Perfiles de carga de trabajo en Azure Container Apps
Un perfil de carga de trabajo determina la cantidad de recursos de proceso y memoria disponibles para las aplicaciones de contenedor implementadas en un entorno.
Los perfiles están configurados para adaptarse a las diferentes necesidades de las aplicaciones.
| Tipo de perfil | Descripción | Uso posible |
|---|---|---|
| Consumo | Se agrega automáticamente a cualquier nuevo entorno. | Aplicaciones que no presentan requisitos de hardware específicos |
| Dedicado (de uso general) | Equilibrio de recursos de memoria y proceso. | Aplicaciones que requieren mayores cantidades de CPU o memoria. |
| Dedicado (optimizado para memoria) | Aumento de recursos de memoria. | Aplicaciones que necesitan acceso a datos grandes en memoria, modelos de aprendizaje automático en memoria u otros requisitos de memoria elevada. |
| Dedicado (habilitado para GPU) (versión preliminar) | Habilitado para GPU con un aumento de los recursos de memoria y proceso disponibles en las regiones Oeste de EE. UU. 3 y Norte de Europa. | Aplicaciones que requieren GPU |
Nota:
Al usar perfiles de carga de trabajo habilitados para GPU, asegúrese de que la aplicación ejecuta la versión más reciente de CUDA.
El perfil de carga de trabajo de consumo es el perfil predeterminado agregado a cada tipo de entorno de perfiles de carga de trabajo. Puede agregar perfiles de carga de trabajo dedicados al entorno al crearlo o después de crearlo. Los entornos de perfiles de carga de trabajo se implementan por separado de los entornos de solo consumo.
Para cada perfil de carga de trabajo dedicado de su entorno, puede hacer lo siguiente:
- Seleccionar el tipo y el tamaño.
- Implementar varias aplicaciones en el perfil.
- Usar el escalado automático para agregar y quitar instancias en función de las necesidades de las aplicaciones.
- Limitar el escalado del perfil para controlar mejor los costos.
Puede configurar cada una de las aplicaciones para que se ejecute en cualquiera de los perfiles de carga de trabajo definidos en el entorno de Container Apps. Esta configuración es idónea para implementar microservicios donde cada aplicación se puede ejecutar en la infraestructura de proceso adecuada.
Nota:
Solo puede aplicar un perfil de carga de trabajo de GPU a un entorno mientras se crea el entorno.
Tipos de perfil
Hay diferentes tipos y tamaños de perfiles de carga de trabajo disponibles por región. De forma predeterminada, cada plan dedicado incluye un perfil de consumo, pero también puede agregar cualquiera de los perfiles siguientes:
| Nombre para mostrar | Nombre | vCPU | Memoria (GiB) | GPU | Category | Asignación |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Consumo | Consumo | 4 | 8 | - | Consumo | por réplica |
| Consumo-GPU-NC24-A100 (vista preliminar) | GPU de consumo | 24 | 220 | 1 | Consumo | por réplica |
| Consumo-GPU-NC8as-T4 (vista preliminar) | GPU de consumo | 8 | 56 | 1 | Consumo | por réplica |
| Dedicated-D4 | D4 | 4 | 16 | - | Uso general | por nodo |
| Dedicated-D8 | D8 | 8 | 32 | - | Uso general | por nodo |
| Dedicated-D16 | D16 | 16 | 64 | - | Uso general | por nodo |
| Dedicated-D32 | D32 | 32 | 128 | - | Uso general | por nodo |
| Dedicated-E4 | E4 | 4 | 32 | - | Memoria optimizada | por nodo |
| Dedicated-E8 | E8 | 8 | 64 | - | Memoria optimizada | por nodo |
| Dedicated-E16 | E16 | 16 | 128 | - | Memoria optimizada | por nodo |
| Dedicated-E32 | E32 | 32 | 256 | - | Memoria optimizada | por nodo |
| Dedicado-NC24-A100 (versión preliminar) | NC24-A100 | 24 | 220 | 1 | GPU habilitada | por nodo* |
| Dedicado-NC48-A100 (versión preliminar) | NC48-A100 | 48 | 440 | 2 | GPU habilitada | por nodo* |
| Dedicado-NC96-A100 (versión preliminar) | NC96-A100 | 96 | 880 | 4 | GPU habilitada | por nodo* |
* La capacidad se asigna según el caso. Envíe una incidencia de soporte técnico para solicitar la cantidad de capacidad necesaria para la aplicación.
Nota:
El comando az containerapp env workload-profile set ya no está disponible para seleccionar un perfil de carga de trabajo. En su lugar, use az containerapp env workload-profile add o az containerapp env workload-profile update.
Además de diferentes tamaños de núcleo y memoria, los perfiles de carga de trabajo también tienen diferentes límites de tamaño de imagen disponibles. Para más información sobre los límites de tamaño de imagen de las aplicaciones de contenedor, consulte Referencia de hardware.
La disponibilidad de diferentes perfiles de carga de trabajo varía según la región.
Consumo de recursos
Puede restringir el uso de memoria y CPU de cada aplicación dentro de un perfil de carga de trabajo, y puede ejecutar varias aplicaciones dentro de una sola instancia de un perfil de carga de trabajo. Sin embargo, el total de recursos disponibles para una aplicación de contenedor es menor que los recursos asignados a un perfil. La diferencia entre los recursos asignados y disponibles es la cantidad reservada por el entorno de ejecución de Container Apps.
Ampliación
Cuando la demanda de nuevas aplicaciones o más réplicas de una aplicación existente supera los recursos actuales del perfil, se pueden agregar instancias de perfil.
Al mismo tiempo, si el número de réplicas necesarias disminuye, se pueden quitar instancias de perfil. Tiene control sobre las restricciones en el número mínimo y máximo de instancias de perfil.
Azure calcula la facturación en gran medida en función del número de instancias de perfil en ejecución.
Redes
Cuando se usa el entorno de perfiles de carga de trabajo, hay disponibles características de red adicionales que protegen completamente el tráfico de red de entrada y salida (como las rutas definidas por el usuario). Para más información sobre qué características de red se admiten, consulte Redes en el entorno de Azure Container Apps. Para conocer los pasos sobre cómo proteger la red con Container Apps, consulte la sección Bloqueo del entorno de la aplicación de contenedor.