有关 Azure 容器实例的常见问题解答

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本文解答有关Azure容器实例的常见问题。

部署

容器映像的最大大小是什么？

可在Azure容器实例上部署的容器映像的最大大小为15 GB。根据部署时的确切可用性，也许可以部署更大的映像，但不保证可以做到这一点。

容器映像的大小会影响部署所需的时间，因此，一般情况下，我们会尽可能地保留较小的容器映像。

如何加速容器的部署？

由于部署速度的主要决定因素之一是映像大小，因此请找到减小大小的办法。删除不需要的层，或者减小映像中的层大小（选择较精简的基础OS映像）。例如，如果运行Linux容器，请考虑使用Alpine作为基础映像，而不是使用完整的Ubuntu Server。同样，对于Windows容器，请尽可能地使用Nano Server基础映像。

还应查看Azure容器映像中预缓存映像的列表（通过列出缓存的映像API获取）。也许可以换出某个预缓存映像的映像层。

有关如何减少容器启动时间，请参阅更详细的指南。

支持哪些Windows基础OS映像？

备注

由于Windows在2020年更新后存在后向兼容性问题，因此以下映像版本包括我们建议你在基础映像中使用的最低版本号。使用较旧映像版本的当前部署不受影响，但新部署洛阳网站 建设应遵循以下基础映像的要求。

Windows Server 2016基础映像

Nano Server：sac2016、10.0.14393.3506或更新版本

Windows Server Core：ltsc2016、10.0.14393.3506或更新版本

备注

不支持基于半年频道版本1709或1803的Windows映像。

Windows Server 2019和客户端基础映像（预览版）

Nano Server：1809、10.0.17763.1040或更新版本

Windows Server Core：ltsc2019、1809、10.0.17763.1040或更新版本

Windows：1809、10.0.17763.1040或更新版本

应在容器中使用哪个.NET或.NET Core映像层？

使用符合要求的最小映像。对于Linux，可以使用runtime-alpine.NET Core映像，从.NET Core 2.1版本开始就已支持此映像。对于Windows，如果使用完整的.NET Framework，则需要使用Windows Server Core映像（仅限运行时的映像，例如4.7.2-windowsservercore-ltsc2016）。仅限运行时的映像较小，但不支持需要.NET SDK的工作负荷。

可用性和配额

应为容器或容器组分配多少核心和内存？

这实际上取决于工作负荷。请从较小的数量着手，并测试容器的性能如何。监视CPU和内存资源用量，然后根据在容器中部署的进程类型增加核心或内存。

另外，请务必检查所部署到的区域的资源可用性，以确定每个容器组的可用CPU核心数和内存上限。

备注

服务的底层基础结构使用了容器组的少量资源。容器将能够访问分配给该组的大部分而不是全部资源。因此，为组中的容器请求资源时，请规划一个小型资源缓冲区。

ACI在哪个底层基础结构上运行？

Azure容器实例旨在用作无服务器按需容器服务，因此，我们希望你专注于开发容器，而不用考虑基础结构！对于那些有好奇心的或者想要比较性能的客户，可以在采用各种SKU的Azure VM集（主要是F和D系列）上运行ACI。我们会持续开发和优化服务，预计这种情况将来会改变。

我想要在ACI上部署几如何优化今日头条详情页千个核心-是否可以提高配额？

在某些情况下是可以提高的。有关当前的配额以及可以请求提高的限制，请参阅配额和限制一文。

是否可以部署4个以上的核心和16 GB以上的RAM？

还不可以。目前这些数字是容器组的上限。如有具体的要求和请求，请联系Azure支持部门。

ACI何时在特定的区域推出？

此处发布了当前推出的区域。如果你在特定的区域需要满足某项要求，请联系Azure支持部门。

功能和方案

如何缩放容器组？

目前，容器或容器组不可缩放。如果需要运行更多实例，请使用我们的API进行自动化，并创建更多请求以在服务中创建容器组。

自定义VNet中运行的实例可以使用哪些功能？

可以在所选Azure虚拟网络中部署容器组，并将专用IP委托给容器组，以在VNet中跨Azure资源路由流量。有关Azure容器实例的网络方案和限制，请参阅虚拟网络方案和资源。

定价

计量器何时开始运行？

计算的容器组持续时间从我们开始提取你的第一个容器映像（对于新部署）或重启容器组（如果已部署）开始，到容器组停止为止。请参阅容器实例定价中的详细信息。

停止容器后是否会停止计费？

停止整个容器组后，计量器将停止运行。只要容器组中的容器正在运行，我们就会保留资源，以防需要再次启动容器。