Microsoft Azure Deep Dive : Azure Virtual Machine ตอนที่ 1 VM Size

0
718

สวัสดีปีใหม่ 2018 หรือปี 2561 ปีจอ กันอย่างเป็นทางการนะครับ และ Blog นี้ก็นับว่าเป็น Blog แรกของผมในปี 2018 กันเลยทีเดียว

สำหรับ Series Azure Deep Dive นี้ผมตั้งใจจะเขียนถึงบริการ และ Service ต่างๆ ที่มีให้ใช้งานกันใน Microsoft Azure โดยกะว่าจะเขียนกันให้ถึงรายละเอียดการใช้งาน ข้อจำกัด และควรระวัง กันไว้ให้ครบถ้วนกันเลยทีเดียวครับ ส่วนจะกล่าวถึง Service อะไรบ้างนั้นก็ลองติดตามกันดูครับ

เรื่องแรกที่จะพูดถึงเป็นเรื่องประเดิมในตอนแรกของ Series นี้ก็คงหนีไม่พ้น Azure Virtual Machine หรือ Azure VM นั่นเองครับ ซึ่งหากพูดถึง Virtual Machine หรือ VM นั้นก็น่าจะเป็นที่รู้กันอยู่แล้วนะครับ ว่ามันคืออะไร แต่ว่าใน Azure นั้นมีข้อจำกัด หรือข้อควรระวังเพิ่มเติมพอสมควรทีเดียวครับ

ทำความรู้จัก Azure Virtual Machine

จริงๆ ถ้าจะว่าพูดถึง Virtual Machine ในยุคนี้ก็คงไม่มี IT Pros คนไหนไม่รู้จักมั้งครับ แต่ก็ขอพูดนิดๆ หน่อยๆ พอเป็นพิธีก็แล้วกันครับ

เครื่องเวอร์ชวล หรือ Virtual Machine (VM) นั้นเป็นการทำงานของเครื่องคอมพิวเตอร์ในระบบที่เรียกว่า Virtualization โดยเกิดจากการที่เอา Hardware ประสิทธิภาพสูง (เรียกว่า “Host”) มาติดตั้งจัดสรรทรัพยากรต่างๆ เช่น CPU, RAM, Disk, Network และอื่นๆ ออกมาให้กับเครื่องเวอร์ชวล  ทั้งนี้เพื่อความสะดวกในการบำรุงรักษา และการจัดสรรทรัพยากรต่างๆ เช่นการเพิ่ม CPU, เพิ่ม RAM ให้กับเครื่องเวอร์ชวล ก็จะสามารถทำได้ง่ายขึ้น  ซึ่งปัจจุบันการทำงานในระบบนี้ในศูนย์ข้อมูลขององค์กร (On-premise) นั้นมีโซลูชั่นต่างๆ ให้เลือกใช้มากมาย เช่น Hyper-V, VMware และอื่นๆ

ข้อดีในการใช้งาน Azure Virtual Machine

อ้าว !!  แล้วจะมาใช้ Azure ทำไมกัน On-premise ก็ทำได้  จริงอยู่ครับว่า On-premise ก็สามารถทำได้ แต่มันมีข้อจำกัดหลายๆ ด้านครับ ซึ่งการที่เรามาใช้งาน Azure Virtual Machine ก็จะอำนวยความสะดวกให้เราได้หลายๆ ด้านด้วยกัน ดังตารางต่อไปนี้ครับ

การเปรียบเทียบ On-premise VM Azure VM
ความยืดหยุ่นในการใช้งาน (Flexibility) CPU, RAM, Disk ของเครื่อง Host ที่จะจัดสรรให้กับ VM นั้นต้องมีการวางแผนล่วงหน้าว่าจะใช้ปริมาณเท่าไรสามารถสร้าง VM โดยใช้งานทรัพยากรต่างๆ ได้ตามต้องการ หากมีค่าใช้จ่ายรองรับ ราคาHardware ที่ซื้ัอมาแล้วต้องมีค่าใช้จ่าย
ค่าใช้จ่าย (Cost> แม้ว่า Hardware นั้นจะใช้ประโยชน์เต็มที่หรืไม่ก็ตาม Azure VM นั้นคิดราคาตามการใช้งานจริง ถ้าไม่ใช้ก็ไม่ต้องจ่ายเงิน
Scalability ไม่สามารถปรับขนาด CPU, RAM ได้ตามการใช้งานจริงสามารถปรับขนาดของ CPU, RAM ได้ตามการใช้งานจริง เมื่อ CPU หรือ RAM มีการใช้งานถึงจุดที่กำหนด Azure VM สามารถที่จะทำการเพิ่ม Instance มาช่วยประมวลผลได้ จำนวนมาก (เรียกว่า AutoScale) และเมื่อภาระงานการประมวลผลลดลง ก็จะมีการลดจำนวน Instance ลงได้เช่นกันAvailabilityขึ้นอยู่กับการติดตั้งระบบMicrosoft รับประกัน Availability ของ Azure VM ที่ 99.9% (Single Instance) และ 99.95 (Multi-Instance)

อย่างไรก็ตามครับการใช้งาน Azure VM ถึงแม้ว่าจะดูเหมือนว่าง่าย (ซึ่งจริงๆ มันก็ง่ายนะ) ก็ยังมีรายละเอียดลึกๆ ที่ต้องรู้ ประกอบการออกแบบระบบกันอีกหลายอย่างเลยครับ ทั้งนี้เพื่อให้เกิดความคุ้มค่าสูงสุด กับเงินที่เราต้องจ่ายไปนั่นเองครับมีอะไรบ้างไปดูกันครับ

การเลือก Size VM ที่เหมาะสม
สำหรับคนที่เคยใช้ Azure VM มาบ้างแล้วนั้นอาจจะมีคำถามครับว่าจะเลือก Size ของ VM อย่างไรให้เหมาะสมกับการใช้งาน เพราะ Azure VM นั้นมี Size ของ VM ให้เลือกหลายหลายมากๆๆ เรียกว่าบางทีจะพูดว่าเยอะจนงง ก็ไม่ผิดครับ ซึ่งใน VM แต่ละ Size นั้นจะมีจุดประสงค์ในการใช้งานแต่แตกต่างกันเรียกว่า Series ของ VM ซึ่งแต่ละ Series ก็จะมีรายละเอียดย่อยๆ ลงไปอีกครับ

ไปเริ่มดู Series ของ VM กันเลยครับ ซึ่งใน Blog นี้ผมจะพาไปดูเฉพาะ Series ที่มีให้ใช้ใน Region South East Asia เท่านั้นนะครับ

Series จำนวน CPU core จำนวน Memory การใช้งาน หมายเหตุ
B-Series

มีทั้งหมด 6 Size

1-8 core 1-32 GB เป็น Series ที่เน้นการใช้งานประหยัด มีการใช้งาน CPU โดยทั่วไปไม่สูงมาก แต่บางขณะอาจะมีใช้งาน CPU สูงบ้าง เหมาะสำหรับการทดสอบระบบทั่วๆไป web server ที่มีการใช้งานน้อย ฐานข้อมูลขนาดเล็ก เริ่มใช้งานอย่างเป็นทางการ (General Availability) 1 มกราคม 2018
A-Series Basic

มีทั้งหมด 5 Size

1-8 core 0.75-14 GB เป็น Series ที่เน้นการใช้งานประหยัด มีการใช้งาน CPU โดยทั่วไปไม่สูงมาก เหมาะสำหรับการทดสอบระบบทั่วๆไป web server ที่มีการใช้งานน้อย ฐานข้อมูลขนาดเล็ก
Av2-Series Standard

มีทั้งหมด 7 Size

1-8 core 2-64 GB เป็น Series ที่มีการพัฒนาเพิ่มเติมจาก A-Series Basic ให้มี CPU มากขึ้น และมี Disk ที่เร็วขึ้น เหมาะสำหรับการทดสอบระบบทั่วๆไป web server ที่มีการใช้งานน้อย ฐานข้อมูลขนาดเล็ก เพิ่มคุณสมบัติ Load Balanced และ Auto-Scale
D v2-Series

มีทั้งหมด 10 Size

(D1-5 V2) 1-16 core

(D11-15 V2) 2-20 core

(D1-5 V2)3.5-56 GB

(D11-15 V2) 14-140 GB

ใช้ในการทำงานในระบบที่มีการประมวลผลสูง เป็น Production 2.4 GHz Intel Xeon® E5-2673 v3 (Haswell) D15 v2 มีการแยก Hardware สำหรับลูกค้าแต่ละราย
Ds v2-Series

มีทั้งหมด 10 Size

(DS1-5 V2) 1-16 core
(DS11-15 V2) 2-20 core
(DS1-5 V2)3.5-56 GB
(DS11-15 V2) 14-140 GB
ใช้ในการทำงานในระบบที่มีการประมวลผลสูง เป็น Production รองรับ Premium Storage 2.3 GHz Intel XEON ® E5-2673 v3 (Haswell) รองรับ Turbo Boost
D v3-Series

มีทั้งหมด 6 Size

2-64 core 8-256 GB ใช้ในการทำงานในระบบที่มีการประมวลผลสูง เป็น Production 2.3 GHz Intel XEON ® E5-2673 v4 (Broadwell) รองรับ Turbo Boost
Ds v3-Series

มีทั้งหมด 6 Size

2-64 core 8-256 GB มีคุณสมบัติใกล้เคียงกับ D2 V3 Series โดยเพิ่มการสนับสนุนการทำงาน Premium Storage ใช้ในการทำงานในระบบที่มีการประมวลผลสูง เป็น Production 2.3 GHz Intel XEON ® E5-2673 v4 (Broadwell) รองรับ Turbo Boost
F-Series

มีทั้งหมด 5 Size

1-16 core 2-32 GB ใช้ในการประมวลผลที่ต้องการความสามารถสูง เช่น Analytic และเกม มี Local Disk เป็น Solid State Disk 2.3 GHz Intel XEON ® E5-2673 v3 (Haswell) รองรับ Turbo Boost
E v3-Series / ES v3-Series

มีทั้งหมด 6 Size

2-64 core 16-432 GB มีอัตราส่วน Memory per core สูง ใช้ในการประมวลผลสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ Enterprise Application ที่ใช้งาน memory สูง – 2.3 GHz Intel XEON ® E5-2673 v4 (Broadwell) รองรับ Turbo Boost
– แยกคิดค่าใช้จ่ายสำหรับ Persistent storage ต่างหาก
– หากต้องการใช้ Premium Storage ให้ใช้ ES v3 – Series
G-Series
มีทั้งหมด 5 Size
1-32 core 28-448 GB ใช้ในการประมวลผลฐานข้อมูลที่ต้องการประสิทธิภาพสูงเช่น SAP HANA, SQL Server, Hadoop
L-Series
มีทั้งหมด 4 Size
4-32 core 32-256 GB ใช้ในการประมวลผลฐานข้อมูลที่เป็น NOSQL เช่น Cassandra, MongoDB, Cloudera, and Redis
NV-Series
มีทั้งหมด 3 Size
6-24 core 56-224 GB ใช้ในการประมวลผลสูงมาก เช่น Deep Learning มีหน่วยประมวลผลกราฟิก NVIDA มี GPU 1X, 2X, 4X M60
ND-Series
มีทั้งหมด 4 Size
6-24 core 112-448 GB ใช้ในการประมวลผลสูงมากด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI: Artificial Intelligent), Deep Learning มีหน่วยประมวลผลกราฟิก NVIDA มี GPU 1X, 2X, 4X P40

เอาละครับ สำหรับตอนนนี้ขอแนะนำเพียงแค่นี้ ก่อนเตรียมเลือก Size VM ที่เหมาะสมกันไว้ในใจได้เลยครับ เดี๋ยวตอนหน้าจะพาไปดูลึกๆ เกี่ยวกับ Azure VM เพิ่มเติมครับ

ปล. สำหรับท่านที่อยากได้รายละเอียดเรื่องราคาของ VM แต่ละ Series แต่ละ Size สามารถไปดูเพิ่มเติมกันได้ใน Link เลยครับ

 

สำหรับ Linux https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/linux/

สำหรับ Windows https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/windows/