Azure Machine Learning-rekenopties: instances vs. clusters vs. serverless

By Mirko Peters · 2026-10-21

Vergelijk de compute-instances, clusters en serverless-opties van Azure Machine Learning om je cloudkosten en workflowprestaties te optimaliseren.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

De juiste hardwareconfiguratie kiezen is cruciaal bij het bouwen van voorspellende modellen in de cloud. In deze gids bekijken we de computeopties van Azure Machine Learning, namelijk compute-instances, clusters en serverless-omgevingen, zodat je prestaties van het project, productiviteit van het team en cloudkosten goed in balans houdt.

Belangrijkste punten

• Compute-instances fungeren als je persoonlijke, in de cloud gehoste werkplek voor interactief coderen en testen.
• Compute-clusters schalen automatisch uit zodra trainingsjobs binnenkomen en schalen terug naar nul om kosten te besparen.
• Met serverless compute voer je workloads uit zonder virtuele machines of infrastructuur zelf te beheren.
• De keuze van het juiste computetype heeft rechtstreeks invloed op je cloudfacturatie en de efficiëntie van je resourcebeheer.

Compute-resources in Azure Machine Learning begrijpen

Wanneer je een machine learning-initiatief start, hebben je algoritmen rekenkracht nodig om data te verwerken en patronen te ontdekken. In de Microsoft-cloud is compute de fysieke verwerkingskracht, CPU's en GPU's, die per seconde wordt gehuurd om miljoenen wiskundige berekeningen uit te voeren. Weten hoe je deze kracht inricht en beheert, maakt het verschil tussen een gestroomlijnd project en een onverwacht hoge maandelijkse cloudrekening.

Het platform scheidt de beheerinterface van het zware werk. De workspace organiseert je code, datasets en experimenthistorie, terwijl de computelaag het eigenlijke zware werk doet. Omdat machine learning-projecten variëren van lichte verkennende data-analyse tot grootschalige deep learning-trainingen, biedt Azure verschillende computecategorieën die zijn afgestemd op de verschillende fasen van de projectlevenscyclus.

Compute-instances: je cloudwerkbank

Een compute-instance werkt als één in de cloud gehoste virtuele machine die aan één gebruiker is toegewezen. Zie het als je persoonlijke werkbank, waar je code schrijft, scripts test en datasets analyseert rechtstreeks in een notebookomgeving in de browser.

Wanneer je compute-instances gebruikt

Compute-instances zijn ideaal in de vroege, verkennende fasen van een project. In plaats van het geheugen van je lokale laptop vol te laten lopen met grote dataframes, start je een cloudmachine met precies de CPU- of GPU-specificaties die je nodig hebt. Je kunt opslag koppelen, interactieve Python-code uitvoeren en datatransformaties in realtime visualiseren.

Kostenbeheer voor instances

De belangrijkste valkuil voor beginners is een compute-instance 's nachts laten draaien. Omdat Azure per seconde factureert voor actieve hardware, tapt een inactieve machine ongemerkt je budget af. Om dat te voorkomen, moeten beheerders automatische instellingen voor afsluiten bij inactiviteit configureren. Wanneer je je toetsenbord loslaat, gaat de werkbank in slaapstand en stopt de computefacturatie totdat je terugkomt.

Compute-clusters: de zware ploeg

Waar een instance is gebouwd voor één persoon die code schrijft, is een compute-cluster bedoeld voor uitvoering. Een compute-cluster is een beheerde groep virtuele machines die dynamisch kan schalen op basis van de werkbelasting.

Gedrag van dynamisch schalen

Wanneer je een trainingsjob indient, voorziet het cluster automatisch de benodigde nodes, verdeelt het de berekeningen parallel over meerdere machines en voert het je code snel uit. Zodra de job is afgerond, schaalt het cluster weer terug. Door je minimale nodeaantal op nul in te stellen, betaal je niets voor het cluster wanneer er geen actieve trainingsjobs draaien.

Teamsamenwerking en gedeelde resources

Clusters komen goed tot hun recht in samenwerkingsomgevingen waarin meerdere data scientists en ontwikkelaars toegang nodig hebben tot krachtige hardware zonder elkaar in de weg te zitten. In plaats van dure fysieke hardware aan te schaffen voor elke ontwikkelaar, kan een team één schaalbaar Azure-computecluster delen dat centraal wordt beheerd via de werkruimte.

Serverless compute: beheerde infrastructuur

Serverless compute gaat een stap verder in cloudabstractie. Met serverless-opties dien je een job in, zoals een geautomatiseerd machine learning-experiment of een batch-inferentierun, en kom je nooit rechtstreeks in aanraking met een virtuele machine.

Het platform stelt de benodigde resources achter de schermen beschikbaar, voert de taak uit en ruimt alles direct weer op. Deze aanpak haalt het beheer van de infrastructuur volledig uit handen van de gebruiker. Jij concentreert je uitsluitend op het formuleren van de zakelijke vraag en het aanleveren van schone data, terwijl het cloudplatform het technische werk eronder regelt.

Kosten optimaliseren per computetype

Het beheersen van de Azure machine learning-infrastructuur vraagt om de juiste resource bij de juiste taak. Een dure GPU-instantie gebruiken om simpele Python-scripts te schrijven, verspilt budget. Omgekeerd leidt het trainen van een enorm neuraal netwerk op zwakke hardware tot frustrerende knelpunten.

Maak altijd gebruik van startcredits als je het platform voor het eerst verkent. Combineer die credits met strikte beheergewoonten: stel automatische uitschakeling bij inactiviteit in voor werkstations en zet de minimumwaarden van clusters op nul. Cloudcompute behandelen als gehuurde apparatuur in plaats van een permanent onderdeel van de omgeving, houdt je financiën voorspelbaar.

Conclusie

Of je nu kiest voor een interactieve instantie, een schaalbaar cluster of een volledig geabstraheerde serverless-omgeving, het juiste computetype zorgt ervoor dat je machine learning-projecten zowel performant als kosteneffectief blijven. Wil je de basisconcepten rond werkruimten, dataassets en modelimplementatie in meer detail verkennen? Luister de volledige aflevering van de M365 FM Podcast voor deskundige inzichten en praktische strategieën.

Veelgestelde vragen

Wat is het belangrijkste verschil tussen een Azure ML-computeinstantie en een cluster?

Een computeinstantie is één afzonderlijke, speciale virtuele machine die is ontworpen voor interactieve ontwikkeling en testen. Een computecluster is een schaalbare groep van meerdere virtuele machines die automatisch groeit om zware parallelle trainingsjobs af te handelen en weer krimpt zodra er niets meer draait.

Hoe werkt serverless compute in Azure Machine Learning?

Met serverless compute dien je machine learning-jobs rechtstreeks in bij het platform, zonder dat je de onderliggende virtuele machines hoeft te voorzien, configureren of beheren. De infrastructuur wordt volledig achter de schermen door Azure afgehandeld.

Hoe voorkom ik onverwachte kosten van inactieve Azure ML-computeinstanties?

Je voorkomt onverwachte rekeningen door op computeinstanties instellingen voor automatische uitschakeling bij inactiviteit te configureren, zodat ze vanzelf uitgaan wanneer je weggaat, en door het minimale nodeaantal van je trainingsclusters op nul te zetten.

Moet ik betalen voor softwarelicenties van Azure Machine Learning-services?

Nee. Het Azure Machine Learning-platform zelf brengt geen softwarelicentiekosten in rekening. Je betaalt alleen voor de onderliggende hardwareresources, opslag en aanvullende cloudservices die je project actief gebruikt.