Help us understand the problem. What is going on with this article?

Azure仮想マシンのデータディスクを4TBで作成・拡張

More than 1 year has passed since last update.

はじめに

2017年5月30日にAnnouncing the preview of Azure’s Largest Disk sizesということで、Azure仮想マシンのディスクサイズ制限が1TB(1023GB)だったものが、最大4TB(4095GB)まで拡張されました。
これでシングルディスクで4TBが利用できます!(今までは記憶域プールなどを使って複数ディスクを束ねる必要がありました)
本記事執筆時点(2017年6月1日)では米国中西部(West US Central)リージョン限定で、Azureポータル上では4TBのディスクは作成できませんが、Azure Powershellを使えばすぐに利用可能です。

データディスクの新規作成

仮想マシンに新たに4TBのデータディスクを追加する手順について確認します。

仮想マシンの準備

検証に使う仮想マシンはリージョンを米国中西部(West US Central)に指定する他は適当に設定してデプロイしておきます。
image.png

まだデータディスクは作成していません。
image.png

データディスクの追加

今回はAzure Powershellを使ってデータディスクの追加を行います。
コマンド実行例は以下の通りです。

$vm = Get-AzureRmVM -ResourceGroupName <<リソースグループ名>> -Name <<仮想マシン名>>
Add-AzureRmVMDataDisk -VM $vm -Name <<データディスク名>> -VhdUri "https://<<ストレージアカウント名>>.blob.core.windows.net/vhds/<<データディスク名>>.vhd" -Lun 0 -DiskSizeInGB 4095 -CreateOption Empty
Update-AzureRmVM -ResourceGroupName <<リソースグループ名>> -VM $vm

DiskSizeInGBの最大値として今までは1023だったのが、4095まで指定できるようになりました。
コマンド実行後はAzureポータルからも確認ができます。
image.png

OS側でのディスクフォーマット

今回はWindows Server 2012 R2で試しました。
RDPでログインして、Disk Managementツールを起動します。
Disk 2が4095GBで割り当てられていますので、「Initialize Disk」で初期化しましょう。
image.png

2TB超えのディスクは標準でパーティションスタイルの選択が「GPT」になっていますが、このまま「OK」を押します
image.png

「New Simple Volume...」でフォーマットします。
サイズは最大、ドライブレターも適当で。
image.png

フォーマット完了しました。これでエクスプローラーからも利用可能な状態になりました。
image.png

データディスクのサイズ拡張

続いて既存のデータディスク(1TB)を4TBに拡張する手順について確認します。

仮想マシンの準備

検証に使う仮想マシンはリージョンを米国中西部(West US Central)に指定する他は適当に設定してデプロイしておきます。
今回はVMで使用するディスクはUnManaged(従来のストレージアカウント内にvhdファイルを格納する)な形式を使用しました。
image.png

仮想マシン起動後、Azureポータルから「ディスク」「+データディスクの追加」で2つのディスクを追加します。
image.png

ディスクは2つともにサイズは1023GBを指定します。
image.png

追加が終わったら「Save」で適用します。
image.png

OS側でのディスクフォーマット

今回はWindows Server 2012 R2で試しました。
RDPでログインして、Disk Managementツールを起動します。
Disk 2とDisk 3がそれぞれ1023GBで割り当てられていますので、まずはDisk 2を「Initialize Disk」で初期化しましょう。
image.png

Disk 2,3全てチェックされており、パーティションスタイルの選択が「MBR」になっていますが、このまま「OK」は押してはいけません
image.png

今回はDisk 2だけ「MBR」で初期化しましょう。
image.png

Disk 3は「GPT」で初期化します。
image.png

Disk 2,3それぞれ「New Simple Volume...」でフォーマットします。
サイズは最大、ドライブレターも適当で。
image.png

それぞれフォーマット完了しました。これでエクスプローラーからも利用可能な状態になりました。
image.png

MBRの方が若干空き容量が多いですね。まあ、誤差の範囲ですけど。
image.png

データディスクのサイズ変更

仮想マシンにアタッチされたデータディスクのサイズ変更を行う場合、仮想マシンを事前に停止する必要があります。
停止後、Azure Powershellを使ってデータディスクのサイズ変更を行います。
コマンド実行例は以下の通りです。

$vmconfig = Get-AzureRmVM -Name <<仮想マシン名>> -ResourceGroupName <<リソースグループ名>>
$vmconfig.StorageProfile.DataDisks[0].DiskSizeGB = 4095
$vmconfig.StorageProfile.DataDisks[1].DiskSizeGB = 4095
Update-AzureRmVM -VM $vmconfig -ResourceGroupName <<リソースグループ名>>

DiskSizeGBの最大値として今までは1023だったのが、4095まで指定できるようになりました。
コマンド実行後はAzureポータルからも確認ができます。
image.png

サイズ変更後は再び仮想マシンを起動します。

OS側でのサイズ拡張

再びDisk Managementツールで見ると、Disk 2,3の全体容量がアップしています。
(何故かDisk 2とDisk 3が入れわかってしまいましたが、気にしません)
image.png

GPTで初期化したディスクを右クリックして「Extend Volume...」を選択します。
image.png

拡張サイズに3TBが入力されており、トータル4TBに拡張できることが確認できます。
image.png

実際に4TBに拡張が成功しました。
image.png

MBRで初期化したディスクを右クリック「Extend Volume...」を選択します。
image.png

MBRの場合は最大2TBまでしか拡張できません。
image.png

エクスプローラーからもMBRで初期化したディスクは最大容量は2TBになります。
image.png

MBRで初期化したディスクは中の全てのパーティションを削除して、その後「Convert to GPT Disk」を選択することで2TB超えのサイズでフォーマットが行えます。
本操作を行う前に元のファイル・フォルダについては別のディスクなどにバックアップをしておくと良いです。
image.png

おわりに

Azureの仮想マシンは今まで最大ディスクサイズが1TBであったため、あまりパーティションスタイル(MBR/GPT)は気にする必要がありませんでしたが、今後は将来容量拡張予定の有無で最初からパーティションスタイルについても設計しておく必要がありそうです。

Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away