000 Lab-Einheiten

    • Lab für den Mathematikkurs: 10 Stunden × 100 Lernende × 55 Lab-Einheiten/Stunde = 55.000 Lab-Einheiten

    Die Gesamtsumme für das Technik- und das Mathematiklab beträgt also 215.000.

Durch die Verwendung einer differenzierteren Labstruktur können beim Ausführen der Labs insgesamt 33 Prozent eingespart werden. Bedenken Sie außerdem, dass Sie nur für die Anzahl von Stunden bezahlen, in denen die Lernenden ihre virtuellen Computer tatsächlich nutzen. Wenn Lernende ihre virtuellen Computer weniger verwenden, sind die tatsächlichen Kosten geringer.

Wichtig

Diese Kostenschätzung dient ausschließlich zu Beispielzwecken. Weitere Informationen zu den aktuellen Preisen finden Sie unter Azure Lab Services – Preise.

Vorbereiten der Migration zu Azure Lab Services

Wenn Sie mit der Verwendung von Azure Lab Services beginnen, sollten sich IT-Abteilung und Lehrkräfte frühzeitig im Planungsprozess abstimmen, um Folgendes zu ermitteln:

  • Die spezifischen Softwareanwendungen, die für den jeweiligen Kurs benötigt werden. Weitere Informationen zu Softwareanforderungen von Labs finden Sie hier.
  • Die Workloads, die Lernende im Rahmen des Labs ausführen

Diese Informationen werden benötigt, um bei der Erstellung eines Labs die passende VM-Größe auswählen und das Image auf der Vorlagen-VM einrichten zu können. Weitere Informationen zur Dimensionierung von VMs in Azure Lab Services finden Sie hier.

Bei der Wahl der passenden VM-Größe empfiehlt es sich, mit der kleinsten VM-Größe zu beginnen, die die Hardwareanforderungen für Ihre Anwendungen erfüllt. Bitten Sie dann eine Lehrkraft, eine Verbindung mit einer Übungs-VM herzustellen und Workloads zu testen, die Lernende üblicherweise ausführen, um eine angemessene Leistung und Erfahrung sicherzustellen. Unter Klassentypen in Azure Lab Services finden Sie praktische reale Beispiele zur Einrichtung von Anwendungen für Kurse sowie die jeweils empfohlene VM-Größe.

Azure Compute Gallery ist zudem hilfreich für die Erstellung und Speicherung benutzerdefinierter Images. Mit einem Computekatalog können Sie ein Image einmal erstellen und für die Erstellung mehrerer Labs wiederverwenden.

Zusammenfassung

Azure Lab Services bietet zahlreiche Vorteile, um die Kosten für die Ausführung Ihrer Labs zu optimieren, die Einrichtung und Wartung zu vereinfachen und von einer differenzierten Zugriffssteuerung zu profitieren. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, empfiehlt es sich, Ihre Labs in Azure Lab Services so zu strukturieren, dass sie einen einzelnen Zweck erfüllen. Erstellen Sie also beispielsweise separate Labs für jede Präsenzschulung.

Nächste Schritte