【インフラ_2日目_2回目】Azure1冊目

こんにちは投資ロウトです。

背景

AI案件に参画が決まり、Azureが使用されているとのことのため、用語を理解していくための必要性が出てきました。
※AWSは利用経験があるため、そちらと照らし合わせながら理解していきます。

学習アウトプット

仮想マシン

様々なサーバーやアプリケーション等をVM上で運用したりする

【AWS】
EC2

【Azure】
Azure Virtual Machines(VM)

VMタイプ

タイプ	ワークロード
汎用	テストや開発用のwebサーバー
コンピューティング最適化	中程度のwebサーバーやアプリケーションサーバーなど
メモリ最適化	RDBなど
ストレージ最適化	ビックデータやNoSQLデータベース、データウェアハウスや、大規模なトランザクションデータベース
GPU最適化	コンピューティング処理やグラフィック処理負荷の高いもの
FPGA最適化	機械学習や推論など
ハイパフォーマンスコンピューティング	大規模なシミュレーションなど

汎用タイプ

シリーズ	概要
Av2シリーズ	開発やテスト等
Bシリーズ	CPUがずっと高負荷がかからないもの
Dv4シリーズ	運用環境に適したもの

複数の仮想マシーンのスケールセット

VM等の負荷状況に合わせて、VM数を調節したりする。

【AWS】
Auto Scaling Groups

【Azure】
Virtual Machine Scale Sets(VMSS)

負荷分散

処理を分散させるための仕組み

【AWS】
NLB

【Azure】
Azure Load Balancer

【AWS】
ALB

【Azure】
Azure Application Gateway

Webアプリケーションの運用

webアプリケーションを構築・デプロイ・スケーリングしたりする

【AWS】
Elastic Beanstalk

【Azure】
Azure App Service

関数アプリの使用

サーバーレスのサービスで、サーバーなどを管理せずに、開発したコードを「関数」としてデプロイし、実行できる。

【AWS】
Lambda

【Azure】
Azure Functions

例)
・ストレージにcsvがアップされたら、何かしらの処理を加える
・タイマーでキックされ、データベースからデータを取得し、電子メールサービスで送信する

注意事項)
関数にはタイムアウトが設定されており、従量課金プランのデフォルトは5分で、それを過ぎると、実行が停止される。

と以上で、学習を区切りたいと思います。焦らずコツコツ進めていきたいと思います。