Microsoft.MachineLearningServices-munkaterületek 2020-02-18-preview

Bicep-erőforrásdefiníció

A munkaterületek erőforrástípusa üzembe helyezhető olyan műveletekkel, amelyek a következőket célják:

Az egyes API-verziók módosított tulajdonságainak listáját a változásnaplóban találja.

Erőforrás formátuma

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces erőforrás létrehozásához adja hozzá a következő Bicep-et a sablonhoz.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-02-18-preview' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  sku: {
    name: 'string'
    tier: 'string'
  }
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    encryption: {
      keyVaultProperties: {
        identityClientId: 'string'
        keyIdentifier: 'string'
        keyVaultArmId: 'string'
      }
      status: 'string'
    }
    friendlyName: 'string'
    hbiWorkspace: bool
    keyVault: 'string'
    storageAccount: 'string'
  }
}

Tulajdonságértékek

munkaterületek

Név Leírás Érték
name Az erőforrás neve sztring (kötelező)

Karakterkorlát: 3-33

Érvényes karakterek:
Alfanumerikák, kötőjelek és aláhúzásjelek.
location Megadja az erőforrás helyét. sztring
tags Kulcs/érték párként definiált erőforráscímkéket tartalmaz. Címkenevek és -értékek szótára. Címkék megtekintése sablonokban
Sku A munkaterület termékváltozata. Sku
identity Az erőforrás identitása. Identitás
properties A gépi tanulási munkaterület tulajdonságai. Munkaterülettulajdonságok

Identitás

Név Leírás Érték
típus Az identitás típusa. "SystemAssigned"

Munkaterülettulajdonságok

Név Leírás Érték
applicationInsights A munkaterülethez társított alkalmazáselemzések ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után sztring
containerRegistry A munkaterülethez társított tárolóregisztrációs adatbázis ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után sztring
leírás A munkaterület leírása. sztring
discoveryUrl A felderítési szolgáltatás URL-címe a gépi tanulási kísérletezési szolgáltatások regionális végpontjainak azonosításához sztring
titkosítás Az Azure ML-munkaterület titkosítási beállításai. EncryptionProperty
friendlyName A munkaterület rövid neve. Ez a név a mutable-ban sztring
hbiWorkspace A munkaterület HBI-adatainak jelzésére és a szolgáltatás által gyűjtött diagnosztikai adatok csökkentésére szolgáló jelző logikai
keyVault A munkaterülethez társított kulcstartó ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után sztring
storageAccount A munkaterülethez társított tárfiók ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után sztring

EncryptionProperty

Név Leírás Érték
keyVaultProperties Ügyfélkulcs-tároló tulajdonságai. KeyVaultProperties (kötelező)
status Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a titkosítás a munkaterületen. "Letiltva"
"Engedélyezve" (kötelező)

KeyVaultProperties

Név Leírás Érték
identityClientId Jövőbeli használatra – Annak az identitásnak az ügyfélazonosítója, amely a kulcstartó eléréséhez lesz felhasználva. sztring
keyIdentifier A kulcstartó URI-ja a titkosítási kulcs eléréséhez. sztring (kötelező)
keyVaultArmId Annak a keyVaultnak az ArmId azonosítója, ahol az ügyfél tulajdonában lévő titkosítási kulcs található. sztring (kötelező)

SKU

Név Leírás Érték
name A termékváltozat neve sztring
tier A termékváltozat szintje, például Alapszintű vagy Enterprise sztring

Gyorssablonok

Az alábbi rövid útmutatósablonok ezt az erőforrástípust helyezik üzembe.

Sablon Description
Azure Machine Learning-munkaterület

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a sablon létrehoz egy új Azure Machine Learning-munkaterületet, valamint egy titkosított tárfiókot, a KeyVaultot és az Applications Insights-naplózást
AML-munkaterület létrehozása több adatkészlettel & adattárakkal

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a sablon több adathalmazt & adattárakat tartalmazó Azure Machine Learning-munkaterületet hoz létre.
Az Azure Machine Learning végpontok közötti biztonságos beállítása

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a Bicep-sablonkészlet bemutatja, hogyan állíthatja be az Azure Machine Learning végpontok közötti beállítását egy biztonságos beállításban. Ez a referencia-megvalósítás magában foglalja a munkaterületet, a számítási fürtöt, a számítási példányt és a csatolt privát AKS-fürtöt.
Az Azure Machine Learning végpontok közötti biztonságos beállítása (örökölt)

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a Bicep-sablonkészlet bemutatja, hogyan állíthatja be az Azure Machine Learning végpontok közötti beállítását egy biztonságos beállításban. Ez a referencia-megvalósítás magában foglalja a munkaterületet, a számítási fürtöt, a számítási példányt és a csatolt privát AKS-fürtöt.
AKS számítási cél létrehozása privát IP-címmel

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a sablon létrehoz egy AKS számítási célt egy privát IP-címmel rendelkező Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületén.
Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének létrehozása

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez szükséges minimális erőforráskészletet ismerteti.
Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének (CMK) létrehozása

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. A példa bemutatja, hogyan konfigurálhatja az Azure Machine Learninget titkosításhoz egy ügyfél által felügyelt titkosítási kulccsal.
Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének létrehozása (vnet)

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció azOkat az erőforrásokat ismerteti, amelyek szükségesek az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez egy elkülönített hálózati beállításban.
Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének létrehozása (örökölt)

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció azOkat az erőforrásokat ismerteti, amelyek szükségesek az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez egy elkülönített hálózati beállításban.

ARM-sablon erőforrásdefiníciója

A munkaterületek erőforrástípusa üzembe helyezhető olyan műveletekkel, amelyek a következőket célják:

Az egyes API-verziók módosított tulajdonságainak listáját a változásnaplóban találja.

Erőforrás formátuma

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces erőforrás létrehozásához adja hozzá a következő JSON-t a sablonhoz.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2020-02-18-preview",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "sku": {
    "name": "string",
    "tier": "string"
  },
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "encryption": {
      "keyVaultProperties": {
        "identityClientId": "string",
        "keyIdentifier": "string",
        "keyVaultArmId": "string"
      },
      "status": "string"
    },
    "friendlyName": "string",
    "hbiWorkspace": "bool",
    "keyVault": "string",
    "storageAccount": "string"
  }
}

Tulajdonságértékek

munkaterületek

Név Leírás Érték
típus Az erőforrás típusa "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces"
apiVersion Az erőforrás API-verziója "2020-02-18-preview"
name Az erőforrás neve sztring (kötelező)

Karakterkorlát: 3-33

Érvényes karakterek:
Alfanumerikák, kötőjelek és aláhúzásjelek.
location Megadja az erőforrás helyét. sztring
tags Kulcs-érték párként definiált erőforráscímkéket tartalmaz. Címkenevek és -értékek szótára. Címkék megtekintése sablonokban
Sku A munkaterület termékváltozata. Sku
identity Az erőforrás identitása. Identitás
properties A gépi tanulási munkaterület tulajdonságai. MunkaterületTulajdonságok

Identitás

Név Leírás Érték
típus Az identitás típusa. "SystemAssigned"

MunkaterületTulajdonságok

Név Leírás Érték
applicationInsights A munkaterülethez társított application insights ARM-azonosítója. Ez a munkaterület létrehozása után nem módosítható sztring
containerRegistry A munkaterülethez társított tárolóregisztrációs adatbázis ARM-azonosítója. Ez a munkaterület létrehozása után nem módosítható sztring
leírás A munkaterület leírása. sztring
discoveryUrl A felderítési szolgáltatás URL-címe a gépi tanulási kísérletezési szolgáltatások regionális végpontjainak azonosításához sztring
titkosítás Az Azure ML-munkaterület titkosítási beállításai. EncryptionProperty
friendlyName A munkaterület rövid neve. Ez a név a táblában sztring
hbiWorkspace A munkaterületen található HBI-adatok jelzésére és a szolgáltatás által gyűjtött diagnosztikai adatok csökkentésére szolgáló jelző logikai
keyVault A munkaterülethez társított kulcstartó ARM-azonosítója. Ez a munkaterület létrehozása után nem módosítható sztring
storageAccount A munkaterülethez társított tárfiók ARM-azonosítója. Ez a munkaterület létrehozása után nem módosítható sztring

EncryptionProperty

Név Leírás Érték
keyVaultProperties Ügyfélkulcstartó tulajdonságai. KeyVaultProperties (kötelező)
status Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a titkosítás a munkaterületen. "Letiltva"
"Engedélyezve" (kötelező)

KeyVaultProperties

Név Leírás Érték
identityClientId Jövőbeli használatra – Annak az identitásnak az ügyfél-azonosítója, amely a Key Vault eléréséhez lesz felhasználva. sztring
keyIdentifier Key Vault URI a titkosítási kulcs eléréséhez. sztring (kötelező)
keyVaultArmId Annak a keyVaultnak az ArmId azonosítója, ahol az ügyfél tulajdonában lévő titkosítási kulcs található. sztring (kötelező)

SKU

Név Leírás Érték
name A termékváltozat neve sztring
tier A termékváltozat szintje, például Alapszintű vagy Enterprise sztring

Gyorssablonok

Az alábbi rövid útmutatósablonok ezt az erőforrástípust helyezik üzembe.

Sablon Description
Azure Machine Learning-munkaterület

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a sablon létrehoz egy új Azure Machine Learning-munkaterületet, valamint egy titkosított tárfiókot, a KeyVaultot és az Applications Insights-naplózást
AML-munkaterület létrehozása több adatkészlettel & adattárakkal

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a sablon több adathalmazt & adattárakat tartalmazó Azure Machine Learning-munkaterületet hoz létre.
Az Azure Machine Learning végpontok közötti biztonságos beállítása

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a Bicep-sablonkészlet bemutatja, hogyan állíthatja be az Azure Machine Learning végpontok közötti beállítását egy biztonságos beállításban. Ez a referencia-megvalósítás magában foglalja a munkaterületet, a számítási fürtöt, a számítási példányt és a csatolt privát AKS-fürtöt.
Az Azure Machine Learning végpontok közötti biztonságos beállítása (örökölt)

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a Bicep-sablonkészlet bemutatja, hogyan állíthatja be az Azure Machine Learning végpontok közötti beállítását egy biztonságos beállításban. Ez a referencia-megvalósítás magában foglalja a munkaterületet, a számítási fürtöt, a számítási példányt és a csatolt privát AKS-fürtöt.
AKS számítási cél létrehozása privát IP-címmel

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez a sablon létrehoz egy AKS számítási célt egy privát IP-címmel rendelkező Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületén.
Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének létrehozása

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez szükséges minimális erőforráskészletet ismerteti.
Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének (CMK) létrehozása

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. A példa bemutatja, hogyan konfigurálhatja az Azure Machine Learninget titkosításhoz egy ügyfél által felügyelt titkosítási kulccsal.
Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének létrehozása (vnet)

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció azOkat az erőforrásokat ismerteti, amelyek szükségesek az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez egy elkülönített hálózati beállításban.
Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének létrehozása (örökölt)

Üzembe helyezés az Azure-ban
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció azOkat az erőforrásokat ismerteti, amelyek szükségesek az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez egy elkülönített hálózati beállításban.

Terraform (AzAPI-szolgáltató) erőforrásdefiníció

A munkaterületek erőforrástípusa üzembe helyezhető olyan műveletekkel, amelyek a következőket célják:

  • Erőforráscsoportok

Az egyes API-verziók módosított tulajdonságainak listáját a változásnaplóban találja.

Erőforrás formátuma

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces erőforrás létrehozásához adja hozzá a következő Terraformot a sablonhoz.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-02-18-preview"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  tags = {
    tagName1 = "tagValue1"
    tagName2 = "tagValue2"
  }
  identity {
    type = "SystemAssigned"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      applicationInsights = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      encryption = {
        keyVaultProperties = {
          identityClientId = "string"
          keyIdentifier = "string"
          keyVaultArmId = "string"
        }
        status = "string"
      }
      friendlyName = "string"
      hbiWorkspace = bool
      keyVault = "string"
      storageAccount = "string"
    }
    sku = {
      name = "string"
      tier = "string"
    }
  })
}

Tulajdonságértékek

munkaterületek

Név Leírás Érték
típus Az erőforrás típusa "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-02-18-preview"
name Az erőforrás neve sztring (kötelező)

Karakterkorlát: 3-33

Érvényes karakterek:
Alfanumerikák, kötőjelek és aláhúzásjelek.
location Megadja az erőforrás helyét. sztring
parent_id Az erőforráscsoportban való üzembe helyezéshez használja az adott erőforráscsoport azonosítóját. sztring (kötelező)
tags Kulcs/érték párként definiált erőforráscímkéket tartalmaz. Címkenevek és -értékek szótára.
Sku A munkaterület termékváltozata. Sku
identity Az erőforrás identitása. Identitás
properties A gépi tanulási munkaterület tulajdonságai. Munkaterülettulajdonságok

Identitás

Név Leírás Érték
típus Az identitás típusa. "SystemAssigned"

Munkaterülettulajdonságok

Név Leírás Érték
applicationInsights A munkaterülethez társított alkalmazáselemzések ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után sztring
containerRegistry A munkaterülethez társított tárolóregisztrációs adatbázis ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után sztring
leírás A munkaterület leírása. sztring
discoveryUrl A felderítési szolgáltatás URL-címe a gépi tanulási kísérletezési szolgáltatások regionális végpontjainak azonosításához sztring
titkosítás Az Azure ML-munkaterület titkosítási beállításai. EncryptionProperty
friendlyName A munkaterület rövid neve. Ez a név a mutable-ban sztring
hbiWorkspace A munkaterület HBI-adatainak jelzésére és a szolgáltatás által gyűjtött diagnosztikai adatok csökkentésére szolgáló jelző logikai
keyVault A munkaterülethez társított kulcstartó ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után sztring
storageAccount A munkaterülethez társított tárfiók ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után sztring

EncryptionProperty

Név Leírás Érték
keyVaultProperties Ügyfélkulcs-tároló tulajdonságai. KeyVaultProperties (kötelező)
status Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a titkosítás a munkaterületen. "Letiltva"
"Engedélyezve" (kötelező)

KeyVaultProperties

Név Leírás Érték
identityClientId Jövőbeli használatra – Annak az identitásnak az ügyfélazonosítója, amely a kulcstartó eléréséhez lesz felhasználva. sztring
keyIdentifier A kulcstartó URI-ja a titkosítási kulcs eléréséhez. sztring (kötelező)
keyVaultArmId Annak a keyVaultnak az ArmId azonosítója, ahol az ügyfél tulajdonában lévő titkosítási kulcs található. sztring (kötelező)

SKU

Név Leírás Érték
name A termékváltozat neve sztring
tier A termékváltozat szintje, például Alapszintű vagy Enterprise sztring