本文按目标操作系统详细介绍了 Azure 容器实例计算、内存和存储资源在 Azure 区域中的可用性与配额限制。 有关 Azure 容器实例常规可用区域的列表,请参阅可用区域。
提供的值是指部署一个容器组时可以使用的最大资源。 在本文发布时,值是最新的。
备注
在这些资源限制内创建的容器组受部署区域内可用性的限制。 某个区域负载较重时,部署实例时可能会失败。 若要减少此类部署失败,请尝试部署具有较低资源设置的实例,或稍后尝试部署,或在具有可用资源的其他区域中进行部署。
所有 Azure 服务都包括某些针对资源和功能的默认限制和配额。 本部分详细介绍了 Azure 容器实例的默认配额和限制。
使用列出使用情况 API 查看订阅在某个区域中的当前配额使用量。
某些默认限制和配额可以提高。 若要请求增加一个或多个支持此类增加的资源,请提交 Azure 支持请求 (选择“配额”作为 支持类型)。
重要
并非所有限制增加请求都可以保证得到批准。 Azure 虚拟网络部署不支持使用 GPU 资源的部署,并且仅在 Linux 容器组中可用。 目前对 GPU 资源(预览版)的使用尚未完全支持,并且仅在尽力的情况下提供支持。
以下限制是无法通过配额请求增加的默认限制。 不会批准针对这些限制的任何配额增加请求。
资源 | 实际限制 |
---|---|
每个容器组的容器数 | 六十 |
每个容器组的卷数 | 20 |
每个 IP 的端口数 | 5 |
容器实例日志大小 - 正在运行的实例 | 4 MB |
容器实例日志大小 - 已停止的实例 | 16 KB 或 1,000 行 |
资源 | 实际限制 |
---|---|
每个区域每个订阅的标准 sku 容器组数 | 100 |
每个订阅每个区域的标准 sku 核心数(CPU 数) | 100 |
每个订阅每个区域的 V100 GPU 的标准 sku 核心数(CPU 数) | 0 |
每小时容器组创建数目 | 3001 |
每 5 分钟容器组创建数目 | 1001 |
每小时容器组删除数目 | 3001 |
每 5 分钟容器组删除数目 | 1001 |
备注
1:表示功能最大值是可配置的,可以通过支持请求来增加。 如果要与支持团队讨论特定需求,可以创建 支持票证 。
默认情况下,以下资源是用于 Linux 和 Windows 容器的常规部署和 Azure 虚拟网络部署中的通用(标准核心 SKU)容器。 这些最大值是硬性限制,无法提高。
最大 CPU | 最大内存 (GB) | 虚拟网络 CPU 最大值 | 虚拟网络最大内存(GB) | 存储器 (GB) |
---|---|---|---|---|
4 | 16 | 4 | 16 | 50 |
有关 Azure 容器实例常规可用区域的列表,请参阅可用区域。
备注
大型容器 SKU 处于预览状态,在部署的某些区域中可能会遇到错误。 预览功能不适用于关键工作负荷。 如果在某个区域中部署大于 4 个 vCPU 和 16 GB 的容器时遇到错误,请提交 Azure 支持请求 (选择“配额”作为 支持类型)。
最大 CPU | 最大内存 (GB) | 虚拟网络的最大 CPU | 虚拟网络最大内存(GB) | 存储器 (GB) |
---|---|---|---|---|
32 | 256 | 32 | 256 | 50 |
Azure 容器实例支持的所有 Azure 区域都提供以下资源。 有关 Azure 容器实例常规可用区域的列表,请参阅可用区域。
重要
K80 和 P100 GPU SKU 于 2023 年 8 月 31 日停用。 这是因为使用的基础 VM 已停用:NC 系列和 NCv2 系列尽管 V100 SKU 可用,但建议改用 Azure Kubernetes 服务。 GPU 资源不受完全支持,不应用于生产工作负荷。 立即使用以下资源迁移到 AKS:如何迁移到 AKS。
备注
并非所有限制增加请求都可以保证得到批准。 Azure 虚拟网络部署不支持使用 GPU 资源的部署,并且仅在 Linux 容器组中可用。 目前尚未完全支持使用 GPU 资源(预览版),支持将在尽力而为的基础上提供。
以下最大资源数适用于使用 GPU 资源(预览版)部署的容器组。 这些最大值是硬性限制,无法提高。
GPU SKU | GPU 数量 | 最大 CPU | 最大内存 (GB) | 存储器 (GB) |
---|---|---|---|---|
V100 | 1 | 6 | 112 | 50 |
V100 | 2 | 12 | 224 | 50 |
V100 | 4 | 24 | 448 | 50 |
某些默认限制和配额可以提高。 若要请求增加一个或多个支持此类增加的资源,请提交 Azure 支持请求 (选择“配额”作为 支持类型)。
如果希望看到其他区域,或者希望提高资源可用性,请通过 aka.ms/aci/feedback 告知我们的团队。
有关容器实例部署故障排除的信息,请参阅排查 Azure 容器实例的部署问题。