물리적 랩에서 Azure Lab Services로 마이그레이션하기 위한 고려 사항

Azure Lab Services를 사용하면 사용자가 언제 어디서나 액세스할 수 있는 랩 환경을 제공할 수 있습니다. 물리적 랩에서 Azure Lab Services로 마이그레이션하는 경우 랩 구조를 재평가하여 비용을 최소화하고 랩 작성자 및 사용자의 환경을 최적화해야 합니다. 이 문서에서는 물리적 랩에서 Azure Lab Services로 마이그레이션할 때의 고려 사항 및 이점에 대해 알아봅니다.

Azure Lab Services로 이동 시 고려 사항

물리적 랩을 Azure Lab Services로 마이그레이션하는 경우 다음 측면을 고려해야 합니다.

• 랩 구조가 어떤가요? 랩이 여러 수업과 같은 다양한 목적에 사용되나요(공유 랩)? 아니면 전용인가요(단일 용도 랩)?
• 랩의 소프트웨어 요구 사항은 무엇인가요?
• 랩 하드웨어 요구 사항은 무엇인가요? 공유 랩은 모든 사용 시나리오에 대한 요구 사항을 수용해야 하므로 요구 사항이 더 높습니다.

최적으로 이점을 활용하려면 랩 및 이미지 콘텐츠를 전체적으로 재평가해야 합니다. 물리적 랩의 동일한 랩 이미지를 있는 그대로 다시 사용하지 않는 것이 좋습니다.

랩 구조

일반적으로 물리적 랩은 여러 수업의 학생들이 공유합니다. 따라서 모든 수업의 소프트웨어 애플리케이션이 각 랩 컴퓨터에 동시에 설치됩니다. 수업에서 랩을 사용할 때는 학생들이 수업과 관련된 애플리케이션의 하위 집합만 실행합니다.

이러한 유형의 물리적 컴퓨터 랩으로 인해 하드웨어 요구 사항이 증가하는 경우가 많습니다.

• 랩을 공유하는 수업에 필요한 결합된 애플리케이션 집합을 설치하려면 디스크 크기가 커야 할 수 있습니다.
• 일부 애플리케이션은 다른 애플리케이션에 비해 더 많은 처리 능력이 필요하거나 GPU와 같은 특수 프로세서가 필요합니다. 동일한 랩 컴퓨터에 여러 애플리케이션을 설치하면 각 컴퓨터에 컴퓨팅 집약적 애플리케이션을 실행하기에 충분한 하드웨어가 있어야 합니다.

랩을 사용하여 더 적은 메모리, 컴퓨팅 능력 또는 디스크 공간이 필요한 애플리케이션만 실행하는 수업의 경우 이러한 수준의 하드웨어를 사용하면 낭비입니다.

Azure Lab Services는 사용자가 실제로 필요로 하고 사용하는 만큼만 비용을 지불할 수 있도록 하드웨어를 보다 효율적으로 사용하도록 설계되었습니다. Azure Lab Services를 사용하면 랩이 보다 세부적으로 구성됩니다.

• 각 수업(또는 수업의 세션)마다 하나의 랩이 만들어집니다.
• 랩 이미지에서는 해당 특정 수업에 필요한 소프트웨어 애플리케이션만 설치됩니다.

이 구조는 특정 워크로드에 따라 각 수업의 최적 VM 크기를 식별하는 데 도움이 되며, 디스크 크기 요구 사항을 줄이는 데 도움이 됩니다(Azure Lab Services는 현재 127GB의 디스크 크기를 지원합니다).

Azure Lab Services를 사용하는 경우 단일 용도 랩을 사용하는 것이 좋습니다.

Azure Lab Services 관리자 가이드에서 랩을 구성하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

이점

단일 용도 랩을 사용하면 여러 가지 이점이 있습니다(예: 랩당 하나의 수업).

• 각 랩에 적합한 VM 크기를 선택하여 비용을 최적화합니다. 아래의 예제 사용 사례 및 비용 분석을 참조하세요.

• 랩 VM에는 해당 용도에 필요한 소프트웨어만 포함됩니다. 따라서 랩 작성자의 랩 설정 및 유지 관리가 간소해지고 랩 사용자가 더 명확하게 알 수 있습니다.

• 각 개별 랩에 대한 액세스는 제어됩니다. 랩 사용자에게는 필요한 랩 및 소프트웨어에 대한 액세스 권한만 부여됩니다. 랩 사용자를 추가하고 관리하는 방법을 알아보세요.

• 다음 기능을 활용하여 비용을 추가로 최적화합니다.

  • 일정은 각 수업의 일정에 따라 랩 내의 모든 VM을 자동으로 시작하고 중지하는 데 사용됩니다.
  • 할당량을 사용하면 각 수업의 학생이 예약된 시간 외에 VM에 액세스할 수 있는 시간을 제어할 수 있습니다.

사용 사례

랩이 여러 수업에서 공유되는 다음 물리적 랩 구성을 고려해 보세요.

• 100명의 학생이 등록된 SolidWorks를 사용하는 엔지니어링 수업
• 100명의 학생이 등록된 MATLAB을 사용하는 수학 수업

이러한 두 수업에서 물리적 랩이 공유되므로 각 랩 컴퓨터에는 Word 또는 Excel과 같은 다양한 일반적인 애플리케이션과 함께 SolidWorks 및 MATLAB이 설치되어 있습니다. 또한 SolidWorks는 일반적으로 GPU가 필요하므로 좀 더 컴퓨팅 집약적이라는 점에 유의해야 합니다.

물리적 랩에서 Azure Lab Services로 이동하려면 다음을 수행합니다.

• 두 개의 랩 만들기: 엔지니어링 수업용 랩 하나, 수학 수업용 랩 하나
• 두 개의 VM 이미지 만들기: SolidWorks가 설치된 이미지, MATLAB이 설치된 이미지

SolidWorks에는 GPU가 필요하므로 엔지니어링 랩은 소형 GPU(시각화) VM 크기를 사용합니다. 수학 수업용 랩에는 중형 VM 크기만 필요합니다.

다음 이미지는 이 물리적 랩을 Azure Lab Services로 이동할 때 랩 구조가 어떻게 변경되는지 보여 줍니다.

비용 분석

이 예제에서는 두 VM 크기의 사용 시간당 비용이 크게 다릅니다.

• 소형 GPU(시각화): 높은 컴퓨팅 성능을 제공하므로 비용은 시간당 160개의 랩 단위입니다.
• 중형: 더 낮은 컴퓨팅 성능을 제공하지만 다양한 유형의 수업에 적합합니다. 비용은 시간당 55개의 랩 단위입니다.

별도의 랩을 사용하고 각 랩에 적합한 최소한의 VM 크기를 할당하면 랩을 실행하는 데 드는 총 비용을 절감할 수 있습니다.

학생이 총 10시간 동안 VM을 사용하는 사용 시나리오를 고려해 보세요.

• 엔지니어링 및 수학 수업의 학생이 공유하는 소형 GPU(시각화) 크기를 사용하는 단일 랩의 예상 사용량은 다음과 같습니다.

  10시간 * 학생 200명 * 시간당 랩 단위 160개 = 랩 단위 320,000개

• 엔지니어링에 소형 GPU(시각화) 크기를 사용하고 수학에 중간 크기를 사용하는 별도 랩의 예상 사용량은 다음과 같습니다.

  • 엔지니어링 수업 랩: 10시간 * 학생 100명 * 시간당 랩 단위 160개 = 160,000

  • 수학 수업 랩: 10시간 * 학생 100명 * 시간당 랩 단위 55개 = 55,000

  엔지니어링 및 수학 랩의 합계는 215,000입니다.

보다 세분화된 랩 구조를 사용하면 랩 실행 비용을 총 33% 절감할 수 있습니다. 또한 학생이 실제로 VM을 사용하는 시간에 대해서만 비용을 지불한다는 점을 명심하세요. 학생이 VM을 덜 사용하는 경우 실제 비용은 더 낮습니다.

Azure Lab Services로 마이그레이션 준비

IT 및 교직원은 Azure Lab Services 사용을 시작할 때 계획 프로세스 초기에 다음을 조정해야 합니다.

• 각 수업에 필요한 특정 소프트웨어 애플리케이션을 식별합니다. 랩 소프트웨어 요구 사항에 대해 자세히 알아보세요.
• 랩을 사용하여 학생들이 수행하는 워크로드를 이해합니다.

이 정보는 랩을 만들 때 적절한 VM 크기를 선택하고 템플릿 VM에서 이미지를 설정하는 데 필요합니다. Azure Lab Services의 VM 크기 조정에 대해 자세히 알아보세요.

적절한 VM 크기를 선택하려면 애플리케이션에 대한 하드웨어 요구 사항을 충족하는 최소 VM 크기부터 시작하는 것이 좋습니다. 그런 다음, 교직원이 랩 VM에 연결하여 학생들이 수행하는 일반적인 워크로드를 확인하여 성능과 환경이 충분한지 확인하도록 합니다. 권장되는 VM 크기와 함께 수업용 애플리케이션을 설정하는 방법에 대한 실제 예제를 보여주는 수업 유형을 참조하면 유용합니다.

또한 Azure Compute Gallery는 사용자 지정 이미지를 만들고 저장하는 데 유용합니다. 컴퓨팅 갤러리를 통해 이미지를 한 번 만들고 다시 사용하여 여러 랩을 만들 수 있습니다.

결론

Azure Lab Services는 랩 실행 비용을 최적화하고, 설정 및 유지 관리를 간소화하고, 세분화된 액세스 제어를 제공하는 데 많은 이점을 제공합니다. 최적으로 이점을 활용하려면 Azure Lab Services에서 랩을 단일 용도로 구성하는 것이 좋습니다. 예를 들어 각 강의실 교육별로 별도의 랩을 만듭니다.

다음 단계

• 랩 계획을 생성하여 시작합니다.
• 비용 예측 및 분석을 이해합니다.
• 랩 요구 사항을 이해합니다.
• Azure Lab Services의 VM 크기 조정에 대해 자세히 알아보세요.