Microsoft AzureでWindows仮想マシンを作成
はじめに
本記事ではAzure仮想マシンの構築について説明します。仮想マシンはAzure Potalから作成することができます。手順やサンドボックスについてはMicrosoft Learnの「Azure で Windows 仮想マシンを作成する」を参考にさせて頂いています。
作成手順
①Azure Potalへのサインイン
まずはAzure Potalにサインインします。Microsoftアカウントの作成方法については本記事では省略させて頂きます。
②新規で仮想マシンを作成(Windows)
Azure potalにサインインをして「ホーム」から「リソースを作成」を選択。次にAzure Marketplaceの左にある「すべてを表示」選択します。検索欄に「Windows server」と入力し、公開元を「Microsoft」を選択してください。
検索結果に「Windows Server」が表示されるので選択して、プランを選択するから「[smalldisk] Windows Server 2019 Datacenter」にして「作成」をクリックします。
③VMの基本設定を構成
1.まずサブスクリプションに「Concieerge Subscription」、リソースグループを新規に作成します。
2.仮想マシン名も新規に目的がわかるような命名をします。
3.可用オプションはインフラストラクチャ冗長は必要ありませんのままで大丈夫です。
4.イメージは[smalldisk] Windows Server 2019 Datacenterかどうか再確認します。
5.サイズは初期の設定のままで問題ありません。管理者アカウントも各自設定してください。
6.受信ポートはリモートデスクトップアクセスを利用するので、「選択したポートを許可する」にして受信ポートの設定をRDP(3389)を選択します。
④VM用のディスク構成
1.ディスク構成をPremium SSDにし、データディスクを新規作成します。
2.名前はデフォルトのものを使用、ソースの種類は空のディスクでOK。
3.下の欄に新規データディスクが追加されればOKです。
⑤ネットワーク構成
仮想ネットワーク欄の下にある新規作成をクリックします。アドレス空間フィールドに
172.16.0.0/16、サブネット範囲に172.16.1.0/24を入力したら「OK」をクリックします。残りの「管理」などは既定の値で大丈夫なので「確認および作成」を押して、下部にある「作成」をクリックして完了します。あとはデプロイが完了するまで待てば完了です。
⑥仮想マシンへ接続
デプロイが完了したら、Azure potalのホームから作成した仮想マシンをクリックします。クリックしたら作成した仮想マシンの概要画面にかわるので、そこから検索欄の横にある「接続」を選択します。選択すると、RDP・SSH・Bationが表示されるのでRDPを選びます。
設定>接続のRDPタブの「RDPで接続する」が表示されたらIPアドレスとポート番号は既定の値が入力されていますので、「RDPファイルのダウンロード」をクリックしてRDPファイルをダウンロードします。
ダウンロードしたファイルを開くと「リモートデスクトップ接続」のポップアップが表示されるので、「接続」をクリックします。
サインイン画面は表示されるので、「③VMの基本設定を構成」の時に設定した管理者アカウントを入力してください。この際、証明書エラーがでますが無視して「はい」を選択してください。リモートデスクトップ接続が確認できれば仮想マシン構築は完了です。
⑦リソースをクリーンアップ
作成した仮想マシンが必要なくなった場合は、リソースグループ・仮想マシン等を削除することができます。削除方法はホームから仮想マシンを選択します。そこから「接続」の項目があるタブに「削除」があるので選択してください。最後に確認のポップアップが表示されますので、「はい」を選択すれば削除完了です。
まとめ
本記事ではMicrosoft AzureでのWindows仮想マシンの構築について紹介させて頂きました。今回はMicrosoft Learnのサンドボックスをアクティブ化して使用しました。このサンドボックスは60分までしかアクティブ化できないので、時間を過ぎると仮想マシンが消えてしまいますので、普通に仮想マシンを使用したい場合は無料アカウントを作成して行う必要があります。その場合でも基本的な構築手順はLearnと大差ないので問題ありません。Microsoft LearnにはWindows仮想マシンだけでなくLinuxの仮想マシンの構築についてもあるので、Linuxの場合はそちらを参考にしてみてください。こうやって仮想マシンが構築できれば、仮想マシン内でアプリケーションの起動や機械学習などでモデル学習をさせる等、マシンパワーが要求される場合はGPU環境を設定することで自身の欲しい環境が用意できます。Azureは他にも多岐にわたるサービスがあるのでこれを機に試してみてください。
