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Composants Microsoft.Insights 2015-05-01

Définition de ressource Bicep

Le type de ressource composants peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.

Remarques

Pour obtenir des conseils sur le déploiement de solutions de supervision, consultez Créer des ressources de supervision à l’aide de Bicep.

Format de ressource

Pour créer une ressource Microsoft.Insights/components, ajoutez le bicep suivant à votre modèle.

resource symbolicname 'Microsoft.Insights/components@2015-05-01' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  kind: 'string'
  properties: {
    Application_Type: 'string'
    DisableIpMasking: bool
    Flow_Type: 'Bluefield'
    HockeyAppId: 'string'
    ImmediatePurgeDataOn30Days: bool
    IngestionMode: 'string'
    Request_Source: 'rest'
    RetentionInDays: int
    SamplingPercentage: json('decimal-as-string')
  }
}

Valeurs de propriété

Composants

Nom Description Valeur
nom Nom de la ressource chaîne (obligatoire)

Limite de caractères : 1 à 260

Caractères valides :
Impossible d’utiliser :
%&\?/ ou les caractères de contrôle

Impossible de se terminer par l’espace ou la période.
emplacement Emplacement des ressources chaîne (obligatoire)
étiquettes Balises de ressource Dictionnaire de noms et de valeurs d’étiquettes. Consultez les balises dans les modèles
gentil Type d’application auquel ce composant fait référence, utilisé pour personnaliser l’interface utilisateur. Cette valeur est une chaîne de forme libre, les valeurs doivent généralement être l’une des suivantes : web, ios, other, store, java, phone. chaîne (obligatoire)
Propriétés Propriétés qui définissent une ressource de composant Application Insights. ApplicationInsightsComponentProperties

ApplicationInsightsComponentProperties

Nom Description Valeur
Application_Type Type d’application surveillé. 'other'
'web' (obligatoire)
DisableIpMasking Désactivez le masquage IP. Bool
Flow_Type Utilisé par le système Application Insights pour déterminer le type de flux créé par ce composant. Cela doit être défini sur « Bluefield » lors de la création/de la mise à jour d’un composant via l’API REST. 'Bluefield'
HockeyAppId ID d’application unique créé lorsqu’une nouvelle application est ajoutée à HockeyApp, utilisée pour les communications avec HockeyApp. corde
ImmediatePurgeDataOn30Days Videz les données immédiatement après 30 jours. Bool
IngestionMode Indique le flux de l’ingestion. 'ApplicationInsights'
'ApplicationInsightsWithDiagnosticSettings'
'LogAnalytics'
Request_Source Décrit l’outil créé par ce composant Application Insights. Les clients qui utilisent cette API doivent définir cette valeur sur « rest » par défaut. 'rest'
RetentionInDays Période de rétention en jours. Int
SamplingPercentage Pourcentage des données produites par l’application surveillée qui sont échantillonnées pour les données de télémétrie Application Insights. Pour spécifier une valeur décimale, utilisez la fonction json(). int ou json decimal

Modèles de démarrage rapide

Les modèles de démarrage rapide suivants déploient ce type de ressource.

Modèle Description
BrowserBox Édition Azure

Déployer sur Azure
Ce modèle déploie BrowserBox sur une machine virtuelle LVM Azure Ubuntu Server 22.04, Debian 11 ou RHEL 8.7 LVM.
CI/CD Java à l’aide de Jenkins et d’Azure Web Apps

Déployer sur Azure
Il s’agit d’un exemple pour java CI/CD à l’aide de Jenkins et d’Azure Web Apps.
Kentico Xperience

Déployer sur Azure
Ce modèle facilite le déploiement des ressources requises pour héberger des environnements Kentico Xperience dans Microsoft Azure.
Simple Umbraco CMS Web App

Déployer sur Azure
Ce modèle offre un moyen simple de déployer une application web umbraco CMS sur Azure App Service Web Apps.
environnement App Service ILB avec le pare-feu Azure

Déployer sur Azure
Modèles et paramètres Resource Manager montrant comment déployer un environnement App Service avec l’intégration du Pare-feu Azure
Enterprise Governance-AppService, SQL DB, AD, OMS, Runbooks

Déployer sur Azure
L’adoption du cloud pour une entreprise, petite ou grande, nécessite des modèles de gouvernance responsables et efficaces pour tirer une valeur de leurs déploiements cloud. CloudWise (un nom de code pour la solution), est une solution composite disponible à partir de Démarrages rapides azure Partner, est un outil d’adoption pour les clients, les intégrateurs système et les partenaires, qui fournit une solution de gouvernance et d’exploitation libre-service, axée sur l’optimisation de vos coûts, améliorer la fiabilité de vos applications, réduire les risques métier. La solution met en évidence les principaux piliers de gouvernance de La visibilité et du contrôle.
site web eShop avec ILB ASE

Déployer sur Azure
Un environnement App Service est une option de plan de service Premium d’Azure App Service qui fournit un environnement entièrement isolé et dédié pour exécuter en toute sécurité des applications Azure App Service à grande échelle, notamment Web Apps, Mobile Apps et API Apps.
Application web avec une base de données SQL, Azure Cosmos DB, azure Search

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application web, une base de données SQL, Azure Cosmos DB, Azure Search et Application Insights.
espace de travail Azure Machine Learning

Déployer sur Azure
Ce modèle crée un espace de travail Azure Machine Learning, ainsi qu’un compte de stockage chiffré, un coffre de clés et une journalisation Applications Insights
Créer une gestion des API dans un réseau virtuel interne avec app Gateway

Déployer sur Azure
Ce modèle montre comment créer une instance de Gestion des API Azure sur un réseau privé protégé par Azure Application Gateway.
Déployer une application de microservice Azure Spring Apps simple

Déployer sur Azure
Ce modèle déploie une application de microservice Azure Spring Apps simple à exécuter sur Azure.
Front Door Standard/Premium avec l’origine Azure Functions

Déployer sur Azure
Ce modèle crée une application Front Door Standard/Premium, une application Azure Functions et configure l’application de fonction pour vérifier que le trafic est passé par l’origine Front Door.
Azure Digital Twins avec le service Function et Private Link

Déployer sur Azure
Ce modèle crée un service Azure Digital Twins configuré avec une fonction Azure connectée au réseau virtuel qui peut communiquer via un point de terminaison Private Link vers Digital Twins. Il crée également une zone DNS privée pour autoriser la résolution transparente du nom d’hôte du point de terminaison Digital Twins du réseau virtuel vers l’adresse IP du sous-réseau interne du point de terminaison privé. Le nom d’hôte est stocké en tant que paramètre pour la fonction Azure avec le nom « ADT_ENDPOINT ».
Déployer Application Insight et créer une alerte dans celle-ci

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer Application Insight et de créer une alerte dans celui-ci
configuration de base d’Azure AI Studio

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA.
configuration de base d’Azure AI Studio

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA.
Azure AI Studio avec microsoft Entra ID Authentication

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’authentification Microsoft Entra ID pour les ressources dépendantes, telles qu’Azure AI Services et Stockage Azure.
Créer un espace de travail AML avec plusieurs jeux de données & magasins de données

Déployer sur Azure
Ce modèle crée un espace de travail Azure Machine Learning avec plusieurs jeux de données & magasins de données.
configuration sécurisée de bout en bout d’Azure Machine Learning

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles Bicep montre comment configurer Azure Machine Learning de bout en bout dans une configuration sécurisée. Cette implémentation de référence inclut l’espace de travail, un cluster de calcul, une instance de calcul et un cluster AKS privé attaché.
configuration sécurisée de bout en bout Azure Machine Learning (hérité)

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles Bicep montre comment configurer Azure Machine Learning de bout en bout dans une configuration sécurisée. Cette implémentation de référence inclut l’espace de travail, un cluster de calcul, une instance de calcul et un cluster AKS privé attaché.
Créer une cible de calcul AKS avec une adresse IP privée

Déployer sur Azure
Ce modèle crée une cible de calcul AKS dans un espace de travail azure Machine Learning service donné avec une adresse IP privée.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble minimal de ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning (CMK)

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. L’exemple montre comment configurer Azure Machine Learning pour le chiffrement avec une clé de chiffrement gérée par le client.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning (CMK)

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie comment créer un espace de travail Azure Machine Learning avec chiffrement côté service à l’aide de vos clés de chiffrement.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning (réseau virtuel)

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble des ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning dans une configuration isolée du réseau.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning (hérité)

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble des ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning dans une configuration isolée du réseau.
Créer Azure Front Door devant la Gestion des API Azure

Déployer sur Azure
Cet exemple montre comment utiliser Azure Front Door comme équilibreur de charge global devant Gestion des API Azure.
App Service Environment avec le serveur principal Azure SQL

Déployer sur Azure
Ce modèle crée un environnement App Service avec un back-end Azure SQL, ainsi que des points de terminaison privés, ainsi que des ressources associées généralement utilisées dans un environnement privé/isolé.
Provisionner une application de fonction s’exécutant sur un plan App Service

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan d’hébergement dédié, ce qui signifie qu’il sera exécuté et facturé comme n’importe quel site App Service.
Provisionner une application de fonction sur un plan Consommation

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Consommation, qui est un plan d’hébergement dynamique. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent. Il existe d’autres modèles disponibles pour l’approvisionnement sur un plan d’hébergement dédié.
fonction de plan De consommation d’approvisionnement avec un emplacement de déploiement

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Consommation, qui est un plan d’hébergement dynamique. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent. Il existe d’autres modèles disponibles pour l’approvisionnement sur un plan d’hébergement dédié.
application de fonction Azure hébergée sur un plan dédié

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan d’hébergement dédié, ce qui signifie qu’il sera exécuté et facturé comme n’importe quel site App Service.
application de fonction Azure avec un d’emplacement de déploiement

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Premium avec un emplacement de production et un emplacement de déploiement supplémentaire.
Application de fonction Azure avec Event Hub et Managed Identity

Déployer sur Azure
son modèle provisionne une application de fonction Azure sur un plan de consommation Linux, ainsi qu’un hub d’événements, stockage Azure et Application Insights. L’application de fonction est en mesure d’utiliser l’identité managée pour se connecter au hub d’événements et au compte de stockage
application de fonction Azure hébergée sur le plan de consommation Linux

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan de consommation Linux, qui est un plan d’hébergement dynamique. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent.
application de fonction sur plan de consommation Linux avec de build à distance

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan de consommation Linux et effectue une build distante pendant le déploiement du code. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent.
application de fonction Azure hébergée sur un plan Premium

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Premium.
application de fonction privée et de stockage sécurisé par un point de terminaison privé

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Premium qui a des points de terminaison privés et communique avec Stockage Azure sur des points de terminaison privés.
Créer une application de fonction et un de stockage sécurisé par un point de terminaison privé

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer une application de fonction Azure qui communique avec stockage Azure sur des points de terminaison privés.
Application de fonction Azure avec d’intégration de réseau virtuel

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Premium avec l’intégration de réseau virtuel régional activée pour un réseau virtuel nouvellement créé.
application de fonction Azure hébergée sur le plan de consommation Windows

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan de consommation Windows, qui est un plan d’hébergement dynamique. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent.
application de fonction Azure et une fonction déclenchée par HTTP

Déployer sur Azure
Cet exemple déploie une application de fonction Azure et une fonction déclenchée par HTTP inline dans le modèle. Il déploie également un coffre de clés et remplit un secret avec la clé hôte de l’application de fonction.
Déployer un plan Azure Function Premium avec AZ

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer un plan Azure Function Premium avec prise en charge des zones de disponibilité, y compris un compte de stockage avec zones de disponibilité activé.
application de fonction sécurisée par Azure Frontdoor

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer une fonction Azure Premium protégée et publiée par Azure Frontdoor Premium. La conenction entre Azure Frontdoor et Azure Functions est protégée par Azure Private Link.
Déployer un plan Azure Function Premium avec d’intégration de réseau virtuel

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer un plan Azure Function Premium avec l’intégration de réseau virtuel régional activée sur un réseau virtuel nouvellement créé.
Crée une application de fonction avec une identité de service managée

Déployer sur Azure
Crée une application de fonction avec une identité de service managée activée avec Application Insights configuré pour les journaux et les métriques.
Application Gateway avec gestion des API internes et d’application web

Déployer sur Azure
Application Gateway achemine le trafic Internet vers une instance de gestion des API de réseau virtuel (mode interne) qui services une API web hébergée dans une application web Azure.
Application web w/ Application Insights envoyant à Log Analytics

Déployer sur Azure
Ce modèle permet de prendre en charge les nouvelles versions d’API de microsoft.insights/components. À compter de 2020-02-02-preview WorkspaceID, vous devrez créer application Inisghts.Ce modèle déploie le plan App Service, App Service, Application Insights, l’espace de travail Log Analytics et le raccorde tous ensemble.
Web App avec Managed Identity, SQL Server et ΑΙ

Déployer sur Azure
Exemple simple pour déployer l’infrastructure Azure pour l’application + données + identité managée + surveillance
provisionner une application web avec un SQL Database

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application web, une base de données SQL, des paramètres de mise à l’échelle automatique, des règles d’alerte et App Insights. Il configure une chaîne de connexion dans l’application web pour la base de données.
application Django

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de créer un App Service pour le déploiement d’une application Django.
ASP.NET d’application

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de créer un App Service pour le déploiement d’une application ASP.NET.

Définition de ressource de modèle ARM

Le type de ressource composants peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.

Remarques

Pour obtenir des conseils sur le déploiement de solutions de supervision, consultez Créer des ressources de supervision à l’aide de Bicep.

Format de ressource

Pour créer une ressource Microsoft.Insights/components, ajoutez le code JSON suivant à votre modèle.

{
  "type": "Microsoft.Insights/components",
  "apiVersion": "2015-05-01",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "kind": "string",
  "properties": {
    "Application_Type": "string",
    "DisableIpMasking": "bool",
    "Flow_Type": "Bluefield",
    "HockeyAppId": "string",
    "ImmediatePurgeDataOn30Days": "bool",
    "IngestionMode": "string",
    "Request_Source": "rest",
    "RetentionInDays": "int",
    "SamplingPercentage": "[json('decimal-as-string')]"
  }
}

Valeurs de propriété

Composants

Nom Description Valeur
type Type de ressource 'Microsoft.Insights/components'
apiVersion Version de l’API de ressource '2015-05-01'
nom Nom de la ressource chaîne (obligatoire)

Limite de caractères : 1 à 260

Caractères valides :
Impossible d’utiliser :
%&\?/ ou les caractères de contrôle

Impossible de se terminer par l’espace ou la période.
emplacement Emplacement des ressources chaîne (obligatoire)
étiquettes Balises de ressource Dictionnaire de noms et de valeurs d’étiquettes. Consultez les balises dans les modèles
gentil Type d’application auquel ce composant fait référence, utilisé pour personnaliser l’interface utilisateur. Cette valeur est une chaîne de forme libre, les valeurs doivent généralement être l’une des suivantes : web, ios, other, store, java, phone. chaîne (obligatoire)
Propriétés Propriétés qui définissent une ressource de composant Application Insights. ApplicationInsightsComponentProperties

ApplicationInsightsComponentProperties

Nom Description Valeur
Application_Type Type d’application surveillé. 'other'
'web' (obligatoire)
DisableIpMasking Désactivez le masquage IP. Bool
Flow_Type Utilisé par le système Application Insights pour déterminer le type de flux créé par ce composant. Cela doit être défini sur « Bluefield » lors de la création/de la mise à jour d’un composant via l’API REST. 'Bluefield'
HockeyAppId ID d’application unique créé lorsqu’une nouvelle application est ajoutée à HockeyApp, utilisée pour les communications avec HockeyApp. corde
ImmediatePurgeDataOn30Days Videz les données immédiatement après 30 jours. Bool
IngestionMode Indique le flux de l’ingestion. 'ApplicationInsights'
'ApplicationInsightsWithDiagnosticSettings'
'LogAnalytics'
Request_Source Décrit l’outil créé par ce composant Application Insights. Les clients qui utilisent cette API doivent définir cette valeur sur « rest » par défaut. 'rest'
RetentionInDays Période de rétention en jours. Int
SamplingPercentage Pourcentage des données produites par l’application surveillée qui sont échantillonnées pour les données de télémétrie Application Insights. Pour spécifier une valeur décimale, utilisez la fonction json(). int ou json decimal

Modèles de démarrage rapide

Les modèles de démarrage rapide suivants déploient ce type de ressource.

Modèle Description
BrowserBox Édition Azure

Déployer sur Azure
Ce modèle déploie BrowserBox sur une machine virtuelle LVM Azure Ubuntu Server 22.04, Debian 11 ou RHEL 8.7 LVM.
CI/CD Java à l’aide de Jenkins et d’Azure Web Apps

Déployer sur Azure
Il s’agit d’un exemple pour java CI/CD à l’aide de Jenkins et d’Azure Web Apps.
Kentico Xperience

Déployer sur Azure
Ce modèle facilite le déploiement des ressources requises pour héberger des environnements Kentico Xperience dans Microsoft Azure.
Simple Umbraco CMS Web App

Déployer sur Azure
Ce modèle offre un moyen simple de déployer une application web umbraco CMS sur Azure App Service Web Apps.
environnement App Service ILB avec le pare-feu Azure

Déployer sur Azure
Modèles et paramètres Resource Manager montrant comment déployer un environnement App Service avec l’intégration du Pare-feu Azure
Enterprise Governance-AppService, SQL DB, AD, OMS, Runbooks

Déployer sur Azure
L’adoption du cloud pour une entreprise, petite ou grande, nécessite des modèles de gouvernance responsables et efficaces pour tirer une valeur de leurs déploiements cloud. CloudWise (un nom de code pour la solution), est une solution composite disponible à partir de Démarrages rapides azure Partner, est un outil d’adoption pour les clients, les intégrateurs système et les partenaires, qui fournit une solution de gouvernance et d’exploitation libre-service, axée sur l’optimisation de vos coûts, améliorer la fiabilité de vos applications, réduire les risques métier. La solution met en évidence les principaux piliers de gouvernance de La visibilité et du contrôle.
site web eShop avec ILB ASE

Déployer sur Azure
Un environnement App Service est une option de plan de service Premium d’Azure App Service qui fournit un environnement entièrement isolé et dédié pour exécuter en toute sécurité des applications Azure App Service à grande échelle, notamment Web Apps, Mobile Apps et API Apps.
Application web avec une base de données SQL, Azure Cosmos DB, azure Search

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application web, une base de données SQL, Azure Cosmos DB, Azure Search et Application Insights.
espace de travail Azure Machine Learning

Déployer sur Azure
Ce modèle crée un espace de travail Azure Machine Learning, ainsi qu’un compte de stockage chiffré, un coffre de clés et une journalisation Applications Insights
Créer une gestion des API dans un réseau virtuel interne avec app Gateway

Déployer sur Azure
Ce modèle montre comment créer une instance de Gestion des API Azure sur un réseau privé protégé par Azure Application Gateway.
Déployer une application de microservice Azure Spring Apps simple

Déployer sur Azure
Ce modèle déploie une application de microservice Azure Spring Apps simple à exécuter sur Azure.
Front Door Standard/Premium avec l’origine Azure Functions

Déployer sur Azure
Ce modèle crée une application Front Door Standard/Premium, une application Azure Functions et configure l’application de fonction pour vérifier que le trafic est passé par l’origine Front Door.
Azure Digital Twins avec le service Function et Private Link

Déployer sur Azure
Ce modèle crée un service Azure Digital Twins configuré avec une fonction Azure connectée au réseau virtuel qui peut communiquer via un point de terminaison Private Link vers Digital Twins. Il crée également une zone DNS privée pour autoriser la résolution transparente du nom d’hôte du point de terminaison Digital Twins du réseau virtuel vers l’adresse IP du sous-réseau interne du point de terminaison privé. Le nom d’hôte est stocké en tant que paramètre pour la fonction Azure avec le nom « ADT_ENDPOINT ».
Déployer Application Insight et créer une alerte dans celle-ci

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer Application Insight et de créer une alerte dans celui-ci
configuration de base d’Azure AI Studio

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA.
configuration de base d’Azure AI Studio

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA.
Azure AI Studio avec microsoft Entra ID Authentication

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’authentification Microsoft Entra ID pour les ressources dépendantes, telles qu’Azure AI Services et Stockage Azure.
Créer un espace de travail AML avec plusieurs jeux de données & magasins de données

Déployer sur Azure
Ce modèle crée un espace de travail Azure Machine Learning avec plusieurs jeux de données & magasins de données.
configuration sécurisée de bout en bout d’Azure Machine Learning

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles Bicep montre comment configurer Azure Machine Learning de bout en bout dans une configuration sécurisée. Cette implémentation de référence inclut l’espace de travail, un cluster de calcul, une instance de calcul et un cluster AKS privé attaché.
configuration sécurisée de bout en bout Azure Machine Learning (hérité)

Déployer sur Azure
Cet ensemble de modèles Bicep montre comment configurer Azure Machine Learning de bout en bout dans une configuration sécurisée. Cette implémentation de référence inclut l’espace de travail, un cluster de calcul, une instance de calcul et un cluster AKS privé attaché.
Créer une cible de calcul AKS avec une adresse IP privée

Déployer sur Azure
Ce modèle crée une cible de calcul AKS dans un espace de travail azure Machine Learning service donné avec une adresse IP privée.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble minimal de ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning (CMK)

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. L’exemple montre comment configurer Azure Machine Learning pour le chiffrement avec une clé de chiffrement gérée par le client.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning (CMK)

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie comment créer un espace de travail Azure Machine Learning avec chiffrement côté service à l’aide de vos clés de chiffrement.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning (réseau virtuel)

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble des ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning dans une configuration isolée du réseau.
Créer un espace de travail du service Azure Machine Learning (hérité)

Déployer sur Azure
Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble des ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning dans une configuration isolée du réseau.
Créer Azure Front Door devant la Gestion des API Azure

Déployer sur Azure
Cet exemple montre comment utiliser Azure Front Door comme équilibreur de charge global devant Gestion des API Azure.
App Service Environment avec le serveur principal Azure SQL

Déployer sur Azure
Ce modèle crée un environnement App Service avec un back-end Azure SQL, ainsi que des points de terminaison privés, ainsi que des ressources associées généralement utilisées dans un environnement privé/isolé.
Provisionner une application de fonction s’exécutant sur un plan App Service

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan d’hébergement dédié, ce qui signifie qu’il sera exécuté et facturé comme n’importe quel site App Service.
Provisionner une application de fonction sur un plan Consommation

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Consommation, qui est un plan d’hébergement dynamique. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent. Il existe d’autres modèles disponibles pour l’approvisionnement sur un plan d’hébergement dédié.
fonction de plan De consommation d’approvisionnement avec un emplacement de déploiement

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Consommation, qui est un plan d’hébergement dynamique. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent. Il existe d’autres modèles disponibles pour l’approvisionnement sur un plan d’hébergement dédié.
application de fonction Azure hébergée sur un plan dédié

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan d’hébergement dédié, ce qui signifie qu’il sera exécuté et facturé comme n’importe quel site App Service.
application de fonction Azure avec un d’emplacement de déploiement

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Premium avec un emplacement de production et un emplacement de déploiement supplémentaire.
Application de fonction Azure avec Event Hub et Managed Identity

Déployer sur Azure
son modèle provisionne une application de fonction Azure sur un plan de consommation Linux, ainsi qu’un hub d’événements, stockage Azure et Application Insights. L’application de fonction est en mesure d’utiliser l’identité managée pour se connecter au hub d’événements et au compte de stockage
application de fonction Azure hébergée sur le plan de consommation Linux

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan de consommation Linux, qui est un plan d’hébergement dynamique. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent.
application de fonction sur plan de consommation Linux avec de build à distance

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan de consommation Linux et effectue une build distante pendant le déploiement du code. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent.
application de fonction Azure hébergée sur un plan Premium

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Premium.
application de fonction privée et de stockage sécurisé par un point de terminaison privé

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Premium qui a des points de terminaison privés et communique avec Stockage Azure sur des points de terminaison privés.
Créer une application de fonction et un de stockage sécurisé par un point de terminaison privé

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer une application de fonction Azure qui communique avec stockage Azure sur des points de terminaison privés.
Application de fonction Azure avec d’intégration de réseau virtuel

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan Premium avec l’intégration de réseau virtuel régional activée pour un réseau virtuel nouvellement créé.
application de fonction Azure hébergée sur le plan de consommation Windows

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application de fonction sur un plan de consommation Windows, qui est un plan d’hébergement dynamique. L’application s’exécute à la demande et vous êtes facturé par exécution, sans engagement de ressource permanent.
application de fonction Azure et une fonction déclenchée par HTTP

Déployer sur Azure
Cet exemple déploie une application de fonction Azure et une fonction déclenchée par HTTP inline dans le modèle. Il déploie également un coffre de clés et remplit un secret avec la clé hôte de l’application de fonction.
Déployer un plan Azure Function Premium avec AZ

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer un plan Azure Function Premium avec prise en charge des zones de disponibilité, y compris un compte de stockage avec zones de disponibilité activé.
application de fonction sécurisée par Azure Frontdoor

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer une fonction Azure Premium protégée et publiée par Azure Frontdoor Premium. La conenction entre Azure Frontdoor et Azure Functions est protégée par Azure Private Link.
Déployer un plan Azure Function Premium avec d’intégration de réseau virtuel

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de déployer un plan Azure Function Premium avec l’intégration de réseau virtuel régional activée sur un réseau virtuel nouvellement créé.
Crée une application de fonction avec une identité de service managée

Déployer sur Azure
Crée une application de fonction avec une identité de service managée activée avec Application Insights configuré pour les journaux et les métriques.
Application Gateway avec gestion des API internes et d’application web

Déployer sur Azure
Application Gateway achemine le trafic Internet vers une instance de gestion des API de réseau virtuel (mode interne) qui services une API web hébergée dans une application web Azure.
Application web w/ Application Insights envoyant à Log Analytics

Déployer sur Azure
Ce modèle permet de prendre en charge les nouvelles versions d’API de microsoft.insights/components. À compter de 2020-02-02-preview WorkspaceID, vous devrez créer application Inisghts.Ce modèle déploie le plan App Service, App Service, Application Insights, l’espace de travail Log Analytics et le raccorde tous ensemble.
Web App avec Managed Identity, SQL Server et ΑΙ

Déployer sur Azure
Exemple simple pour déployer l’infrastructure Azure pour l’application + données + identité managée + surveillance
provisionner une application web avec un SQL Database

Déployer sur Azure
Ce modèle provisionne une application web, une base de données SQL, des paramètres de mise à l’échelle automatique, des règles d’alerte et App Insights. Il configure une chaîne de connexion dans l’application web pour la base de données.
application Django

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de créer un App Service pour le déploiement d’une application Django.
ASP.NET d’application

Déployer sur Azure
Ce modèle vous permet de créer un App Service pour le déploiement d’une application ASP.NET.

Définition de ressource Terraform (fournisseur AzAPI)

Le type de ressource composants peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

  • groupes de ressources

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.

Format de ressource

Pour créer une ressource Microsoft.Insights/components, ajoutez terraform suivant à votre modèle.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.Insights/components@2015-05-01"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  tags = {
    tagName1 = "tagValue1"
    tagName2 = "tagValue2"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      Application_Type = "string"
      DisableIpMasking = bool
      Flow_Type = "Bluefield"
      HockeyAppId = "string"
      ImmediatePurgeDataOn30Days = bool
      IngestionMode = "string"
      Request_Source = "rest"
      RetentionInDays = int
      SamplingPercentage = "decimal-as-string"
    }
    kind = "string"
  })
}

Valeurs de propriété

Composants

Nom Description Valeur
type Type de ressource « Microsoft.Insights/components@2015-05-01 »
nom Nom de la ressource chaîne (obligatoire)

Limite de caractères : 1 à 260

Caractères valides :
Impossible d’utiliser :
%&\?/ ou les caractères de contrôle

Impossible de se terminer par l’espace ou la période.
emplacement Emplacement des ressources chaîne (obligatoire)
parent_id Pour effectuer un déploiement sur un groupe de ressources, utilisez l’ID de ce groupe de ressources. chaîne (obligatoire)
étiquettes Balises de ressource Dictionnaire de noms et de valeurs d’étiquettes.
gentil Type d’application auquel ce composant fait référence, utilisé pour personnaliser l’interface utilisateur. Cette valeur est une chaîne de forme libre, les valeurs doivent généralement être l’une des suivantes : web, ios, other, store, java, phone. chaîne (obligatoire)
Propriétés Propriétés qui définissent une ressource de composant Application Insights. ApplicationInsightsComponentProperties

ApplicationInsightsComponentProperties

Nom Description Valeur
Application_Type Type d’application surveillé. « autre »
« web » (obligatoire)
DisableIpMasking Désactivez le masquage IP. Bool
Flow_Type Utilisé par le système Application Insights pour déterminer le type de flux créé par ce composant. Cela doit être défini sur « Bluefield » lors de la création/de la mise à jour d’un composant via l’API REST. « Bluefield »
HockeyAppId ID d’application unique créé lorsqu’une nouvelle application est ajoutée à HockeyApp, utilisée pour les communications avec HockeyApp. corde
ImmediatePurgeDataOn30Days Videz les données immédiatement après 30 jours. Bool
IngestionMode Indique le flux de l’ingestion. « ApplicationInsights »
« ApplicationInsightsWithDiagnosticSettings »
« LogAnalytics »
Request_Source Décrit l’outil créé par ce composant Application Insights. Les clients qui utilisent cette API doivent définir cette valeur sur « rest » par défaut. « rest »
RetentionInDays Période de rétention en jours. Int
SamplingPercentage Pourcentage des données produites par l’application surveillée qui sont échantillonnées pour les données de télémétrie Application Insights. Spécifiez une valeur décimale sous forme de chaîne. int ou json decimal