ACI 的资源可用性与配额限制

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。

注意

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。

默认配额限制

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资源(如果支持此功能),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。 具有 GPU 资源的部署在 Azure 虚拟网络部署中不受支持,仅适用于 Linux 容器组。 尚不完全支持使用 GPU 资源(预览版),但我们会尽最大努力提供任何支持。

不可更改(硬性)限制

以下限制是无法通过配额请求来增加的默认限制。 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 60
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

可更改的限制(可以增加配额)

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

注意

1:表示功能最大值是可配置的,可以通过支持请求来增加。 如果你想与支持团队讨论具体需求,可以创建支持工单

标准容器资源

Linux 容器组

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) 虚拟网络最大 CPU 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

Windows 容器

以下区域和最大资源数量适用于具有受支持和预览版 Windows Server 容器的容器组。 这些最大值是硬性限制,无法提高。

Windows Server 2022 LTSC

3B 最大 CPU 3B 最大内存 (GB) 存储器 (GB) 可用性区域支持
4 16 20 Y

Windows Server 2019 LTSC

注意

Windows Server 2019 LSTC 已弃用 1B 和 2B 主机。 有关 1B、2B 和 3B 主机的详细信息,请参阅主机和容器版本兼容性

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

3B 最大 CPU 3B 最大内存 (GB) 存储器 (GB) 可用性区域支持
4 16 20 Y

GPU 容器资源(预览版)

重要

K80 和 P100 GPU SKU 将于 2023 年 8 月 31 日停用。 这是因为使用的基础 VM 将停用:NC 系列和 NCv2 系列 尽管 V100 SKU 将可用,但建议改用使用 Azure Kubernetes 服务。 GPU 资源不完全受支持,不应用于生产工作负载。 立即使用以下资源迁移到 AKS:如何迁移到 AKS

注意

并非所有限制增加请求都可以保证得到批准。 具有 GPU 资源的部署在 Azure 虚拟网络部署中不受支持,仅适用于 Linux 容器组。 尚不完全支持使用 GPU 资源(预览版),但我们会尽最大努力提供任何支持。

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 计数 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

后续步骤

某些默认限制和配额可以提高。 若要请求增加一个或多个资源(如果支持此功能),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