基于AMD的內存優(yōu)化的Azure虛擬機現已在更多地區(qū)提供

來源:Microsoft Azure
作者:Brenda Bell
時間:2020-07-21
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今天,我們宣布在新的Azure區(qū)域中擴展這些虛擬機(VM)大小的可用性,并支持其他可用區(qū)。這種更廣泛的部署使您的組織能夠跨全球運行您的應用程序。區(qū)域區(qū)域可用性將使您能夠構建具有更高可用性的解決方案,并提高應用程序的正常運行時間。

去年,我們宣布推出適用于通用Linux和Windows應用程序的Azure虛擬機Da v4和Das v4系列,以及適用于內存密集型Linux和Windows工作負載的Azure虛擬機Ea v4和Eas v4系列。所有四個虛擬機系列均基于AMD EPYC?7452處理器。

今天,我們宣布在新的Azure區(qū)域中擴展這些虛擬機(VM)大小的可用性,并支持其他可用區(qū)。這種更廣泛的部署使您的組織能夠跨全球運行您的應用程序。區(qū)域區(qū)域可用性將使您能夠構建具有更高可用性的解決方案,并提高應用程序的正常運行時間。

更好的性價比

這些虛擬機采用多線程配置的AMD 2.35Ghz EPYC?7452第二代處理器,具有高達256 MB的L3緩存,其中8個內核具有8 MB的專用L3緩存,可為客戶提供更多優(yōu)化選項,以運行其通用和內存密集型工作負載。

Azure Da v4 VM為大多數企業(yè)級應用程序提供多達96個vCPU,384 GB的RAM和2,400 GiB的基于SSD的存儲。Dav4系列大小提供了vCPU,內存和臨時存儲的平衡配置,從而為大多數通用工作負載提供了更好的價值主張。示例工作負載是測試和開發(fā),中小型數據庫,應用程序和應用程序服務器。

Azure Ea v4 VM具有多達96個vCPU,672 GB的RAM和2,400 GiB的基于SSD的存儲,非常適用于較大的內存中業(yè)務關鍵型工作負載,內存密集型企業(yè)應用程序和關系數據庫服務器。內存分析解決方案以及其他工作負載,這些工作負載可從訪問中型到大型緩存中受益。

2月,GigaOm進行的一項獨立研究使用了從行業(yè)標準TPC-E基準得出的現場測試,將Azure虛擬機上的SQL Server與其他云提供商進行了比較。以下報告提供了更多詳細信息:2020年2月GigaOm性能基準博客文章。如果您想了解有關如何在Azure IaaS上最佳運行SQL的更多信息,請注冊參加即將舉行的網絡研討會。

所述的CoreMark基準來測量在嵌入式系統(tǒng)的中央處理單元(CPU)的性能。此Coremark基準測試頁提供的分數顯示了運行Ubuntu的Azure VM的計算性能。Azure Da v4和Ea v4大小在所有VM大小中均顯示出高性能。

更多地區(qū),更多云

現在,Azure Da v4和Azure Ea v4系列在其他地區(qū)普遍可用,覆蓋全球18個地區(qū)。我們還擴展了對可用區(qū)的支持,使您可以構建具有更高可用性的解決方案。

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Dav4和Eav4 Azure VM也可以在Azure專用主機上運行,這些主機提供了托管一個或多個Azure虛擬機的物理服務器。您的服務器專用于您的組織和工作負載-容量不與其他客戶共享。在配置主機時,您可以了解(并控制)服務器基礎結構,并確定主機的維護策略。

為了優(yōu)化您的云支出,您可以購買Dav4和Eav4 VM的Azure預留VM實例。您可以將這些新大小作為VM Scale集合的一部分運行,以構建橫向擴展應用程序。

最后但并非最不重要的一點是,您可以利用Spot VM定價來在這些VM系列上運行可中斷的工作負載。借助Spot VM,您可以以折扣價獲得可擴展的計算能力(與按需付費的價格相比,折扣高達90%。)

以更好的性能實現更多

我們一直在與AMD合作,同時滿足客戶需求。

“我們很高興看到基于AMD EPYC?的Azure Da v4和Ea v4 VM的全球擴展,它們繼續(xù)展示了AMD EPYC?處理器的高性能如何在云中支持最終客戶應用程序和工作負載”–Kumaran Siva,AMD數據中心云CVP

通過這些新的VM大小及其可用性的擴展,我們的客戶將能夠通過更好的CPU性能進行擴展并實現更多。

“通過使用基于AMD EPYC的Azure VM,依靠在線計算工作的實時高效協(xié)作的Office在線工作負載,與前幾代VM相比,我們可以看到性能提高了15%。”–M365技術研究員Jim Kleewein

“通過利用基于最新AMD EPYC處理器的新的Dasv4 VM系列,我們希望每個VM的服務器密度提高一倍”–游戲開發(fā)人員經驗總經理Kevin Gammill

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文章來源:Microsoft Azure
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