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Azure 机器学习定价

使用端到端机器学习生命周期的企业级服务

使具有丰富生产经验的开发者和数据科学家更快地构建、训练和部署机器学习模型。借助行业领先的 MLOps (用于机器学习的 DevOps)缩短上市时间并促进团队协作。在受信任的安全平台 (专为负责任的 AI 而设计)上进行创新。

浏览定价选项

  • 现用现付

    以秒为单位为计算容量付款，无需长期承诺或提前付款。可按需增加或减少使用量。

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  • 适用于计算的 Azure 节省计划

    通过承诺在 1 年或 3 年内按小时支出固定金额，可以在选定的计算服务上全局节省资金，并在达到每小时承诺之前解锁更低的价格。适用于动态工作负载，同时可适应计划内或计划外的更改。

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  • 预留

    与即用即付费率相比，Azure 虚拟机预留实例在你承诺一年或三年期限时可大幅降低成本。适用于无计划更改的稳定、可预测的工作负载。

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应用筛选器来根据你的需求自定义定价选项。

价格仅是估算值，不应用作实际报价单。实际定价可能因与 Microsoft 签订的协议类型、购买日期和货币汇率而异。价格基于美元计算，并使用在上一个月末最后一个工作日之前的两个工作日内捕获的伦敦收盘即期汇率进行转换。如果本月底之前的两个工作日在主要市场中属于银行假日，则汇率确定日通常是紧接在此两个工作日之后的一天。此汇率适用于下个月的所有交易。登录到 Azure 定价计算器查看基于你与 Microsoft 的当前计划/产品/服务的定价。有关定价或请求报价的详细信息，请联系 Azure 销售专家。请参阅经常询问有关 Azure 定价的问题。

请注意，使用 Azure 机器学习无需额外付费。但是，除计算费用外，所使用的其他 Azure 服务也将产生单独的费用，包括但不限于 Azure Blob 存储、Azure Key Vault、Azure 容器注册表和 Azure Application Insights。

若要详细了解如何管理 Azure 机器学习的预算、成本和配额，请参阅此处。

常规用途

均衡 CPU 与内存比。适用于测试和开发、小到中型数据库和低到中等流量 Web 服务器。

D2-64 v3

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
D2 v3 2 8 GiB $- $-
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D4 v3 4 16 GiB $- $-
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D8 v3 8 32 GiB $- $-
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D16 v3 16 64 GiB $- $-
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D32 v3 32 128 GiB $- $-
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D64 v3 64 256 GiB $- $-
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D2s-64s v3

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
D2s v3 2 8 GiB $- $-
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D4s v3 4 16 GiB $- $-
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D8s v3 8 32 GiB $- $-
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D16s v3 16 64 GiB $- $-
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D32s v3 32 128 GiB $- $-
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D64s v3 64 256 GiB $- $-
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D1-5 v2

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
D1 v2 1 3.5 GiB $- $-
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D2 v2 2 7 GiB $- $-
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D3 v2 4 14 GiB $- $-
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D4 v2 8 28 GiB $- $-
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D1s-5s v2

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
DS1 v2 1 3.5 GiB $- $-
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DS2 v2 2 7 GiB $- $-
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DS3 v2 4 14 GiB $- $-
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DS4 v2 8 28 GiB $- $-
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DS5 v2 16 56 GiB $- $-
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D2ds - D64ds v4

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
D2ds v4 2 8 GiB $- $-
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D4ds v4 4 16 GiB $- $-
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D8ds v4 8 32 GiB $- $-
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D16ds v4 16 64 GiB $- $-
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D32ds v4 32 128 GiB $- $-
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D48ds v4 48 192 GiB $- $-
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D64ds v4 64 256 GiB $- $-
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计算优化

高 CPU 与内存之比。适用于中等流量的 Web 服务器、网络设备、批处理和应用程序服务器。

Fsv2 系列

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
F2s v2 2 4 GiB $- $-
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F4s v2 4 8 GiB $- $-
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F8s v2 8 16 GiB $- $-
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F16s v2 16 32 GiB $- $-
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F32s v2 32 64 GiB $- $-
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F64s v2 64 128 GiB $- $-
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F72s v2 72 144 GiB $- $-
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内存优化

高内存核心比。适用于关系数据库服务器、中到大规模缓存和内存中分析。

E2-64 v3

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
E2 v3 2 16 GiB $- $-
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E4 v3 4 32 GiB $- $-
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E8 v3 8 64 GiB $- $-
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E16 v3 16 128 GiB $- $-
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Azure 计算提供独立于特定硬件类型并专用于单个客户的虚拟机规格。这些虚拟机规格非常适合于与其他客户的工作负载 (涉及符合性和法规要求等元素)高度隔离的工作负载。

D-series

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
D1 1 3.5 GiB $- $-
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D2 2 7 GiB $- $-
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D3 4 14 GiB $- $-
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D4 8 28 GiB $- $-
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D11 2 14 GiB $- $-
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D12 4 28 GiB $- $-
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D13 8 56 GiB $- $-
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D14 16 112 GiB $- $-
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D11-15 v2

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
D11 v2 2 14 GiB $- $-
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D12 v2 4 28 GiB $- $-
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D13 v2 8 56 GiB $- $-
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D14 v2 16 112 GiB $- $-
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D15 v2 20 140 GiB $- $-
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$- $-

D11S-15S v2

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
DS11 v2 2 14 GiB $- $-
$-
$-
$-
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DS12 v2 4 28 GiB $- $-
$-
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$- $-
DS13 v2 8 56 GiB $- $-
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DS14 v2 16 112 GiB $- $-
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$- $-
DS15 v2 20 140 GiB $- $-
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E2a - E96a v4

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
E2a v4 2 16 GiB $- $-
$-
$-
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$- $-
E4a v4 4 32 GiB $- $-
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$- $-
E8a v4 8 64 GiB $- $-
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$- $-
E16a v4 16 128 GiB $- $-
$-
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$- $-
E32a v4 32 256 GiB $- $-
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$- $-
E48a v4 48 384 GiB $- $-
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$- $-
E64a v4 64 512 GiB $- $-
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$- $-
E96a v4 96 672 GiB $- $-
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$- $-

E2s – E64s

Synapse 中的 Spark 计算。定价基于 Synapse 定价。有关更多详细信息，请参阅定价 - Azure Synapse Analytics | Microsoft Azure(发数据分析部分)。

M 系列

实例 vCPU RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
M64 64 1,024 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M32ls 32 256 GiB $- $-
$-
$-
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$- $-
M64ls 64 512 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M64m 64 1,792 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M128m 128 3,892 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M8ms 8 218.75 GiB $- $-
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$-
$- $-
M16ms 16 437.5 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M32ms 32 875 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M64ms 64 1,792 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M128ms 128 3,892 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M64s 64 1,024 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M128 128 2,048 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-
M128s 128 2,048 GiB $- $-
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$-
$-
$- $-
M32ts 32 192 GiB $- $-
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$-
$-
$- $-

GPU

专门针对大量图形绘制和视频编辑的虚拟机，可选择单个或多个 GPU。

NC 系列

实例 vCPU RAM GPU
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
NC6 6 56 GiB 1X K80 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
NC12 12 112 GiB 2X K80 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
NC24 24 224 GiB 4X K80 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
NC24r 24 224 GiB 4X K80 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
虚拟机预留实例目前不可用于 NC 系列。

NCsv2 系列

实例 vCPU RAM GPU
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
NC6s v2 6 112 GiB 1X P100 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
NC12s v2 12 224 GiB 2X P100 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
NC24s v2 24 448 GiB 4X P100 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
NC24rs v2 24 448 GiB 4X P100 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
虚拟机预留实例目前不可用于 NCsv2 系列。

NCsv3 系列

实例 vCPU RAM GPU
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
NC6s v3 6 112 GiB 1X V100 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
NC12s v3 12 224 GiB 2X V100 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
NC24s v3 24 448 GiB 4X V100 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
NC24rs v3 24 448 GiB 4X V100 $- $-
$-
$-
$-
$- $-

NV 系列

实例 vCPU RAM GPU
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
NV6 6 56 GiB 1X M60 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
NV12 12 112 GiB 2X M60 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
NV24 24 224 GiB 4X M60 $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
虚拟机预留实例目前不可用于 NV 系列。

NVv3 系列

实例 vCPU RAM GPU
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
NV12s v3 12 112 GiB 1X M60 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
NV24s v3 24 224 GiB 2X M60 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
NV48s v3 48 448 GiB 4X M60 $- $-
$-
$-
$-
$- $-

NDs 系列

实例 内核 RAM GPU
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
ND6s 6 112 GiB 1X P40 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
ND12s 12 224 GiB 2X P40 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
ND24rs 24 448 GiB 4X P40 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
ND24s 24 448 GiB 4X P40 $- $-
$-
$-
$-
$- $-

NCas_T4_v3-series

实例 vCPU RAM GPU
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
NC4as T4 v3 4 28 GiB 1X T4 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
NC8as T4 v3 8 56 GiB 1X T4 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
NC16as T4 v3 16 110 GiB 1X T4 $- $-
$-
$-
$-
$- $-
NC64as T4 v3 64 440 GiB 4X T4 $- $-
$-
$-
$-
$- $-

NDv2 系列

实例 内核 RAM GPU
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
ND40rs v2 40 672 GiB 8X V100 (NVlink) $- $-
$-
$-
$-
$- N/A

ND A100 v4 系列

实例 内核 RAM GPU
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
ND96asr A100 v4 96 900 GiB 8x A100 (NVlink) $- $-
$-
$-
$-
$- $-

高性能计算

速度最快、功能最强大的 CPU 虚拟机具有可选的高吞吐量网络接口 (RDMA)。

H 系列

实例 内核 RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
H8 8 56 GiB $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
H8m 8 112 GiB $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
H16m 16 224 GiB $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
H16mr 16 224 GiB $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
H16r 16 112 GiB $- $-
$-
$-
$-
N/A N/A
虚拟机预留实例目前不可用于 H 系列。

HB 系列

实例 内核 RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
HB60rs 60 228 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-

HBv2 系列

实例 内核 RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
HB120rs v2 120 456 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-

HC 系列

实例 内核 RAM
Linux VM 价格
 机器学习
服务附加费		 即用即付
总价		 1 年节省计划 3 年节省计划 保留 1 年
总价		 保留 3 年
总价
HC44rs 44 352 GiB $- $-
$-
$-
$-
$- $-

托管 Spark

(实例类型: E2s-E64s)

Azure ML 的托管 Spark 遵循 Synapse 大数据分析(Spark 池)中的相同定价:

类型 价格
内存优化 $-/每 vCore/每小时

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常见问题解答

关于 Azure 定价的常见问题解答
  • Azure 机器学习客户负责所使用的 Azure 资源（包括虚拟机）的成本。

  • 将按日进行计费。为方便计费，一天从 UTC 的午夜算起。账单将按月生成。

    • 培训:

      例如，假设你在美国西部 2 的基本工作区上使用 10 个 DS14 v2 VM 训练了 100 个小时的模型。则在 30 天的计费月份中，计费如下：

      Azure VM 费用: （10 台计算机 * $1.196/每计算机）* 100 个小时 = $1196

      Azure 机器学习费用: （10 台计算机 * 16 个核心 * $0/每核心）* 100 个小时 = $0

      总计: $1196 + $0 = $1196

    • 推理:

      例如，假设你在美国西部 2 的基本中使用 10 个 DS14 v2 VM 部署了一个模型，该模型用于全天推理且使用 30 天（一个计费月份）。则在 30 天的计费月份中，计费如下：

      Azure VM 费用: （10 台计算机 * $1.196/每计算机）*（24 个小时 * 30 天）= $8611.2

      Azure 机器学习费用: （10 台计算机 * 16 个核心 * $0/每核心）*（24 个小时 * 30 天）= $0

      总计: $8611.2 + $0 = $8611.2

    请注意，没有额外的 Azure 机器学习费用。除计算费用外，所使用的任何 Azure 服务都将产生单独的费用，包括但不限于 HDInsight、Azure 容器注册表、Azure Blob 存储、Application Insights、Azure Key Vault、虚拟网络、Azure 事件中心和 Azure 流分析。

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