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Instructions relatives à la taille des machines virtuelles

Que vous exécutiez vos machines virtuelles hôtes de session (VM) sur Remote Desktop Services ou Azure Virtual Desktop, différents types de charges de travail nécessitent différentes configurations de VM. Les exemples présentés dans cet article sont des recommandations génériques de Microsoft et ne doivent être utilisés qu'à titre d'estimations initiales des performances. Pour une expérience optimale, adaptez votre déploiement aux besoins de vos utilisateurs.

Charges de travail

Les utilisateurs peuvent exécuter différents types de charges de travail sur les machines virtuelles hôtes de session. Le tableau suivant présente des exemples de différents types de charges de travail pour vous aider à estimer la taille nécessaire de vos machines virtuelles. Après avoir configuré vos machines virtuelles, vous devez continuellement surveiller leur utilisation réelle et ajuster leur taille en conséquence. Si vous avez besoin d'une machine virtuelle plus grande ou plus petite, vous pouvez facilement augmenter ou diminuer la taille de votre déploiement existant dans Azure.

Le tableau suivant décrit chaque charge de travail. Les exemples d'utilisateurs sont les types d'utilisateurs susceptibles de trouver chaque charge de travail la plus utile. Les exemples d'applications sont les types d'applications qui fonctionnent le mieux pour chaque charge de travail.

Type de charge de travail

Type d’utilisateurs

Type d’applications

Léger

Utilisateurs effectuant des tâches de saisie de données de base

Applications de saisie de base de données, interfaces de ligne de commande

Moyen

Consultants et chercheurs en marketing

Applications de saisie de bases de données, interfaces de ligne de commande, Microsoft Word, pages web statiques

Lourd

Ingénieurs en logiciel, créateurs de contenu

Applications de saisie de base de données, interfaces de ligne de commande, Microsoft Word, pages web statiques, Microsoft Outlook, Microsoft PowerPoint, pages web dynamiques, développement de logiciels

Power

Graphistes, modélistes 3D, chercheurs en apprentissage automatique

Applications de saisie de bases de données, interfaces de ligne de commande, Microsoft Word, pages web statiques, Microsoft Outlook, Microsoft PowerPoint, pages web dynamiques, édition de photos et de vidéos, conception assistée par ordinateur (CAO), fabrication assistée par ordinateur (FAO)

Recommandations pour les sessions uniques

On parle de scénario à session unique lorsqu'un seul utilisateur est connecté à une VM hôte de session à un moment donné. Par exemple, si vous utilisez des pools d'hôtes personnels dans Azure Virtual Desktop, vous utilisez un scénario à session unique. En ce qui concerne les recommandations de dimensionnement des VM pour les scénarios à session unique, nous vous recommandons d'utiliser au moins deux cœurs de CPU physique par VM, généralement quatre vCPU avec hyper-threading. Si vous avez besoin de recommandations plus spécifiques sur le dimensionnement des VM pour les scénarios à session unique, demandez aux fournisseurs de logiciels spécifiques à votre charge de travail. Le dimensionnement des VM pour les VM à session unique s'aligne généralement sur les directives relatives aux périphériques physiques.

Le tableau suivant présente des exemples de charges de travail typiques :

Type de charge de travail

vCPU/RAM/OS stockage minimum

Stockage minimum des conteneurs profilés

Léger

2 vCPU, 8 Go de RAM, 32 Go de stockage

30 Go

Moyen

4 vCPU, 16 Go de RAM, 32 Go de stockage

30 Go

Lourd

8 vCPU, 32 Go de RAM, 32 Go de stockage

30 Go

Recommandations relatives aux multisessions

On parle de scénarios multisessions lorsque plusieurs utilisateurs sont connectés à une machine virtuelle hôte de session à un moment donné. Par exemple, lorsque vous utilisez des pools d'hôtes dans Azure Virtual Desktop avec le système d'exploitation (OS) multisession Windows 11 Enterprise, il s'agit d'un déploiement multisession.

Le tableau suivant indique le nombre maximal d'utilisateurs suggéré par unité centrale de traitement virtuelle (vCPU) et la configuration minimale des machines virtuelles pour une charge de travail standard ou plus importante. Si vous avez besoin de recommandations plus spécifiques sur le dimensionnement des VM pour des scénarios à session unique, demandez aux fournisseurs de logiciels spécifiques à votre charge de travail.

Type de charge de travail

Nombre maximal d'utilisateurs par vCPU

Stockage vCPU/RAM/OS minimum

Stockage minimum du profil

Léger

6

8 vCPU, 16 Go de RAM, 32 Go de stockage

30 Go

Moyen

4

8 vCPU, 16 Go de RAM, 32 Go de stockage

30 Go

Lourd

2

8 vCPU, 16 Go de RAM, 32 Go de stockage

30 Go

Power

1

6 vCPU, 56 Go de RAM, 340 Go de stockage

30 Go

 

Pour les charges de travail multisession, vous devez limiter la taille des VM entre 4 et 24 vCPU pour les raisons suivantes :

  • Toutes les VM doivent avoir plus de deux cœurs. Les composants de l'interface utilisateur de Windows reposent sur l'utilisation d'au moins deux threads parallèles pour certaines des opérations de rendu les plus lourdes. Dans les scénarios multisession, le fait d'avoir plusieurs utilisateurs sur une VM à deux cœurs rend l'interface utilisateur et les applications instables, ce qui réduit la qualité de l'expérience utilisateur. Quatre cœurs est le nombre de cœurs le plus bas recommandé pour une VM multisession stable.
  • Les machines virtuelles ne devraient pas avoir plus de 32 cœurs. L'augmentation du nombre de cœurs s'accompagne d'une augmentation de la charge de synchronisation du système. Pour la plupart des charges de travail, à environ 16 cœurs, le retour sur investissement diminue, la majeure partie de la capacité supplémentaire étant compensée par les frais généraux de synchronisation. L'expérience de l'utilisateur est meilleure avec deux VM à 16 cœurs qu'avec une VM à 32 cœurs.

La plage recommandée entre 4 et 24 cœurs offre généralement un meilleur retour sur investissement pour vos utilisateurs au fur et à mesure que vous augmentez le nombre de cœurs. Par exemple, si 12 utilisateurs se connectent en même temps à une VM dotée de quatre cœurs, le ratio est de trois utilisateurs par cœur. En revanche, sur une VM dotée de 8 cœurs et de 14 utilisateurs, le ratio est de 1,75 utilisateur par cœur. Dans ce scénario, la dernière configuration avec un ratio de 1,75 offre une plus grande capacité de rafale pour vos applications qui ont une demande de CPU à court terme.

Cette recommandation est valable à plus grande échelle. Dans les scénarios où 20 utilisateurs ou plus sont connectés à une seule VM, plusieurs petites VM sont plus performantes qu'une ou deux grandes VM. Par exemple, si vous vous attendez à ce que 30 utilisateurs ou plus se connectent à 10 minutes d'intervalle sur le même hôte de session doté de 16 cœurs, deux machines virtuelles à 8 cœurs géreront mieux la charge de travail. Vous pouvez également utiliser l'équilibrage de charge "breadth-first" pour répartir uniformément les utilisateurs entre les différentes machines virtuelles plutôt que l'équilibrage de charge "depth-first", où vous ne pouvez utiliser un nouvel hôte de session qu'une fois que l'hôte existant est plein d'utilisateurs.

Il est également préférable d'utiliser un grand nombre de petites machines virtuelles plutôt que quelques grandes machines virtuelles. Il est plus facile d'arrêter les machines virtuelles qui doivent être mises à jour ou qui ne sont pas utilisées. Avec les grandes machines virtuelles, il est plus probable qu'au moins un utilisateur soit connecté à tout moment, ce qui vous empêche d'arrêter la machine virtuelle. Lorsque vous disposez de nombreuses petites machines virtuelles, il est plus probable que certaines d'entre elles n'aient pas d'utilisateurs actifs. Vous pouvez arrêter en toute sécurité ces machines virtuelles inutilisées afin de conserver les ressources, soit manuellement, soit automatiquement en utilisant la fonction autoscale dans Azure Virtual Desktop. La conservation des ressources rend votre déploiement plus résilient, plus facile à maintenir et moins coûteux.

Sources de cette définition.

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