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Azure 容器應用程式中的工作負載設定檔

工作負載設定檔會決定部署在環境中容器應用程式的計算和記憶體資源數量。

設定檔已設定為符合應用程式的不同需求。

設定檔類型 描述 可能的使用方式
耗用 自動新增至任何新環境。 不需要特定硬體需求的應用程式
專用 (一般用途) 記憶體和計算資源的平衡 需要大量 CPU 和/或記憶體的應用程式
專用 (記憶體最佳化) 記憶體資源增加 需要存取大型記憶體內部資料、記憶體內部機器學習模型,或其他高記憶體需求的應用程式
專用 (已啟用 GPU) (預覽) 啟用 GPU 時,美國西部 3 和北歐區域可用的記憶體和計算資源增加。 需要 GPU 的應用程式

注意

使用已啟用 GPU 的工作負載設定檔時,請確定您的應用程式正在執行最新版的 CUDA

使用量工作負載設定檔是新增至每個工作負載設定檔環境類型的預設設定檔。 當您建立專用工作負載配置檔或建立環境之後,您可以將專用工作負載配置檔新增至您的環境。 工作負載設定檔環境會與僅限使用量環境分開部署。

針對您環境中的每個專用工作負載設定檔,您可以:

  • 選取類型和大小
  • 將多個應用程式部署至設定檔
  • 根據應用程式的需求,使用自動調整來新增和移除執行個體
  • 限制設定檔的縮放比例,以更妥善地控制成本

您可以設定每個應用程式,以在容器應用程式環境中定義的任何工作負載設定檔上執行。 此設定很適合用於部署微服務,其中每個應用程式都可以在適當的計算基礎結構上執行。

注意

您只能在建立環境時,將 GPU 工作負載設定檔套用至環境。

設定檔類型

依區域提供不同類型和大小的工作負載設定檔。 根據預設,每個專用方案都包含使用量設定檔,但您也可以新增下列任何設定檔:

Display name 名稱 vCPU 記憶體 (GiB) GPU 類別 配置
耗用 耗用 4 8 - 耗用 每個複本
Consumption-GPU-NC24-A100 (預覽) 耗用量 GPU 24 220 1 耗用 每個複本
Consumption-GPU-NC8as-T4 (預覽) 耗用量 GPU 8 56 1 耗用 每個複本
Dedicated-D4 D4 4 16 - 一般用途 每個節點
Dedicated-D8 D8 8 32 - 一般用途 每個節點
Dedicated-D16 D16 16 64 - 一般用途 每個節點
Dedicated-D32 D32 32 128 - 一般用途 每個節點
Dedicated-E4 E4 4 32 - 記憶體最佳化 每個節點
Dedicated-E8 E8 8 64 - 記憶體最佳化 每個節點
Dedicated-E16 E16 16 128 - 記憶體最佳化 每個節點
Dedicated-E32 E32 32 256 - 記憶體最佳化 每個節點
Dedicated-NC24-A100 (預覽) NC24-A100 24 220 1 已啟用 GPU 每個節點*
Dedicated-NC48-A100 (預覽) NC48-A100 48 440 2 已啟用 GPU 每個節點*
Dedicated-NC96-A100 (預覽) NC96-A100 96 880 4 已啟用 GPU 每個節點*

* 容量會以個別案例為基礎進行配置。 提交支援票證以要求應用程式所需的容量數量。

注意

命令 az containerapp env workload-profile set 無法再用於選取工作負載配置檔。 請改用 az containerapp env workload-profile addaz containerapp env workload-profile update

除了不同的核心和記憶體大小之外,工作負載設定檔也有不同的映像大小限制可供使用。 若要深入了解容器應用程式的映像大小限制,請參閱硬體參考

不同工作負載設定檔的可用性會因區域而異。

資源取用量

您可以在工作負載設定檔內限制每個應用程式的記憶體和 CPU 使用量,且可以在工作負載設定檔的單一執行個體內執行多個應用程式。 不過,容器應用程式可用的資源總數小於配置給配置檔的資源。 已配置和可用資源之間的差異是容器應用程式執行階段所保留的數量。

調整大小

當現有應用程式的新應用程式或更多複本的需求超過配置檔目前的資源時,可能會新增配置檔實例。

同時,如果所需的複本數目關閉,可能會移除配置文件實例。 您可以控制設定檔執行個體數目下限和上限的條件約束。

Azure 會根據執行中設定檔執行個體的數目來計算帳單

網路

當您使用工作負載設定檔環境時,可以使用可完全保護輸入和輸出網路流量 (例如使用者定義的路由) 的額外網路功能。 若要深入了解支援哪些網路功能,請參閱 Azure 容器應用程式環境中的網路功能。 如需如何使用容器應用程式保護網路的步驟,請參閱鎖定您的容器應用程式環境一節

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