Azure虚拟机推荐工具：根据工作负载自动推荐最佳VM规格和VMSS配置

azure-compute by microsoft/github-copilot-for-azure

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安装命令

npx skills add https://github.com/microsoft/github-copilot-for-azure --skill azure-compute

🇨🇳中文介绍

Azure 计算技能

通过分析工作负载类型、性能需求、扩展需求和预算，推荐 Azure 虚拟机规格、虚拟机规模集（VMSS）和配置。无需 Azure 订阅 —— 所有数据均来自公开的 Microsoft 文档和无需身份验证的零售价格 API。

何时使用此技能

用户询问为某个工作负载选择哪种 Azure 虚拟机或 VMSS
用户需要针对 Web、数据库、机器学习、批处理、高性能计算或其他工作负载的虚拟机规格推荐
用户想要比较虚拟机系列、规格或定价层级
用户询问虚拟机选项之间的权衡（成本与性能）
用户需要 Azure 虚拟机的成本估算，但没有 Azure 账户
用户询问是使用单个虚拟机还是规模集
用户需要自动扩展、高可用性或负载均衡的虚拟机推荐
用户询问 VMSS 业务流程模式（灵活模式与统一模式）

工作流程

使用参考文件进行初步筛选

关键：在做出最终推荐前，务必使用来自 learn.microsoft.com 的最新文档进行验证。 如果 web_fetch 失败，则使用参考文件作为后备方案，但要警告用户信息可能已过时。

步骤 1：收集需求

向用户询问（尽可能推断）：

需求	示例
工作负载类型	Web 服务器、关系型数据库、机器学习训练、批处理、开发/测试
vCPU / 内存需求	"4 核，16 GB 内存" 或 "轻量级" / "重量级"
需要 GPU 吗？

🇺🇸English

Azure Compute Skill

Recommend Azure VM sizes, VM Scale Sets (VMSS), and configurations by analyzing workload type, performance requirements, scaling needs, and budget. No Azure subscription required — all data comes from public Microsoft documentation and the unauthenticated Retail Prices API.

When to Use This Skill

User asks which Azure VM or VMSS to choose for a workload
User needs VM size recommendations for web, database, ML, batch, HPC, or other workloads
User wants to compare VM families, sizes, or pricing tiers
User asks about trade-offs between VM options (cost vs performance)
User needs a cost estimate for Azure VMs without an Azure account
User asks whether to use a single VM or a scale set
User needs autoscaling, high availability, or load-balanced VM recommendations
User asks about VMSS orchestration modes (Flexible vs Uniform)

Workflow

Use reference files for initial filtering

CRITICAL: then always verify with live documentation from learn.microsoft.com before making final recommendations. If web_fetch fails, use reference files as fallback but warn the user the information may be stale.

Step 1: Gather Requirements

Ask the user for (infer when possible):

Requirement	Examples

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步骤 2：确定使用虚拟机还是 VMSS

查阅 VMSS 指南以了解何时适合使用 VMSS 与单个虚拟机
根据收集的需求决定哪种方法最合适

必需：如果推荐 VMSS，获取最新文档以验证功能：

web_fetch https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machine-scale-sets/overview
web_fetch https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machine-scale-sets/virtual-machine-scale-sets-autoscale-overview

如果 web_fetch 失败，则继续使用参考文件中的指导，但需包含此警告：

无法根据最新的 Azure 文档进行验证。推荐基于参考材料，可能未反映最近的更新。

需要自动扩展吗？
├─ 是 → VMSS
├─ 否
│  ├─ 需要多个相同实例吗？
│  │  ├─ 是 → VMSS
│  │  └─ 否
│  │     ├─ 需要跨故障域/区域的高可用性吗？
│  │     │  ├─ 是，多个实例 → VMSS
│  │     │  └─ 是，1-2 个实例 → 虚拟机 + 可用性区域
│  │     └─ 单个实例足够吗？ → 虚拟机

信号	推荐	原因
基于 CPU、内存或计划的自动扩展	VMSS	内置自动扩展；无需自定义自动化
负载均衡器后的无状态 Web/API 层	VMSS	同构集群，自动分配负载
跨多个节点的批处理/并行处理	VMSS	按需横向扩展，空闲时缩放到零
一个组中混合使用多种虚拟机规格	VMSS（灵活模式）	灵活业务流程支持混合 SKU
单个长期运行的服务器（跳板机、AD 域控制器）	虚拟机	无扩展优势；管理更简单
需要每个实例的独特配置	虚拟机	规模集假定为同构配置
有状态工作负载、紧耦合集群	虚拟机（或视情况使用 VMSS）	仔细评估；VMSS 灵活模式可用于某些有状态模式

警告： 如果用户不确定，为简单起见，默认使用单个虚拟机。仅当明确需要扩展、高可用性或集群管理时，才推荐 VMSS。

步骤 3：选择虚拟机系列

查阅虚拟机系列指南以识别 2-3 个符合工作负载需求的候选虚拟机系列

必需：通过获取最新文档来验证所选候选系列的规格：

web_fetch https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/<family-category>/<series-name>

 * B 系列：`https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/general-purpose/b-family`
 * D 系列：`https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/general-purpose/ddsv5-series`
 * GPU：`https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/gpu-accelerated/nc-family`

3. 如果考虑 Spot 虚拟机，还需获取：

     web_fetch https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machine-scale-sets/use-spot

4. 如果 web_fetch 失败，则继续使用参考文件中的指导，但需包含此警告：

无法根据最新的 Azure 文档进行验证。推荐基于参考材料，可能未反映最近的更新或限制（例如，Spot 虚拟机兼容性）。

此步骤适用于单个虚拟机和 VMSS，因为规模集使用相同的虚拟机 SKU。

步骤 4：查询定价

查询 Azure 零售价格 API —— 零售价格 API 指南

提示： VMSS 不额外收费 —— 定价基于每个虚拟机实例。使用 API 中相同的虚拟机定价，并乘以预期的实例数量来估算 VMSS 成本。对于自动扩展的工作负载，估算最小和最大实例数量下的成本。

步骤 5：呈现推荐

提供 2–3 个选项 并说明权衡：

列	用途
托管模型	虚拟机或 VMSS（如果是 VMSS，注明业务流程模式）
虚拟机规格	ARM SKU 名称（例如，`Standard_D4s_v5`）
vCPU / 内存	核心规格
实例数量	虚拟机为 1；具有自动扩展功能的 VMSS 为最小-最大范围
估算 $/小时	API 提供的按实例即用即付价格
原因	适合该工作负载的原因
权衡	用户需要做出的取舍

提示： 始终解释为什么某个系列适合，以及用户需要权衡什么（成本与核心数、可突增与专用、单个虚拟机的简单性与 VMSS 的可扩展性等）。

对于 VMSS 推荐，还需提及：

推荐业务流程模式（对于大多数新工作负载，推荐灵活模式）
自动扩展策略（基于指标、基于计划或两者结合）
负载均衡器类型（L4 使用 Azure 负载均衡器，L7/TLS 使用应用程序网关）

步骤 6：提供后续步骤

比较预留实例/节省计划定价（使用 priceType eq 'Reservation' 查询 API）
建议使用 Azure 定价计算器进行全面估算
对于 VMSS：建议查阅自动扩展最佳实践和 VMSS 网络

场景	操作
API 返回空结果	放宽筛选条件 —— 检查 `armRegionName`、`serviceName`、`armSkuName` 的拼写
用户不确定工作负载类型	询问澄清性问题；默认使用通用 D 系列
未指定区域	使用 `eastus` 作为默认值；注意价格因区域而异
不清楚需要虚拟机还是 VMSS	询问扩展和实例数量；如果不确定，默认使用单个虚拟机
用户直接询问 VMSS 定价	使用相同的虚拟机定价 API —— VMSS 不额外收费；乘以实例数量

虚拟机系列指南 —— 系列与工作负载的映射和选择
零售价格 API 指南 —— 查询模式、筛选器和示例
VMSS 指南 —— 何时使用 VMSS、业务流程模式和自动扩展模式

Step 2: Determine VM vs VMSS

Review VMSS Guide to understand when VMSS vs single VM is appropriate
Use the gathered requirements to decide which approach fits best

REQUIRED: If recommending VMSS , fetch current documentation to verify capabilities:

web_fetch https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machine-scale-sets/overview
web_fetch https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machine-scale-sets/virtual-machine-scale-sets-autoscale-overview

Ifweb_fetch fails, proceed with reference file guidance but include this warning:

Unable to verify against latest Azure documentation. Recommendation based on reference material that may not reflect recent updates.

Needs autoscaling?
├─ Yes → VMSS
├─ No
│  ├─ Multiple identical instances needed?
│  │  ├─ Yes → VMSS
│  │  └─ No
│  │     ├─ High availability across fault domains / zones?
│  │     │  ├─ Yes, many instances → VMSS
│  │     │  └─ Yes, 1-2 instances → VM + Availability Zone
│  │     └─ Single instance sufficient? → VM

Signal	Recommendation	Why
Autoscale on CPU, memory, or schedule	VMSS	Built-in autoscale; no custom automation needed
Stateless web/API tier behind a load balancer	VMSS	Homogeneous fleet with automatic distribution
Batch / parallel processing across many nodes	VMSS	Scale out on demand, scale to zero when idle
Mixed VM sizes in one group	VMSS (Flexible)	Flexible orchestration supports mixed SKUs
Single long-lived server (jumpbox, AD DC)	VM	No scaling benefit; simpler management
Unique per-instance config required	VM	Scale sets assume homogeneous configuration
Stateful workload, tightly-coupled cluster	VM (or VMSS case-by-case)	Evaluate carefully; VMSS Flexible can work for some stateful patterns

Warning: If the user is unsure, default to single VM for simplicity. Recommend VMSS only when scaling, HA, or fleet management is clearly needed.

Step 3: Select VM Family

Review VM Family Guide to identify 2-3 candidate VM families that match the workload requirements

REQUIRED: verify specifications for your chosen candidates by fetching current documentation:

web_fetch https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/<family-category>/<series-name>

 * B-series: `https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/general-purpose/b-family`
 * D-series: `https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/general-purpose/ddsv5-series`
 * GPU: `https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/gpu-accelerated/nc-family`

3. If considering Spot VMs , also fetch:

     web_fetch https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machine-scale-sets/use-spot

4. Ifweb_fetch fails, proceed with reference file guidance but include this warning:

Unable to verify against latest Azure documentation. Recommendation based on reference material that may not reflect recent updates or limitations (e.g., Spot VM compatibility).

This step applies to both single VMs and VMSS since scale sets use the same VM SKUs.

Step 4: Look Up Pricing

Query the Azure Retail Prices API — Retail Prices API Guide

Tip: VMSS has no extra charge — pricing is per-VM instance. Use the same VM pricing from the API and multiply by the expected instance count to estimate VMSS cost. For autoscaling workloads, estimate cost at both the minimum and maximum instance count.

Step 5: Present Recommendations

Provide 2–3 options with trade-offs:

Column	Purpose
Hosting Model	VM or VMSS (with orchestration mode if VMSS)
VM Size	ARM SKU name (e.g., `Standard_D4s_v5`)
vCPUs / RAM	Core specs
Instance Count	1 for VM; min–max range for VMSS with autoscale
Estimated $/hr	Per-instance pay-as-you-go from API
Why	Fit for the workload
Trade-off	What the user gives up

Tip: Always explain why a family fits and what the user trades off (cost vs cores, burstable vs dedicated, single VM simplicity vs VMSS scalability, etc.).

For VMSS recommendations, also mention:

Recommended orchestration mode (Flexible for most new workloads)
Autoscale strategy (metric-based, schedule-based, or both)
Load balancer type (Azure Load Balancer for L4, Application Gateway for L7/TLS)

Step 6: Offer Next Steps

Compare reservation / savings plan pricing (query API with priceType eq 'Reservation')
Suggest Azure Pricing Calculator for full estimates
For VMSS: suggest reviewing autoscale best practices and VMSS networking

Scenario	Action
API returns empty results	Broaden filters — check `armRegionName`, `serviceName`, `armSkuName` spelling
User unsure of workload type	Ask clarifying questions; default to General Purpose D-series
Region not specified	Use `eastus` as default; note prices vary by region
Unclear if VM or VMSS needed	Ask about scaling and instance count; default to single VM if unsure
User asks VMSS pricing directly	Use same VM pricing API — VMSS has no extra charge; multiply by instance count

VM Family Guide — Family-to-workload mapping and selection
Retail Prices API Guide — Query patterns, filters, and examples
VMSS Guide — When to use VMSS, orchestration modes, and autoscale patterns