Azure Container Apps のワークロード プロファイル
ワークロード プロファイルにより、環境にデプロイされたコンテナー アプリで使用できるコンピューティング リソースとメモリ リソースの量が決定されます。
プロファイルは、アプリケーションのさまざまなニーズに合わせて構成されます。
| プロファイルの種類 | 説明 | 考えられる用途 |
|---|---|---|
| 従量課金 | あらゆる新しい環境に自動的に追加されます。 | 特定のハードウェア要件を必要としないアプリ |
| 専用 (汎用) | メモリ リソースとコンピューティング リソースのバランス | 大量の CPU やメモリを必要とするアプリ |
| 専用 (メモリ最適化) | メモリ リソースの増加 | 大量のメモリ内データ、メモリ内機械学習モデル、またはその他の高いメモリ要件へのアクセスが必要なアプリ |
| 専用 (GPU 対応) (プレビュー) | GPU は、米国西部 3 リージョンと北ヨーロッパ リージョンで使用可能なメモリとコンピューティング リソースの増加に対応しています。 | GPU を必要とするアプリ |
Note
GPU 対応ワークロード プロファイルを使用する場合、アプリケーションで最新バージョンの CUDA が実行されていることを確認します。
従量課金ワークロード プロファイルは、すべてのワークロード プロファイルの環境の種類に追加される既定のプロファイルです。 専用ワークロード プロファイルは、環境の作成時または作成後に追加できます。 ワークロード プロファイル環境は、従量課金のみの環境とは別にデプロイされます。
環境内の専用ワークロード プロファイルごとに、次のことができます。
- 種類とサイズを選択する
- プロファイルに複数のアプリをデプロイする
- 自動スケールを使用して、アプリのニーズに基づいてインスタンスを追加および削除する
- プロファイルのスケーリングを制限して、コストをより適切に管理する
Container Apps 環境で定義されているいずれかのワークロード プロファイルで実行するように、各アプリを構成できます。 この構成は、適切なコンピューティング インフラストラクチャで各アプリを実行できるマイクロサービスをデプロイする場合に最適です。
Note
GPU ワークロード プロファイルは、環境の作成時にのみ環境に適用できます。
プロファイルの種類
使用できるワークロード プロファイルの種類とサイズは、リージョンごとに異なります。 既定では、個々の専用プランには従量課金プロファイルが含まれていますが、次のいずれかのプロファイルを追加することもできます。
| [表示名] | 名前 | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | カテゴリ | 配賦 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 従量課金 | 従量課金 | 4 | 8 | - | 従量課金 | レプリカごと |
| Consumption-GPU-NC24-A100 (プレビュー) | 従量課金 GPU | 24 | 220 | 1 | 従量課金プラン | レプリカごと |
| Consumption-GPU-NC8as-T4 (プレビュー) | 従量課金 GPU | 8 | 56 | 1 | 従量課金プラン | レプリカごと |
| Dedicated-D4 | D4 | 4 | 16 | - | 汎用 | ノードごと |
| Dedicated-D8 | D8 | 8 | 32 | - | 汎用 | ノードごと |
| Dedicated-D16 | D16 | 16 | 64 | - | 汎用 | ノードごと |
| Dedicated-D32 | D32 | 32 | 128 | - | 汎用 | ノードごと |
| Dedicated-E4 | E4 | 4 | 32 | - | メモリの最適化 | ノードごと |
| Dedicated-E8 | E8 | 8 | 64 | - | メモリの最適化 | ノードごと |
| Dedicated-E16 | E16 | 16 | 128 | - | メモリの最適化 | ノードごと |
| Dedicated-E32 | E32 | 32 | 256 | - | メモリの最適化 | ノードごと |
| 専用 -NC24-A100 (プレビュー) | NC24-A100 | 24 | 220 | 1 | GPU 有効 | ノードごと* |
| 専用 -NC48-A100 (プレビュー) | NC48-A100 | 48 | 440 | 2 | GPU 有効 | ノードごと* |
| 専用 -NC96-A100 (プレビュー) | NC96-A100 | 96 | 880 | 4 | GPU 有効 | ノードごと* |
* 容量はケースごとに割り当てられます。 サポート チケットを送信して、アプリケーションに必要な容量を要求します。
Note
コマンド az containerapp env workload-profile set を使用して、ワークロード プロファイルを選択することはできなくなりました。 代わりに、az containerapp env workload-profile add または az containerapp env workload-profile update を使用してください。
ワークロード プロファイルでは、さまざまなコア サイズとメモリ サイズがあることに加えて、使用可能なイメージ サイズの制限も異なります。 コンテナー アプリのイメージ サイズの制限の詳細については、ハードウェア リファレンスを参照してください。
さまざまなワークロード プロファイルを利用できるかどうかは、リージョンによって異なります。
リソース消費
ワークロード プロファイル内の各アプリのメモリと CPU の使用量を制限したり、ワークロード プロファイルの 1 つのインスタンス内で複数のアプリを実行したりできます。 ただし、コンテナー アプリで使用できるリソースの合計は、プロファイルに割り当てられているリソースよりも少なくなります。 割り当てられたリソースと使用可能なリソースの差は、Container Apps ランタイムによって予約された量です。
スケーリング
新しいアプリや、既存のアプリのレプリカを増やす需要がプロファイルの現在のリソースを超える場合、プロファイル インスタンスが追加される可能性があります。
同時に、必要なレプリカの数が減少すると、プロファイル インスタンスが削除される可能性があります。 プロファイル インスタンスの最小数と最大数に対する制約を制御できます。
Azure では、実行中のプロファイル インスタンスの数に主に基づいて課金が計算されます。
ネットワーク
ワークロード プロファイル環境を使用すると、イングレスおよびエグレスのネットワーク トラフィック (ユーザー定義ルートなど) を完全にセキュリティ保護する追加のネットワーク機能を使用できます。 サポートされているネットワーク機能の詳細については、「Azure Container Apps 環境でのネットワーク」を参照してください。 Container Apps を使用してネットワークをセキュリティで保護する手順については、コンテナー アプリ環境のロックダウンに関するセクションを参照してください。