Azure Modeling and Simulation Workbench の制限とクォータ
Modeling and Simulation Workbench には、リソースまたは構成のデプロイに関するさまざまなクォータと制限があります。 ワークベンチとチャンバーにはオーバーヘッドがあり、使用できるリソース クォータの一部に影響する可能性があります。 この記事では、そのようなケースについて取り上げます。
チャンバーや仮想マシンなどのリソースはユーザー サブスクリプションに表示されますが、デプロイ先は Microsoft マネージド環境およびサブスクリプションです。 ご自分のサブスクリプションに適用されるクォータは、Modeling and Simulation Workbench には適用されません。
チャンバー
項目 | クォータまたは制限 | メモ |
---|---|---|
ワークベンチあたりのチャンバー数 | 制限 3 | |
チャンバーあたりのユーザー数 | 無制限 | |
並列デプロイをサポートするか? | いいえ | 一度にデプロイできるチャンバーは 1 つだけです。 |
ID およびアクセス管理 (IAM) | ユーザーのみ | チャンバーは Azure グループをサポートしていません。 個々のユーザー ロールの割り当てのみ。 |
配置場所 | ワークベンチと同じ | チャンバーと依存リソースは、要求された場所に関係なく、ワークベンチの場所にデプロイされます。 |
仮想マシン
仮想マシン (VM) は、顧客のクォータとは異なるサブスクリプション クォータの制限を受けます。 顧客のサブスクリプションに対してクォータの引き上げを要求しても、Modeling and Simulation Workbench の VM クォータには影響しません。 Modeling and Simulation Workbench には、ハイパフォーマンスと一般的なコンピューティング VM の厳選されたセットが用意されています。 使用できるオファリングとファミリについては、VM オファリング ガイドを参照してください。 ファミリ別のクォータを次の表に示します。
この表は、仮想 CPU (vCPU) ごとのクォータをまとめたものです。個々の物理 CPU は 2 つの vCPU に相当します。 各 VM に搭載されている vCPU 数を確認するには、VM ガイドを参照してください。
記載されている vCPU クォータは初期の既定値です。 より多くの容量を要求できます。
項目 | クォータまたは制限 | メモ |
---|---|---|
D シリーズ | 156 個の vCPU | D シリーズはワークベンチ インフラストラクチャで使用されます。 作成するチャンバー数を増やすと、D シリーズの数量は減ります。 |
E シリーズ | 256 vCPU | 初期クォータ。引き上げを要求することができます。 |
F シリーズ | 100 個の vCPU | 初期クォータ。引き上げを要求することができます。 |
M シリーズ | 128 個の vCPU | 初期クォータ。引き上げを要求することができます。 |
並列デプロイをサポートするか? | はい | 複数の VM を同時にデプロイできます。 |
配置場所 | ワークベンチと同じ。 |
ストレージとデータ パイプライン
項目 | クォータまたは制限 | メモ |
---|---|---|
datain ボリューム |
1 TB の制限 | |
dataout ボリューム |
1 TB の制限 | |
データ パイプラインのファイル サイズ制限 | ファイルあたり 100 GB の制限 | ボリューム制限 datain と dataout を参照してください。 |
チャンバーの記憶域ボリューム | ボリュームあたり最小 4 TB、最大 20 TB まで | クォータ既定値は、サポート要求で増やすことができます。 |
共有ストレージ ボリューム | ボリュームあたり最小 4 TB、最大 20 TB まで | クォータ既定値は、サポート要求で増やすことができます。 |
ネットワーク
項目 | クォータまたは制限 | メモ |
---|---|---|
チャンバーあたりのコネクタ数 | 1 | チャンバーあたり 1 つのコネクタを制限します。 |
許可リスト エントリの数 (パブリック IP コネクタ) | 200 | 最大 テーブル内のエントリの制限。 サブネットの範囲を指定できます。 |
最大サブネット マスク (パブリック IP コネクタ) | /24 |
ライセンス サービス
- 各ライセンス サーバーにアップロードできるライセンス ファイルは一度に 1 つだけです。 後続のアップロードにより、現在のファイルは上書きされます。