Mv2 系列

  • 项目

适用于：✔️ Linux VM ✔️ Windows VM ✔️ 灵活规模集 ✔️ 统一规模集

Mv2 系列采用高吞吐量、低延迟平台，在超线程 Intel® Xeon® Platinum 8180M 2.5GHz (Skylake) 处理器上运行，其所有核心基础频率为 2.5 GHz，最大超频为 3.8 GHz。 所有 Mv2 系列虚拟机大小均可使用标准和高级永久性磁盘。 Mv2 系列实例具有内存优化的 VM 大小，提供卓越的计算性能以支持大型内存中数据库和工作负载，其内存到 CPU 比率高，非常适用于关系数据库服务器、大型缓存和内存中分析。

Mv2 系列 VM 采用 Intel® 超线程技术

高级存储：支持
高级存储缓存：支持
实时迁移：不支持
内存保留更新：不支持
VM 代系支持：第 2 代
写入加速器：支持
加速网络：支持
临时 OS 磁盘：支持
嵌套虚拟化：不支持

大小 vCPU 内存:GiB 临时存储 (SSD) GiB 最大数据磁盘数 最大缓存吞吐量和临时存储吞吐量：IOPS/MBps（以 GiB 为单位的缓存大小） 非缓存磁盘最大吞吐量：IOPS / MBps 最大 NIC 数 预期的网络带宽 (Mbps)
Standard_M208s_v21 208 2850 4096 64 80000 / 800 (7040) 40000 / 1000 8 16000
Standard_M208ms_v21 208 5700 4096 64 80000 / 800 (7040) 40000 / 1000 8 16000
Standard_M416s_v21,2 416 5700 8192 64 250000 / 1600 (14080) 80000 / 2000 8 32000
Standard_M416s_8_v21 416 7600 4096 64 250000 / 1600 (14080) 80000 / 2000 8 32000
Standard_M416ms_v21,2 416 11400 8192 64 250000 / 1600 (14080) 80000 / 2000 8 32000

1 Mv2 系列 VM 仅支持第 2 代，并支持第 2 代支持的部分映像。 有关 Mv2 系列支持的映像的完整列表，请参阅下文。 如果你使用的是 Linux，请参阅 Azure 对第 2 代 VM 的支持，了解如何查找并选择映像。 如果你使用的是 Windows，请参阅 Azure 对第 2 代 VM 的支持，了解如何查找并选择映像。

  • Windows Server 2019 或更高版本
  • SUSE Linux Enterprise Server 12 SP4 及更高版本或 SUSE Linux Enterprise Server 15 SP1 及更高版本
  • Red Hat Enterprise Linux 7.6 或更高版本，以及 8.1 或更高版本
  • Oracle Enterprise Linux 7.7 或更高版本，以及 8.1 或更高版本
  • Ubuntu 18.04，带有 5.4.0-azure 内核或更高版本

2受约束的可用核心大小。

大小表定义

  • 存储容量的单位为 GiB 或 1024^3 字节。 比较以 GB（1000^3 字节）为单位的磁盘和以 GiB（1024^3 字节）为单位的磁盘时，请记住以 GiB 为单位的容量数显得更小。 例如，1023 GiB = 1098.4 GB。

  • 磁盘吞吐量的单位为每秒输入/输出操作数 (IOPS) 和 Mbps，其中 Mbps = 10^6 字节/秒。

  • 数据磁盘可以在缓存或非缓存模式下运行。 对于缓存数据磁盘操作，主机缓存模式设置为 “ReadOnly” 或 “ReadWrite”。 对于非缓存数据磁盘操作，主机缓存模式设置为 "None"。

  • 如要了解如何为虚拟机获得最佳存储性能，请参阅虚拟机和磁盘性能。

  • 预期的网络带宽是指跨所有 NIC 为每个 VM 类型分配的最大聚合带宽，适用于所有目标。 有关详细信息，请参阅虚拟机网络带宽。

    上限不能保证。 这些限制能够为目标应用程序选择适当的虚拟机类型提供指导。 实际的网络性能取决于多种因素，比如网络拥塞、应用程序负载和网络设置。 有关如何优化网络吞吐量的信息，请参阅为 Azure 虚拟机优化网络吞吐量。 如要在 Linux 或 Windows 中达到预期的网络性能，可能需要选择特定的版本或优化虚拟机。 有关详细信息，请参阅带宽/吞吐量测试 (NTTTCP)。

其他大小和信息

定价计算器：定价计算器

有关磁盘类型的详细信息：磁盘类型

后续步骤

了解有关 Azure 计算单元 (ACU) 如何帮助跨 Azure SKU 比较计算性能的详细信息。