‎Consumo Exagerado de Disco em Desktops com Microsoft Entra ID

Matheus da Silva Flores 0 Pontos de reputação
2025-12-02T18:45:38.19+00:00

Após a migração e adoção do Microsoft Entra ID (antigo Azure AD) para autenticação de nossos usuários nos desktops, onde o login é realizado com o e-mail institucional do Microsoft 365, identificamos um problema crônico e crítico de consumo de espaço em disco nas máquinas locais. A cada novo usuário que efetua o primeiro login em um desktop, o sistema operacional (Windows) cria um Perfil de Usuário Local. Esse perfil, que inclui o cache, as configurações e os dados básicos, está alocando um volume de armazenamento exagerado no disco rígido. Em máquinas que são compartilhadas por diversos usuários (por exemplo, 3 a 5 logins diferentes), o disco é rapidamente consumido em sua totalidade, resultando em, lentidao, alerta de pouco espaco e alguns travamentos. Alguem sabe alguma forma de configurar para que ele nao aloque tanto espaco de armazenamento, seja algo proximo ao AD, ou algo que possa contornar esse problema.

Armazenamento em Disco do Azure
Armazenamento em Disco do Azure

Um armazenamento em bloco durável e de alto desempenho projetado para uso com as Máquinas Virtuais do Azure e a Solução VMware do Azure.

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  1. Dio Xavier 295.5K Pontos de reputação Moderador Voluntário
    2025-12-03T14:51:53.1466667+00:00

    Olá

    Bem vindo à Comunidade Mivrosoft Azure

    Tudo bem, Matheus? Em dispositivos ingressados no Microsoft Entra ID, cada novo login cria um Perfil de Usuário Local, o que pode consumir rapidamente espaço em máquinas compartilhadas. Para mitigar o problema, recomenda-se:

    1.Shared PC Mode – Ajusta o Windows para uso compartilhado, reduz o tamanho dos perfis e remove dados automaticamente.

    2.Políticas de limpeza de perfis (Intune/GPO) – Excluir perfis inativos, reduzir cache e habilitar Storage Sense.

    3.OneDrive Known Folder Move – Reduz dados locais redirecionando Documentos/Imagens/Desktop para o OneDrive.

    4.Revisar o Default User Profile – Evitar perfis padrão grandes que ampliam o perfil de cada novo usuário.

    Aplicando essas configurações, o crescimento de perfis locais é reduzido de forma significativa.

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