Introdução

Nem toda máquina virtual é igual e no Azure, escolher o SKU certo faz toda a diferença entre uma infraestrutura eficiente e uma que desperdiça recursos (e orçamento).

Com centenas de tamanhos disponíveis — séries D, E, F, L, N, entre outras, é essencial entender como dimensionar corretamente CPU, memória, disco e rede para cada tipo de workload.

Neste artigo, você vai aprender:

• As principais famílias de máquinas virtuais e suas características;
• Como escolher o SKU ideal para cada tipo de aplicação;
• Estratégias de otimização de custo e performance;
• E boas práticas de monitoramento e ajuste contínuo.

1. Entendendo as famílias de VMs no Azure

O Azure organiza suas VMs em famílias (ou séries), cada uma otimizada para um perfil de workload. A tabela abaixo resume as principais:

Dica: comece sempre pela série Dsv5 para workloads genéricos e ajuste conforme o perfil de CPU/memória.

Documentação: Tipos de máquinas virtuais no Azure

2. Estratégias de dimensionamento (sizing)

Etapa 1: entenda o perfil de carga

Use métricas reais (CPU, memória, disco e rede) de workloads on-premises ou ambientes piloto. Ferramentas como Azure Migrate e PerfInsights ajudam a estimar o tamanho correto.

Etapa 2: defina o tipo de otimização

• CPU-bound: prefira F-Series ou D-Series.
• Memory-bound: use E-Series.
• IO-bound: escolha L-Series (NVMe local).
• GPU: vá de N-Series (A100/H100).

Etapa 3: valide a escalabilidade

Simule crescimento horizontal e vertical com VM Scale Sets e monitore performance via Azure Monitor Metrics.

3. Otimizando custo sem sacrificar performance

Dimensionar corretamente também significa economizar de forma inteligente.
O Azure oferece várias opções para otimizar custo:

Combine Reserved Instances para workloads estáveis e Spot VMs para cargas transitórias (como renderização, testes ou CI/CD).

4. Monitorando e ajustando o desempenho

Monitorar é essencial para evitar subutilização ou gargalos.
Use Azure Monitor, Metrics Explorer e Workbooks para acompanhar:

• CPU % e créditos em VMs Burstable;
• Disco e latência em L-Series;
• Rede (Tx/Rx bytes) em ambientes de alta transferência;
• GPU usage (DCGM) em VMs N-Series.

Configure alertas no Azure Monitor para sugerir resize automático quando a média de CPU estiver abaixo de 20% ou acima de 80%.

Saiba mais: Monitoramento de máquinas virtuais no Azure

5. Boas práticas de design e operação

• Use Azure Compute Gallery para imagens consistentes.
• Padronize SKUs por ambiente (D4s_v5 em dev/test, E8s_v5 em prod).
• Centralize logs e métricas em Log Analytics Workspace.
• Combine Azure Policy com tags (tier=prod, costcenter=finops).
• Use Automation Account para desligar VMs fora do expediente.

Evite misturar séries de VMs no mesmo Scale Set, isso pode gerar diferenças de performance e comportamento de alocação.

Conclusão

Escolher o SKU certo de VM no Azure é uma das decisões mais importantes para equilibrar custo, performance e confiabilidade. Mais do que comparar núcleos e memória, é sobre entender o perfil do workload e aplicar as ferramentas corretas para ajustar, automatizar e evoluir com previsibilidade.

O segredo está em combinar dimensionamento técnico + otimização financeira, garantindo o melhor dos dois mundos: performance previsível e controle total de custos.