多会话建议

在决定多会话环境中实例上的最大用户会话数时，应考虑几个因素，以确保最佳性能和流式传输体验。以下是关于决定实例上最佳用户会话数的建议：

• 评估资源要求：了解会话中使用的应用程序的资源要求。考虑 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽等因素。此评估将有助于决定每个用户会话通常需要的资源量。

• 考虑实例规格：考虑实例的规格，包括 CPU 数量、可用内存和 GPU 规格。规格更高的实例可以处理更多的用户会话。有关 AppStream 2.0 支持的不同实例类型和定价的更多信息，请参阅 Amazon AppStream 2.0 定价。

• 性能测试：对预期在用户会话中运行的应用程序和工作负载进行性能测试。衡量资源利用率、响应时间和整体系统性能。使用此数据来评估并发用户会话对性能的影响，并确定最佳 session-to-instance 比率。您可以对 AppStream 2.0 提供的不同实例类型进行这些评估，为您的最终用户找到最佳的实例类型或大小。有关 AppStream 2.0 提供的不同实例类型的更多信息，请参阅AppStream 2.0 实例系列。

• 监控资源利用率：持续监控实例在正常使用期间的资源利用率。观察 CPU、内存和磁盘利用率。确保资源利用率保持在可接受的范围内，以避免性能下降。对于多会话环境，您可以在 AppStream 2.0 和 CloudWatch 控制台上查看这些指标。有关更多信息，请参阅 监控亚马逊 AppStream 2.0 资源。

• 考虑用户行为模式：分析用户行为模式以了解高峰使用时段和潜在的并发使用情况。有些用户可能有间歇性或零星的使用模式，而其他用户则可能全天保持一致的使用模式。在确定最大用户会话数时要考虑这些模式，以避免在高峰时段发生资源争用。

  AppStream 2.0 允许您为每个实例配置最多 50 个用户会话，无论您选择何种实例类型或大小。但是，这只是上限，而不是建议的限制。以下是一个示例表，可帮助您确定多会话实例集中一个实例上的最大用户会话数。表中列出的建议最大用户数基于一般准则和假设。使用实际工作负载进行测试至关重要，因为实际性能可能会有所不同，具体取决于工作负载的个体功能、应用程序的资源要求和用户行为。

基于工作负载类型的建议
最终用户类别	工作负载类型	示例用户	应用场景	建议的配置
执行单项任务且使用最少应用程序的最终用户	低型	任务工作人员、前台用户	数据输入应用程序、文本编辑、堡垒主机	在 Stream.standard.xlarge/2xLarge 或 Stream.compute.xlarge+ 或 stream.memory.xlarge+ 上，每个 vCPU 有 4 个用户
执行单项任务且使用最少应用程序的最终用户	低型到中型	任务工作人员、前台用户、联络中心员工	数据输入应用程序、文本编辑、堡垒主机、聊天、电子邮件、消息收发应用程序	在 Stream.standard.xlarge/2xLarge 或 Stream.compute.xlarge+ 或 stream.memory.xlarge+ 上，每个 vCPU 有 2 个用户
创建复杂电子表格、演示文稿和大型文档的最终用户	中型	任务工作人员、联络中心员工、业务分析师	数据输入应用程序、聊天、电子邮件、消息传送应用程序、生产力应用程序	在 Stream.memory.xlarge+ 或 Stream.compute.xlarge+ 上每个 vCPU 有 2 个用户
具有高性能工作负载的最终用户	中型到重型	知识工作者、软件开发人员、商业智能分析师	软件脚本编写	在 Stream.memory.xlarge+ 或 Stream.compute.xlarge+ 上每个 vCPU 有 1 个用户
具有高性能工作负载的最终用户	重型	知识工作者、软件开发人员、数据科学家	屏幕共享、数据分析、音频会议	在 Stream.memory.xlarge+ 或 Stream.compute.xlarge+ 上，每 2 个 vCPU 有 1 个用户
具有需要图形和大量计算/内存资源的工作负载的最终用户	重型到加速	图形/架构设计师、CAD/CAM 用户	音频会议、图形密集型应用程序，例如远程图形工作站	每 2 个 vCPU 有 1 个用户 Graphics.g4dn。 *
具有需要图形和大量计算/内存资源的工作负载的最终用户	已加速	视频编辑、游戏玩家和游戏开发者、数据挖掘者、GIS 数据工程师、AI 科学家	音频会议、视频转码和 3D 渲染、逼真照片设计、图形工作站、机器学习模型训练、机器学习推理	每 2 个 vCPU 有 1 个用户 Graphics.G5。 *