Azure Lab Services - 管理者ガイド
重要
Azure Lab Services は 2027 年 6 月 28 日に廃止されます。 詳細については、提供終了ガイドを参照してください。
大学のクラウド リソースを管理する情報技術 (IT) 管理者は、通常、学校のラボ プランの設定を担当します。 ラボ プランの設定後、管理者または教師はラボ プランに関連付けられているラボを作成します。 この記事では、関連する Azure リソースの概要を説明し、それらを作成するためのガイダンスを示します。
Note
この記事では、ラボ アカウントに代わり導入されたラボ プランで使用できる機能について説明します。
一部のリソースは、ラボ プラン用の設定に応じて、お使いのサブスクリプションまたは Azure Lab Services によって管理されるサブスクリプションでホストされます。
- ラボ VM は、Azure Lab Services の所有する Azure サブスクリプションでホストされます。
- ラボ プラン、ラボ、コンピューティング ギャラリー、およびイメージ バージョンは、サブスクリプション内でホストされます。
- 高度なネットワークを使用している場合は、ラボ VM の仮想ネットワークとネットワーク関連のリソースがサブスクリプション内でホストされます。 それ以外の場合、仮想ネットワークは Azure Lab Services によって管理されるサブスクリプションでホストされます。
- ラボ プラン、ラボ、およびコンピューティング ギャラリーを同じリソース グループまたは異なるリソース グループに配置できます。
Note
まだラボ アカウントを使用している場合は、「ラボ アカウントを使用する際の管理者ガイド」を参照してください。
詳細については、「ラボ アーキテクチャの基礎」を参照してください。
サブスクリプション
大学は 1 つ以上の Azure サブスクリプションを持っている場合があります。 サブスクリプションを使用して、ラボ プランおよびラボなど、サブスクリプションで使用される Azure リソースおよびサービスの課金とセキュリティを管理します。
次の理由から、ラボ プランとそのサブスクリプションの関係は重要です。
- 課金は、ラボ プランを含むサブスクリプションを通じて報告されます。
- サブスクリプションの Microsoft Entra テナント内のユーザーに、Azure Lab Services ラボ プランおよびラボを管理する権限を付与できます。 ラボプラン所有者、ラボプラン共同作成者、ラボ作成者、またはラボ所有者として追加することができます。 組み込みの RBAC ロールの詳細については、「ID の管理」を参照してください。
ラボ サービス仮想マシン (VM) は、Azure Lab Services が所有するサブスクリプションで管理およびホストされます。
リソース グループ
サブスクリプションには、1 つ以上のリソース グループが含まれます。 リソース グループにより、同じソリューションで一緒に使用される Azure リソースの論理グループが作成されます。
ラボ プランを作成する前に、そのラボ プランを含むリソース グループを構成します。 リソース グループに注意深く名前を付けます。 ラボは、Lab Services Web ポータル (https://labs.azure.com) のリソース グループ名でグループ化されます。
また、Azure Compute Gallery を作成するときにもリソース グループが必要です。 ラボ プランとコンピューティング ギャラリーは、同一のリソース グループ内または別のリソース グループ内に配置できます。 さまざまなソリューション間でコンピューティング ギャラリーを共有する予定がある場合は、後者の方法を選択できます。
リソースグループの構造体を計画するために、前もって時間を投資することをお勧めします。 ラボ プランまたはコンピューティング ギャラリー リソース グループは作成後に変更することはできません。 これらのリソースのリソース グループを変更する必要がある場合は、削除して再作成する必要があります。
ラボ計画
ラボ プランは、ラボの作成に影響を与える構成一式です。 ラボ プランは、0 個以上のラボに関連付けることができます。 Azure Lab Services の使用を開始すると、1 つのラボ プランが作成される場合があります。 ラボの使用をスケールアップするに従って、追加のラボ プランを作成することもできます。
複数のラボ プランが役立つ可能性のあるシナリオを以下のリストに示します。
複数のラボのさまざまなポリシー要件を管理する
ラボ プランを作成するときに、そこで作成されたすべてのラボに適用される次のようなポリシーを設定します:
- ラボでアクセスできる共有リソースがある Azure 仮想ネットワーク。 たとえば、仮想ネットワーク内のライセンス サーバーへのアクセスを必要とする一連のラボがある場合などがあります。
- ラボで VM の作成に使用できる仮想マシン (VM) イメージ。 たとえば、Data Science VM for Linux Azure Marketplace イメージへのアクセスを必要とする一連のラボがある場合などがあります。
各ラボに固有のポリシー要件がある場合は、各ラボを個別に管理するための個別のラボ 計画を作成することが必要になる場合があります。
パイロット ラボをアクティブなまたは運用環境のラボから分離する
アクティブなラボに影響を与えずに、ラボ計画のポリシー変更をパイロット運用する必要がある場合があります。 パイロット用に別のラボ プランを作成することで変更を分離できます。
ラボ
ラボには、学生 1 人に 1 つずつ割り当てられた VM が含まれます。 一般に、次のことを想定できます。
- クラスごとに 1 つのラボがあります。
- 学期、四半期、またはその他の学期制度ごとに、新しいラボのセットを作成します。 同じイメージを使用する必要があるクラスの場合は、コンピューティング ギャラリーを使用する必要があります。 こうすることで、ラボおよび学期間で、イメージを再利用できます。
ラボを構築する方法を決定する際には、次の点を考慮します:
ラボ内のすべての VM は、発行されている同じイメージを使用してデプロイされる
そのため、異なるラボ イメージを同時に発行する必要があるクラスがある場合は、イメージごとに個別のラボを作成する必要があります。
使用量クォータはラボ レベルで設定され、ラボ内のすべてのユーザーに適用される
この場合、ユーザーに異なるクォータを設定するには、個別のラボを作成する必要があります。 ただし、クォータを設定したら、特定のユーザーに対してさらに時間を追加することができます。
起動またはシャットダウンのスケジュールはラボ レベルで設定され、ラボ内のすべての VM に適用される
クォータの設定と同様に、ユーザーに異なるスケジュールを設定する必要がある場合は、スケジュールごとに個別のラボを作成する必要があります。
既定では、ラボごとに独自の仮想ネットワークが設定されます。 高度なネットワークを使用する場合、各ラボでは指定されたネットワークが使用されます。
Azure Compute Gallery
Azure Compute Gallery は、ラボ プランにアタッチされます。 保存されたイメージの中央リポジトリとして機能します。 教師がラボのテンプレート VM からエクスポートすると、イメージがギャラリーに保存されます。 教師がテンプレート VM を変更してエクスポートするたびに、新しいイメージの定義またはバージョンがギャラリーに作成されます。
教師は、新しいラボを作成するときに、コンピューティング ギャラリーからイメージ バージョンを公開できます。 ギャラリーにはイメージの複数のバージョンが格納されますが、教師がラボの作成時に選択できるのは最新バージョンに限られます。 最新バージョンは、MajorVersion、MinorVersion、Patch の順で最高値に基づいて選択されます。 バージョン管理の詳細については、「イメージ バージョン」を参照してください。
コンピューティング ギャラリーはオプションのリソースです。 少数のラボから始める場合は、すぐには必要ない場合があります。 コンピューティング ギャラリーには、追加のラボにスケールアップするときに役立つ多くの利点があります:
テンプレート VM イメージの複数のバージョンを保存して管理できる
カスタム イメージを作成したり、構成やソフトウェアなどの変更を Azure Marketplace ギャラリーからイメージに加えたりするのに便利です。 たとえば、さまざまなソフトウェアやツールをインストールする必要がある場合などです。 これらの前提条件を学生が各自、手動でインストールする必要はなく、テンプレート VM イメージのさまざまなバージョンをコンピューティング ギャラリーにエクスポートできます。 新しいラボを作成するときに、これらのイメージ バージョンを使用できます。
ラボ間でテンプレート VM イメージを共有または再利用できる
新しいラボを作成するたびに最初から構成しなくて済むように、イメージを保存して再使用できます。 たとえば、複数のクラスで同じイメージを使用する必要がある場合、それを作成し、コンピューティング ギャラリーにエクスポートすると、ラボ間で共有できるようになります。
ラボの外部にある他の環境から独自のカスタム イメージをアップロードできる
ラボのコンテキストの外部にある他の環境からカスタム イメージをアップロードすることができます。 たとえば、独自の物理ラボ環境や Azure VM から、コンピューティング ギャラリーにイメージをアップロードできます。 イメージをギャラリーにインポートすると、そのイメージを使用してラボを作成できます。
コンピューティング ギャラリー イメージを論理的にグループ化するには、次のいずれかの方法を使用できます:
- 複数のコンピューティング ギャラリーを作成します。 各ラボ プランで接続できるコンピューティング ギャラリーは 1 つに限られるため、このオプションでは複数のラボ プランを作成することも必要になります。
- 複数のラボ プランで共有される 1 つのコンピューティング ギャラリーを使用する。 この場合、各ラボ プランでは、そのプラン内のラボに適用可能なイメージだけを有効にすることができます。
名前を付ける
Azure Lab Services の使用を開始するときは、Azure および Azure Lab Services リソースの名前付け規則を確立することをお勧めします。 リソースの名前付けの制限については、「Microsoft.LabServices の名前付け規則と制限」を参照してください。 確立する名前付け規則は組織のニーズに固有のものですが、次の表にガイドラインを示します:
| リソースの種類 | 役割 | 提案されるパターン | 例 |
|---|---|---|---|
| リソース グループ | 1 つ以上のラボ プラン、ラボ、またはコンピューティング ギャラリーが含まれる。 | rg-labs-{org-name}-{env}-{instance}、rg-labs-{dept-name}-{env}-{instance} | rg-labs-contoso-pilot、rg-labs--math-prod-001 |
| ラボ計画 | 新しく作成されたラボのテンプレート。 | lp-{org-name}-{env}-{instance}、lp-{dept-name}-{env}-{instance} | lp-contoso、lp-contoso-pilot、lp-math-001 |
| ラボ | 学生の VM が含まれる。 | {class-name}-{time}-{educator} | CS101-Fall2021、CS101-Fall2021-JohnDoe |
| Azure Compute Gallery | VM イメージのバージョンが含まれる。 | sig_{org-name}_{env}_{instance}、sig_{dept-name}_{env}_{instance} | sig_contoso_001、sig_math_prod_001 |
次の表では、推奨される名前パターンでいくつかの用語とトークンが使用されています:
| パターン用語/トークン | 定義 | 例 |
|---|---|---|
| {org-name} | スペースのない組織の短い名前のトークン。 | contoso |
| {dept-name} | 組織内の部署の短い名前のトークン。 | math、bio、cs |
| {env} | 環境名のトークン。 | 実稼働用の prod、小規模テスト用のパイロット |
| {instance} | 複数のリソースが作成された場合にインスタンスを識別する番号。 | 001、123 |
| {class-name} | サポートされているクラスの短い名前またはコードのトークン。 | CS101、BIO101 |
| {educator} | ラボを実行している教師の別名。 | johndoe |
| {time} | クラスが提供されている時間の短い名前 (スペースなし) のトークン。 | Spring2021、Dec2021 |
| rg | リソースがリソース グループであることを示します。 | |
| lp | リソースがラボ プランであることを示します。 | |
| sig | リソースがコンピューティング ギャラリーであることを示します。 |
他の Azure リソースの名前付けの詳細については、Azure リソースの名前付け規則に関する記事をご覧ください。
リージョン
Azure Lab Services のリソースを設定する場合、リージョン、つまりリソースをホストするデータ センターの場所を指定する必要があります。 ラボ プランでは、ラボを作成するリージョンを 1 つ以上有効にすることができます。
リソース グループ。 リージョンでは、リソース グループに関する情報を保存するデータ センターを指定します。 Azure リソースは、属するリソース グループとは別のリージョンに入ることができます。
ラボ プラン。 ラボ プランの場所は、リソースが存在するリージョンを示します。 ラボ プランが独自の仮想ネットワークに接続されている場合、ネットワークはラボ プランと同じリージョンに存在する必要があります。 また、ラボは、その仮想ネットワークと同じ Azure リージョンに作成されます。
ラボ。 ラボが存在する場所は多様です。 ラボ計画と同じ場所である必要はありません。 管理者は、ラボ プランの設定を使用して、どのリージョンにラボを作成できるかを制御します。
原則として、リソースのリージョンはユーザーに最も近いものに設定します。 ラボの場合、これは、学生の最も近くにラボを作成することを意味します。 世界中に学生がいるコースの場合は、中央に配置されたラボを作成するか、リージョンに応じて複数のラボにクラスを分割してみてください。
Note
リージョンに十分な VM 容量を確保するには、まずは、容量を要求します。
VM のサイズ設定
管理者またはラボ作成者は、ラボを作成するときに、教室のニーズに応じてさまざまな VM サイズから選択できます。 特定の VM サイズの可用性は、ラボ プランがあるリージョンによって異なります。 より多くの容量を要求する方法について説明します。
VM のサイズとそのコストについては、 Azure Lab Services の価格に関するページを参照してください。
既定の VM サイズ
| [サイズ] | 最小 vCPU 数 | 最小メモリ: GiB | 系列 | 推奨される使用 |
|---|---|---|---|---|
| Small | 2 | 4 | Standard_F2s_v2 | コマンド ライン、Web ブラウザーの起動、トラフィックが少ない Web サーバー、中小規模のデータベースに最も適しています。 |
| Medium | 4 | 8 | Standard_F4s_v2 | リレーショナル データベース、メモリ内キャッシュ、分析に最も適しています。 |
| 中 (入れ子になった仮想化) | 4 | 16 | Standard_D4s_v4 | リレーショナル データベース、メモリ内キャッシュ、分析に最も適しています。 このサイズは、入れ子になった仮想化もサポートします。 |
| Large | 8 | 16 | Standard_F8s_v2 | 高速の CPU、ローカル ディスクのより優れたパフォーマンス、大規模なデータベース、大きなメモリ キャッシュを必要とするアプリケーションに最適です。 |
| 大 (入れ子になった仮想化) | 8 | 32 | Standard_D8s_v4 | 高速の CPU、ローカル ディスクのより優れたパフォーマンス、大規模なデータベース、大きなメモリ キャッシュを必要とするアプリケーションに最適です。 このサイズは、入れ子になった仮想化もサポートします。 |
| Small GPU (Compute) | 8 | 56 | Standard_NC8as_T4_v3 | AI やディープ ラーニングなどのコンピューティング集中型アプリケーションに最も適しています。 |
| Small GPU (視覚化) | 8 | 28 | Standard_NVas_v4 | (Windows のみ) OpenGL や DirectX などのフレームワークを使用するリモート視覚化、ストリーミング、ゲーム、エンコードに最適です。 |
| 中規模 GPU (視覚化) | 12 | 112 | Standard_NV12s_v3 | (Windows のみ) OpenGL や DirectX などのフレームワークを使用するリモート視覚化、ストリーミング、ゲーム、エンコードに最適です。 |
代替 VM サイズ
需要の高い場所でより良いサービスを提供するために、"代替" VM サイズの一覧から選択できます。
| [サイズ] | 最小 vCPU 数 | 最小メモリ: GiB | 系列 | 推奨される使用 |
|---|---|---|---|---|
| 代替 Small GPU (コンピューティング) | 6 | 112 | Standard_NC6s_v3 | AI やディープ ラーニングなどのコンピューティング集中型アプリケーションに最も適しています。 |
| 代替 Small GPU (視覚化) | 6 | 55 | Standard_NV6ads_A10_v5 | (Windows のみ) OpenGL や DirectX などのフレームワークを使用するリモート視覚化、ストリーミング、ゲーム、エンコードに最適です。 |
| 代替 Medium GPU (視覚化) | 12 | 110 | Standard_NV12ads_A10_v5 | (Windows のみ) OpenGL や DirectX などのフレームワークを使用するリモート視覚化、ストリーミング、ゲーム、エンコードに最適です。 |
クラシック VM サイズ
ラボ プランを作成しても、Azure サブスクリプションにラボ アカウントがある場合は、ラボ アカウントで使用できる VM サイズから選択できます。 Azure Lab Services のユーザー インターフェイスでは、これらの VM サイズは "クラシック" VM サイズとしてマークされます。
| [サイズ] | 最小 vCPU 数 | 最小メモリ: GiB | 系列 | 推奨される使用 |
|---|---|---|---|---|
| クラシック Small | 2 | 4 | Standard_A2_v2 | コマンド ライン、Web ブラウザーの起動、トラフィックが少ない Web サーバー、中小規模のデータベースに最も適しています。 |
| クラシック Medium | 4 | 8 | Standard_A4_v2 | リレーショナル データベース、メモリ内キャッシュ、分析に最も適しています。 |
| クラシック Large | 8 | 16 | Standard_A8_v2 | 高速の CPU、ローカル ディスクのより優れたパフォーマンス、大規模なデータベース、大きなメモリ キャッシュを必要とするアプリケーションに最適です。 |
| クラシック Medium (入れ子になった仮想化) | 4 | 16 | Standard_D4s_v3 | リレーショナル データベース、メモリ内キャッシュ、分析に最も適しています。 このサイズは、入れ子になった仮想化もサポートします。 |
| クラシック Large (入れ子になった仮想化) | 8 | 32 | Standard_D8s_v3 | 高速の CPU、ローカル ディスクのより優れたパフォーマンス、大規模なデータベース、大きなメモリ キャッシュを必要とするアプリケーションに最適です。 このサイズは、入れ子になった仮想化もサポートします。 |
| クラシック Small GPU (コンピューティング) | 6 | 56 | Standard_NC6 | AI やディープ ラーニングなどのコンピューティング集中型アプリケーションに最も適しています。 |
| クラシック Small GPU (視覚化) | 6 | 56 | Standard_NV6 | OpenGL や DirectX などのフレームワークを使用するリモート視覚化、ストリーミング、ゲーム、エンコードに最適です。 |
| クラシック Medium GPU (視覚化) | 12 | 112 | Standard_NV12s_v3 | OpenGL や DirectX などのフレームワークを使用するリモート視覚化、ストリーミング、ゲーム、エンコードに最適です。 |
RBAC のロール
Azure Lab Services には、Azure Lab Services の一般的な管理シナリオに対応する Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) が組み込まれています。 Microsoft Entra ID にプロファイルを持つ個人は、これらの Azure ロールをユーザー、グループ、サービス プリンシパル、またはマネージド ID に割り当てることができます。 これらのロールを使って、Azure Lab Services リソース上のリソースへのアクセス権や操作へのアクセス権を許可または拒否できます。 Azure Lab Services での Azure ロールベースのアクセス制御について説明します。
コンテンツのフィルター処理
学校では、学生が不適切な Web サイトにアクセスできないようにコンテンツのフィルター処理を行うことが必要になる場合があります。 たとえば、Children's Internet Protection Act (CIPA) に準拠する必要がある場合ななどです。 Azure Lab Services では、コンテンツ フィルター処理の組み込みサポートは提供されておらず、ネットワーク レベルのフィルター処理もサポートされていません。
学校は通常、各コンピューターでコンテンツ フィルター処理を実行する Microsoft 製以外のソフトウェアをインストールすることで、コンテンツ フィルターに取り組みます。 各コンピューターにコンテンツ フィルター ソフトウェアをインストールするには、各ラボのテンプレート VM にソフトウェアをインストールする必要があります。
このソリューションの一部として注目すべき重要な点がいくつかあります。
- 自動シャットダウンの設定を使用する場合は、Microsoft 製以外のソフトウェアでいくつかの Azure ホスト名のブロックを解除する必要があります。 自動シャットダウンの設定で使用される診断拡張機能では、Lab Services に対して通信できる必要があります。 そうしないと、自動シャットダウンの設定をラボで有効にできません。
- また、コンテンツ フィルター ソフトウェアをアンインストールできないように、VM に対する管理者特権のないアカウントを各学生に使用させることもできます。 ラボの作成時にそのようなアカウントを追加する必要があります。
詳細については、Azure Lab Services でサポートされているネットワーク シナリオを参照してください。
学校でコンテンツ フィルターを行う必要がある場合は、Azure Lab Services のQ&A を使って詳細をお問い合わせください。
Endpoint management (エンドポイント管理)
Microsoft Configuration Manager などの多くのエンドポイント管理ツールでは、Windows VM に一意のマシン セキュリティ識別子 (SID) が必要です。 SysPrep を使用して "一般化された" イメージを作成すると、通常、VM がイメージから起動されるときに、各 Windows マシンに新しい一意のマシン SID が生成されます。
Lab Services では、テンプレートを使用してラボを作成すると、ラボ VM は同じ SID を持ちます。 "一般化された" イメージを使用してラボが作成される場合でも、テンプレート VM とラボ ユーザー用 VM のマシン SID はすべて同じになります。 テンプレート VM のイメージは、学生用 VM を作成するために発行するときに 特殊化された 状態であるため、VM の SID は同じになります。
一意の SID を持つラボ VM を取得するには、テンプレート VM を使用せずにラボを作成します。 Azure Marketplaceまたはアタッチされた Azure Compute Gallery から一般化された画像を使用する必要があります。 独自の Azure Compute Gallery を使用するには、「Azure Lab Services でコンピューティング ギャラリーをアタッチまたはデタッチする」を参照してください。 マシン SID は、PsGetSid などのツールを使用して確認できます。
エンドポイント管理ツールまたは同様のソフトウェアを使用する場合は、ラボにテンプレート VM を使用しないことをお勧めします。
Microsoft Entra 登録/参加、Microsoft Entra ハイブリッド参加、または AD ドメイン参加
ラボの設定と管理を容易にするために、Azure Lab Services は、ラボ VM を Active Directory (AD) または Microsoft Entra ID に登録/参加させるための要件 "なし" で設計されています。 その結果、Azure Lab Services では、現在、ラボ VM の登録/参加に関する組み込みサポートが提供 "されていません"。 他のメカニズムを使用して、Microsoft Entra の登録/参加、Microsoft Entra ハイブリッド参加、または AD ドメイン参加ラボ VM を使用できます。 製品の制限により、ラボの VM を Active Directory または Microsoft Entra ID に登録または参加させようとすることはお勧めしません。
価格
価格に関するこれらの事実を考慮に入れてください。
Azure Lab Services
価格については、「Azure Lab Services の価格」を参照してください。
Microsoft Cost Management の課金エントリは、ラボ VM ごとに行われます。 ラボ プラン ID とラボ名のタグは、より柔軟な分析と予算作成のために、各エントリに自動的に追加されます。
Azure Compute Gallery
コンピューティング ギャラリーを使用してイメージ バージョンを格納および管理する場合は、コンピューティング ギャラリー サービスの価格を考慮してください。
コンピューティング ギャラリーの作成とラボ プランへのアタッチは無料です。 イメージ バージョンをギャラリーに保存するまで、コストは発生しません。 通常、コンピューティング ギャラリーを使用するための価格はごくわずかです。 価格は Azure Lab Services の価格に含まれていないため、ギャラリーで計算される方法を理解することが重要です。
ストレージ料金
画像バージョンを保存するため、コンピューティング ギャラリーでは既定で、標準 ハード ディスク ドライブ (HDD) マネージド ディスクが使用されます。 Lab Services でコンピューティング ギャラリーを使用するときは、HDD マネージド ディスクを使用することをお勧めします。 使用される HDD マネージド ディスクのサイズは、保存される画像バージョンのサイズによって異なります。 Lab Services でサポートされるイメージとディスクのサイズは、最大 128 GB です。 価格については、「Managed Disks の価格」を参照してください。
Azure Lab Services では、ラボ テンプレートまたはラボ VM への追加ディスクのアタッチはサポートされていません。
レプリケーションとネットワーク エグレス料金
ラボ テンプレート VM を使用して画像バージョンを保存する場合、Azure Lab Services はまずソース リージョンに保存します。 ただし、ソース イメージのバージョンをターゲット リージョンにレプリケートすることが必要になる場合があります。
イメージ バージョンがソース リージョンからターゲット リージョンにレプリケートされると、ネットワーク エグレス料金が発生します。 課金される料金は、イメージがソース リージョンから転送されるときのイメージ バージョンのサイズに基づきます。 価格の詳細については、「帯域幅の料金詳細」を参照してください。
教育機関向けソリューションのお客様は、エグレス料金の支払いを免除される場合があります。 詳細については、アカウント マネージャーにお問い合わせください。
詳細については、教育機関向けのプログラム ページのよく寄せられる質問セクションで、「教育機関のお客様向けのどんなデータ転送プログラムがありますか? 資格を得るにはどうすればよいですか?」という質問をご覧ください。
イメージとそのレプリケーションを保存するためのコストの詳細については、 Azure コンピューティング ギャラリーでの課金を参照してください。
コスト管理
ラボ プラン管理者は、不要な画像バージョンをギャラリーから定期的に削除してコストを管理することが重要です。
コストを削減する方法として、特定のリージョンへのレプリケーションを削除することに注意してください。 レプリケーションを変更すると、Azure Lab Services がコンピューティング ギャラリーに保存されているイメージから VM を発行する機能に悪影響を及ぼす可能性があります。
関連するコンテンツ
ラボの設定と管理の詳細については、以下を参照してください。