Azure VM Örnek Türleri ve Farklı Dağıtılmış Yazılım Sistemlerindeki Rolleri

Azure, Azure Databricks, Azure HDInsight ve Azure Kubernetes Service (AKS) gibi çeşitli Azure barındırılan teknolojiler için çalışan ve sürücü düğümleri de dahil olmak üzere, farklı iş yüklerine ve kullanım örneklerine hitap eden çeşitli sanal makine (VM) türleri sunar. İşte farklı VM türlerinin ve çalışan veya sürücü düğümleri için uygunluklarının kısa bir özeti:

Genel Amaçlı Sanal Makineler

• B serisi (Patlamalı Sanal Makineler) : Sürekli CPU performansı gerektirmeyen iş yükleri için uygun maliyetli sanal makineler.
  • Kullanım durumu : Geliştirme ve test ortamları, küçük veritabanları, düşük trafikli web sunucuları.
• D serisi : Dengeli CPU-bellek oranı, çoğu üretim iş yüküne uygundur.
  • Kullanım durumu : Web sunucuları, kurumsal uygulamalar ve küçük ve orta ölçekli veritabanları.

Hesaplama için Optimize Edilmiş Sanal Makineler

• F serisi : Yüksek CPU-bellek oranı, yoğun işlem yükü gerektiren iş yükleri için uygundur.
  • Kullanım durumu : Toplu işleme, web sunucuları, analiz, oyun.

Bellek Optimize Edilmiş Sanal Makineler

• E-serisi : Yüksek bellek-CPU oranı, bellek yoğun uygulamalar için uygundur.
  • Kullanım durumu : Büyük veritabanları, bellek içi analitik, SAP HANA.
• M serisi : Çok yüksek bellek-CPU oranı, son derece büyük bellek iş yükleri için uygundur.
  • Kullanım durumu : Büyük ölçekli SAP HANA, veri ambarı, bellek içi analiz.

Depolamaya Optimize Edilmiş Sanal Makineler

• L serisi : Yüksek disk verimi ve G/Ç, depolama yoğunluklu uygulamalar için uygundur.
  • Kullanım durumu : Büyük veri, SQL ve NoSQL veritabanları, veri ambarları.

GPU Optimize Edilmiş Sanal Makineler

• NC serisi : İşlem ve grafik yoğunluklu iş yükleri için GPU özellikli sanal makineler.
  • Kullanım durumu : Yapay zeka ve derin öğrenme, yüksek performanslı bilgi işlem (HPC), işleme.
• NV serisi : Görselleştirme ve grafik yoğunluklu iş yükleri için GPU özellikli sanal makineler.
  • Kullanım durumu : Uzaktan görselleştirme, oyun, simülasyon.

Yüksek Performanslı Hesaplama Sanal Makineleri

• H serisi : Yoğun işlem gücü gerektiren iş yükleri için yüksek performanslı sanal makineler.
  • Kullanım alanı : Moleküler modelleme, akışkanlar dinamiği, sonlu elemanlar analizi.

Dağıtık Sistemler

1. Kubernetes (AKS: Azure Kubernetes Hizmeti)

Kubernetes, konteynerleştirilmiş uygulamaların dağıtımını, ölçeklenmesini ve yönetilmesini sağlayan bir konteyner düzenleme aracıdır. Azure Kubernetes Hizmeti (AKS), konteynerleri ölçeklendirmek ve yönetmek için Azure VM örnek türlerinden yararlanır.

• AKS'de VM Kullanımı:
  • Genel amaçlı sanal makineler (B/D serisi) : Bunlar daha hafif uygulamalar veya daha küçük iş yükleri için kullanılır.
  • Hesaplama için optimize edilmiş sanal makineler (F serisi) : Güçlü CPU gücüne ihtiyaç duyan yüksek performanslı uygulamalar için kullanışlıdır.
  • Bellek açısından optimize edilmiş sanal makineler (E serisi) : Durum bilgisi olan uygulamalar veya veritabanları gibi önemli miktarda bellek gerektiren iş yükleri için mükemmeldir.
  • GPU için optimize edilmiş sanal makineler (NC/ND serisi) : Konteynerleştirilmiş makine öğrenimi iş yükleri ve yapay zeka çıkarım görevleri için kullanılabilir.

Kubernetes'in rolü : Bir Kubernetes kümesinde, sanal makineler kapsayıcıları çalıştırmak için düğüm (çalışan düğüm) görevi görür. Azure, kapsayıcılaştırılmış iş yüklerine ve seçtiğiniz sanal makine boyutuna göre otomatik olarak sanal makineler sağlar.

2. Azure'da Databricks

Azure Databricks, veri mühendisliği, veri bilimi ve makine öğrenimi için Azure ile entegre olan Apache Spark tabanlı bir analiz platformudur. Spark işlerinin çalıştırıldığı kümelerin sağlanması için sanal makineleri kullanır.

• Databricks'te VM Kullanımı :
  • Genel amaçlı sanal makineler (D serisi) : Veri mühendisliği işleri ve etkileşimli veri bilimi not defterleri gibi küçük ve orta ölçekli iş yükleri için idealdir.
  • Bellek açısından optimize edilmiş sanal makineler (E serisi) : Daha fazla bellek gerektiren büyük veri kümelerini ve makine öğrenimi modellerini işlemek için kullanışlıdır.
  • Hesaplama için optimize edilmiş sanal makineler (F serisi) : Toplu işlem ve paralel hesaplama gibi veri yoğun görevlerin daha hızlı yürütülmesine ihtiyaç duyduğunuzda kullanılır.
  • GPU için optimize edilmiş sanal makineler (NC/ND serisi) : Spark MLlib veya TensorFlow kullanarak makine öğrenimi ve derin öğrenme görevlerini çalıştırmak için kullanılabilir.

Databricks'in rolü : Veri işleme, ETL ve makine öğrenimi için Apache Spark iş yüklerini çalıştıran Databricks kümelerine sanal makineler tahsis edilir. Seçilen sanal makine türleri iş yükünün niteliğine bağlıdır ve kümenin ölçeği, performans gereksinimlerine göre dinamik olarak ayarlanabilir.

3. Azure HDInsight

HDInsight, Hadoop, Spark ve Hive gibi çerçeveleri çalıştıran büyük veri analitiği için tamamen yönetilen bir bulut hizmetidir. HDInsight'taki sanal makineler, iş yüklerinin niteliğine (veri işleme, sorgulama vb.) göre seçilir.

• HDInsight'ta VM Kullanımı :
  • Genel amaçlı sanal makineler (D serisi) : Genellikle sorgulama veya küçük ölçekli işleme gibi daha küçük, daha az kaynak gerektiren iş yükleri için kullanılır.
  • Bellek açısından optimize edilmiş sanal makineler (E serisi) : Bellek içi analizler ve Spark tabanlı veri analizi gibi daha büyük ölçekli işleme görevleri için idealdir.
  • Depolama için optimize edilmiş sanal makineler (L serisi) : HDInsight'ın büyük veri kümelerini, genellikle dağıtılmış depolama uygulamaları veya veri gölleri için yönettiği durumlarda kullanılır.
  • Hesaplama açısından optimize edilmiş sanal makineler (F serisi) : Hadoop kümelerinde MapReduce işleri veya toplu işlemler gibi büyük ölçekli, hesaplama yoğun görevler için kullanılır.

HDInsight'ın rolü : HDInsight kümeleri bu sanal makinelere dayalı olarak oluşturulur. Örneğin, HDInsight'taki bir Spark kümesi veya Hadoop kümesi, hesaplama görevleri için D serisi ve büyük veri hacimlerini işlemek için L serisinin bir karışımını kullanabilir.

4. Azure Makine Öğrenimi

Azure Machine Learning (AML), makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için bir bulut hizmetidir. Sanal makineleri kullanarak iş yüklerini isteğe bağlı olarak ölçeklendirebilir.

• Azure Machine Learning'de VM kullanımı :
  • Genel amaçlı sanal makineler (D serisi) : Bunlar genellikle yüksek hesaplama kaynakları gerektirmeyen temel ML model eğitimi için kullanılır.
  • Bellek açısından optimize edilmiş sanal makineler (E serisi) : Belleğin darboğaz oluşturduğu büyük veri kümelerinde modelleri eğitmek için idealdir.
  • GPU için optimize edilmiş sanal makineler (NC/ND serisi) : Bu sanal makineler, GPU hızlandırması gerektiren derin öğrenme modellerini eğitmek için en faydalıdır.
  • Yüksek performanslı hesaplama sanal makineleri (H serisi) : Kapsamlı hesaplama gücü gerektiren gelişmiş araştırmalar ve makine öğrenimi modelleri için kullanılır.

AML'nin rolü : Sanal makineler, AML'de model eğitimi ve dağıtımı için işlem düğümleri görevi görür. Karmaşık modelleri eğitirken veya derin öğrenme için GPU'ları kullanırken daha yüksek performanslı sanal makineleri tercih ederek, işlem kaynaklarını iş yüküne göre ölçeklendirebilirsiniz.

5. Azure Synapse Analytics (Eski Adıyla SQL Veri Ambarı)

Synapse Analytics, büyük veri ve analitik iş yükleri için bir bulut veri platformudur. Büyük veri kümelerini analiz etmek için büyük veri ve veri ambarlarını birleştirir.

• Synapse Analytics'te VM kullanımı :
  • Genel amaçlı VM'ler (D serisi) : ETL süreçlerini veya daha küçük veri işlemlerini çalıştırmak için kullanılır.
  • Bellek açısından optimize edilmiş sanal makineler (E serisi) : Büyük bellek içi veri kümeleri veya gerçek zamanlı analizler işlenirken kullanılır.
  • Depolama için optimize edilmiş sanal makineler (L serisi) : Genellikle dağıtılmış veri göllerinde büyük veri hacimlerini yönetmek için kullanılır.

Synapse Analytics'in rolü : Synapse'deki sanal makineler, veri sorguları çalıştırmak, büyük veri kümeleri üzerinde analizler gerçekleştirmek ve iş yüklerini ölçeklenebilir bir şekilde işlemek için kullanılır. Synapse'in SQL havuzları ve Apache Spark havuzları bu sanal makineler tarafından desteklenmektedir.

6. Azure İşlevleri

Azure Functions, olaylara yanıt olarak kod çalıştıran sunucusuz bir bilgi işlem hizmetidir; ancak yine de optimize edilmiş ölçekleme için farklı türdeki sanal makine örneklerinden yararlanabilir.

• Azure Functions'ta VM kullanımı :
  • Genel amaçlı sanal makineler (B/D serisi) : Bunlar, ani yüklenen iş yükleriyle hafif, düşük maliyetli sunucusuz işlevler için kullanılabilir.
  • Hesaplama için optimize edilmiş sanal makineler (F serisi) : Bunlar, hızlı yürütülmesi gereken yüksek performanslı işlevler veya hizmetler için kullanılabilir.

Azure İşlevleri'nin rolü : İşlevler, sunucusuz bir modeldeki sanal makinelere dağıtılır. Sistem, iş yükü taleplerine göre sanal makineleri otomatik olarak arka planda ölçeklendirir ve ihtiyaç duyulduğunda uygun sanal makine boyutlarını seçer.

Azure VM Türleri ve Rolleri

Aşağıda çeşitli Azure VM örnek türlerinin ve dağıtılmış sistemlerdeki çalışan/düğüm türleri olarak rollerinin basitleştirilmiş bir görüntü gösterimi bulunmaktadır:

1. Genel amaçlı sanal makineler – Çok yönlüdür, çok çeşitli uygulamalar için kullanılır
2. İşlem için optimize edilmiş sanal makineler – CPU yoğun görevler için
3. Bellek açısından optimize edilmiş sanal makineler – Bellek yoğunluklu görevler için
4. Depolama için optimize edilmiş sanal makineler – Veri yoğun iş yükleri için.
5. GPU için optimize edilmiş sanal makineler – Makine öğrenimi ve GPU tabanlı iş yükleri için
6. Yüksek performanslı hesaplama sanal makineleri – Süper hesaplama ve simülasyonlar için