自动扩展您的虚拟机
Posted: Wed Jan 29, 2025 6:12 am
在当今的数字环境中，对于努力获得竞争优势的企业来说，采用 AI 技术比以往任何时候都更为重要。然而，运行 AI 模型的成本可能相当高昂。幸运的是，Azure 提供了多种策略来有效优化这些成本。本综合指南将探讨在 Azure 中实现 AI 成本优化的可行策略，确保您在不花大钱的情况下获得最大价值。
了解人工智能成本驱动因素
在深入研究优化策略之前，必须了解 Azure AI 解决方案中的主要成本驱动因素。 其中包括：
1. 计算资源：虚拟机 (VM)、AI 加速器（如 GPU）和专用资源。
2. 存储：存储用于训练和推理的大型数据集。
3. 数据传输：将数据移入和移出 Azure 服务相关的成本。
4. AI 服务：特定的 Azure AI 服务，如 Azure 机器学习、认知服务等。
1.优化计算资源
人工智能工作负载中最大的开销之一是计算资源。优化计算资源的方法如下：
选择正确的虚拟机大小
为您的工作负载选择合适的 VM 大小至关重要。过大的 VM 可能会导致不必要的开支。利用 Azure 的 VM 选择器工具，以最佳 VM 大小满足您的需求，确保成本效益。
利用 Spot 虚拟机
Azure Spot VM 允许您以大幅折扣购买未使用的容量。虽然当 Azure 需要 卡塔尔 WhatsApp 数据 收回容量时这些 VM 可以被抢占，但它们非常适合可中断的工作负载（如批处理和分布式训练）。
实施自动扩展，根据工作负载需求动态调整虚拟机数量。这可确保您只按实际使用量付费，无需维持始终在线的容量。
2.优化存储成本
存储大量数据的成本可能非常高。以下是降低这些成本的策略：
使用分层存储解决方案
Azure 提供分层存储选项，包括热层、冷层和存档层。通过根据访问频率对数据进行分类，并将不经常访问的数据移动到较冷或存档存储，可以显著降低成本。
压缩和重复数据删除
利用数据压缩和重复数据删除技术来最大限度地减少存储需求。 Azure 提供内置功能和第三方工具来帮助实现此目的。
3. 高效的数据传输
数据传输成本可能会增加，尤其是在处理大型数据集时。以下是管理这些成本的方法：
了解人工智能成本驱动因素
在深入研究优化策略之前，必须了解 Azure AI 解决方案中的主要成本驱动因素。 其中包括：
1. 计算资源：虚拟机 (VM)、AI 加速器（如 GPU）和专用资源。
2. 存储：存储用于训练和推理的大型数据集。
3. 数据传输：将数据移入和移出 Azure 服务相关的成本。
4. AI 服务：特定的 Azure AI 服务，如 Azure 机器学习、认知服务等。
1.优化计算资源
人工智能工作负载中最大的开销之一是计算资源。优化计算资源的方法如下：
选择正确的虚拟机大小
为您的工作负载选择合适的 VM 大小至关重要。过大的 VM 可能会导致不必要的开支。利用 Azure 的 VM 选择器工具，以最佳 VM 大小满足您的需求，确保成本效益。
利用 Spot 虚拟机
Azure Spot VM 允许您以大幅折扣购买未使用的容量。虽然当 Azure 需要 卡塔尔 WhatsApp 数据 收回容量时这些 VM 可以被抢占，但它们非常适合可中断的工作负载（如批处理和分布式训练）。
实施自动扩展，根据工作负载需求动态调整虚拟机数量。这可确保您只按实际使用量付费，无需维持始终在线的容量。
2.优化存储成本
存储大量数据的成本可能非常高。以下是降低这些成本的策略：
使用分层存储解决方案
Azure 提供分层存储选项，包括热层、冷层和存档层。通过根据访问频率对数据进行分类，并将不经常访问的数据移动到较冷或存档存储，可以显著降低成本。
压缩和重复数据删除
利用数据压缩和重复数据删除技术来最大限度地减少存储需求。 Azure 提供内置功能和第三方工具来帮助实现此目的。
3. 高效的数据传输
数据传输成本可能会增加，尤其是在处理大型数据集时。以下是管理这些成本的方法：