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Azure 计算技能
通过分析工作负载类型、性能要求、扩展需求和预算，推荐 Azure VM 大小、VM 规模集 (VMSS) 和配置。无需 Azure 订阅——所有数据均来自公开的 Microsoft 文档和未经身份验证的零售价 API。
何时使用此技能
- 用户询问为工作负载选择哪个 Azure VM 或 VMSS
- 用户需要针对 Web、数据库、机器学习、批处理、HPC 或其他工作负载的 VM 大小建议
- 用户想要比较 VM 系列、大小或定价层级
- 用户询问 VM 选项之间的权衡（成本与性能）
- 用户需要在没有 Azure 帐户的情况下估算 Azure VM 的成本
- 用户询问是使用单个 VM 还是规模集
- 用户需要自动扩展、高可用性或负载均衡的 VM 建议
- 用户询问 VMSS 编排模式（灵活 vs 统一）
工作流程
使用参考文件进行初步筛选
关键：在做出最终建议之前，务必通过 learn.microsoft.com 上的实时文档进行验证。如果
web_fetch失败，请使用参考文件作为备选方案，但警告用户信息可能已过时。
第 1 步：收集需求
向用户询问（尽可能推断）：
| 需求 | 示例 |
|---|---|
| 工作负载类型 | Web 服务器、关系型数据库、机器学习训练、批处理、开发/测试 |
| vCPU / 内存需求 | “4 核， 16 GB 内存” 或 “轻量级” / “重量级” |
| 是否需要 GPU？ | 是 → GPU 系列；否 → 通用/计算/内存 |
| 存储需求 | 高 IOPS、大临时磁盘、高级 SSD |
| 预算优先级 | 成本敏感、性能优先、平衡 |
| 操作系统 | Linux 或 Windows（影响定价） |
| 区域 | 影响可用性和价格 |
| 实例数量 | 单实例、固定数量、或可变/动态 |
| 扩展需求 | 无、手动扩展、基于指标或计划的自动扩展 |
| 可用性需求 | 尽力而为、故障域隔离、跨可用区高可用 |
| 负载均衡 | 不需要、Azure 负载均衡器 (L4)、应用程序网关 (L7) |
第 2 步：确定使用 VM 还是 VMSS
工作流程：
- 查看 VMSS 指南，了解何时使用 VMSS 与单个 VM 是合适的
- 使用收集的需求来决定哪种方法最适合
- 如果推荐 VMSS，必须：获取当前文档以验证功能：
web_fetch https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/virtual-machine-scale-sets/overview web_fetch https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/virtual-machine-scale-sets/virtual-machine-scale-sets-autoscale-overview - 如果
web_fetch失败，继续使用参考文件的指导，但包含以下警告：
无法根据最新的 Azure 文档进行验证。建议基于参考材料，可能无法反映最近的更新。
需要自动扩展吗？
├─ 是 → VMSS
├─ 否
│ ├─ 需要多个相同实例吗？
│ │ ├─ 是 → VMSS
│ │ └─ 否
│ │ ├─ 需要跨故障域/可用区的高可用？
│ │ │ ├─ 是，且需要大量实例 → VMSS
│ │ │ └─ 是，但只需 1-2 个实例 → VM + 可用区
│ │ └─ 单个实例足够？ → VM
| 信号 | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 基于 CPU、内存或计划的自动扩展 | VMSS | 内置自动扩展；无需自定义自动化 |
| 负载均衡器后面的无状态 Web/API 层 | VMSS | 同构实例池，自动分发流量 |
| 跨多个节点的批处理/并行处理 | VMSS | 按需横向扩展，空闲时缩减到零 |
| 一个组中混合多种 VM 大小 | VMSS (灵活) | 灵活编排支持混合 SKU |
| 单个长期运行的服务器（跳板机、AD DC） | VM | 无扩展优势；管理更简单 |
| 需要每个实例的独特配置 | VM | 规模集假设配置同构 |
| 有状态工作负载、紧耦合集群 | VM（或按需评估 VMSS） | 仔细评估；灵活编排可能适用于某些有状态模式 |
警告：如果用户不确定，为简单起见，默认使用单个 VM。仅在明确需要扩展、高可用或实例管理时才推荐 VMSS。
第 3 步：选择 VM 系列
工作流程：
- 查看 VM 系列指南，找出 2-3 个符合工作负载需求的候选 VM 系列
- 必须：通过获取当前文档来验证所选候选者的规格：
web_fetch https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/virtual-machines/sizes/<系列类别>/<系列名称>示例：
- B 系列：
https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/virtual-machines/sizes/general-purpose/b-family - D 系列：
https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/virtual-machines/sizes/general-purpose/ddsv5-series - GPU：
https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/virtual-machines/sizes/gpu-accelerated/nc-family
- B 系列：
- 如果考虑使用 Spot 虚拟机，还需获取：
web_fetch https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/virtual-machine-scale-sets/use-spot - 如果
web_fetch失败，继续使用参考文件的指导，但包含以下警告：
无法根据最新的 Azure 文档进行验证。建议基于参考材料，可能无法反映最近的更新或限制（例如，Spot 虚拟机兼容性）。
此步骤同时适用于单个 VM 和 VMSS，因为规模集使用相同的 VM SKU。
第 4 步：查询定价
查询 Azure 零售价 API — 零售价 API 指南
提示：VMSS 不收取额外费用——定价按每个 VM 实例计算。使用 API 中相同的 VM 定价并乘以预期的实例数来估算 VMSS 成本。对于自动扩展的工作负载，估算最小和最大实例数下的成本。
第 5 步：呈现建议
提供 2–3 个选项，并说明权衡：
| 列 | 用途 |
|---|---|
| 托管模型 | VM 或 VMSS（如果 VMSS，还需说明编排模式） |
| VM 大小 | ARM SKU 名称（例如 Standard_D4s_v5） |
| vCPUs / 内存 | 核心规格 |
| 实例数量 | VM 为 1；带自动扩展的 VMSS 为 最小–最大范围 |
| 预估 $/小时 | 来自 API 的按需每实例定价 |
| 原因 | 适合该工作负载的理由 |
| 权衡 | 用户将牺牲什么 |
提示：始终解释为什么某个系列合适，以及用户权衡了什么（成本与核心数，可突增与专用，单个 VM 的简单性与 VMSS 的可扩展性等）。
对于 VMSS 建议，还需提及：
- 推荐的编排模式（对于大多数新工作负载，推荐使用“灵活”模式）
- 自动扩展策略（基于指标、基于计划或两者兼有）
- 负载均衡器类型（L4 用 Azure 负载均衡器，L7/TLS 用应用程序网关）
第 6 步：提供后续步骤
- 比较预留实例/节省计划定价（使用
priceType eq 'Reservation'查询 API） - 建议使用 Azure 定价计算器进行完整估算
- 对于 VMSS：建议查看 自动扩展最佳实践 和 VMSS 网络
错误处理
| 场景 | 操作 |
|---|---|
| API 返回空结果 | 放宽筛选条件——检查 armRegionName、serviceName、armSkuName 的拼写 |
| 用户不确定工作负载类型 | 提出澄清性问题；默认推荐通用 D 系列 |
| 未指定区域 | 默认使用 eastus；注明价格因区域而异 |
| 不清楚是需要 VM 还是 VMSS | 询问关于扩展和实例数量的问题；如果不确定，默认推荐单个 VM |
| 用户直接询问 VMSS 定价 | 使用相同的 VM 定价 API——VMSS 不收取额外费用；乘以实例数量即可 |
参考资料
- VM 系列指南 — 系列到工作负载的映射和选择
- 零售价 API 指南 — 查询模式、过滤器和示例
- VMSS 指南 — 何时使用 VMSS、编排模式和自动扩展模式
📄 原始文档
完整文档（英文）：
https://skills.sh/microsoft/azure-skills/azure-compute
💡 提示：点击上方链接查看 skills.sh 原始英文文档，方便对照翻译。
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