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az ml workspace outbound-rule

  • 참조

참고 항목

이 참조는 Azure CLI(버전 2.15.0 이상)에 대한 ml 확장의 일부입니다. az ml workspace outbound-rule 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치됩니다. 확장 프로그램에 대해 자세히 알아보세요.

Azure ML 작업 영역의 관리되는 네트워크에 대한 아웃바운드 규칙을 관리합니다.

Azure ML 작업 영역은 Azure Machine Learning의 최상위 리소스입니다. 이 명령 그룹은 작업 영역 관리 네트워크의 아웃바운드 규칙에 대한 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

명령

Name Description 형식 상태
az ml workspace outbound-rule list

작업 영역에 대한 모든 관리되는 네트워크 아웃바운드 규칙을 나열합니다.

 내선 번호 GA
az ml workspace outbound-rule remove

작업 영역에 대한 관리되는 네트워크에서 아웃바운드 규칙을 제거합니다.

 내선 번호 GA
az ml workspace outbound-rule set

관리되는 네트워크에서 작업 영역에 대한 아웃바운드 규칙을 추가하거나 업데이트합니다.

 내선 번호 GA
az ml workspace outbound-rule show

작업 영역에 대한 관리되는 네트워크 아웃바운드 규칙에 대한 세부 정보를 표시합니다.

 내선 번호 GA

az ml workspace outbound-rule list

작업 영역에 대한 모든 관리되는 네트워크 아웃바운드 규칙을 나열합니다.

az ml workspace outbound-rule list --resource-group
                                   --workspace-name

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

전역 매개 변수
--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
기본값: json
--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml workspace outbound-rule remove

작업 영역에 대한 관리되는 네트워크에서 아웃바운드 규칙을 제거합니다.

az ml workspace outbound-rule remove --resource-group
                                     --rule
                                     --workspace-name
                                     [--no-wait]
                                     [--yes]

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--rule

제거할 아웃바운드 규칙의 이름입니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

기본값: False
--yes -y

확인을 묻는 메시지를 표시하지 마세요.

기본값: False
전역 매개 변수
--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
기본값: json
--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml workspace outbound-rule set

관리되는 네트워크에서 작업 영역에 대한 아웃바운드 규칙을 추가하거나 업데이트합니다.

이 명령을 사용하여 작업 영역의 관리되는 네트워크에 대한 아웃바운드 규칙을 지정할 수 있습니다. 필요한 매개 변수는 --type으로 정의됩니다. --type service_tag --service-tag, --port-ranges, --protocol For --type fqdn use --destination For --type private_endpoint use --service-resource-id, --subresource-target, --spark-enabled를 사용합니다.

az ml workspace outbound-rule set --resource-group
                                  --rule
                                  --type
                                  --workspace-name
                                  [--destination]
                                  [--no-wait]
                                  [--port-ranges]
                                  [--protocol]
                                  [--service-resource-id]
                                  [--service-tag]
                                  [--spark-enabled]
                                  [--subresource-target]

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--rule

설정할 아웃바운드 Rule 개체의 이름입니다.

--type

지정할 아웃바운드 규칙의 형식입니다. fqdn, private_endpoint, service_tag 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--destination

FQDN 규칙의 경우: fqdn 아웃바운드 규칙에 필요한 아웃바운드 연결이 허용되는 정규화된 do기본 이름입니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

기본값: False
--port-ranges

ServiceTag 규칙의 경우: 트래픽이 허용되는 "80,1024-65535"와 같은 단일 포트 및/또는 포트 범위의 쉼표로 구분된 목록으로, service_tag 아웃바운드 규칙에 필요합니다.

--protocol

ServiceTag 규칙의 경우: 허용된 전송 프로토콜은 service_tag 아웃바운드 규칙에 필요한 모든 지원되는 프로토콜에 대해 TCP, UDP, ICMP 또는 *일 수 있습니다.

--service-resource-id

PrivateEndpoint 규칙의 경우: private_endpoint 아웃바운드 규칙에 필요한 프라이빗 링크 만들기를 지원하는 루트 서비스의 리소스 URI입니다.

--service-tag

ServiceTag 규칙의 경우: 아웃바운드 규칙을 service_tag 데 필요한 서비스 엔드포인트에 대해 미리 정의된 IP 주소에 매핑되는 Azure 서비스의 서비스 태그입니다.

--spark-enabled

PrivateEndpoint 규칙의 경우: 프라이빗 엔드포인트를 Spark 작업에 사용할 수 있는지를 나타냅니다. 기본값은 false이며 private_endpoint 아웃바운드 규칙에 필요합니다.

--subresource-target

PrivateEndpoint 규칙의 경우: private_endpoint 아웃바운드 규칙에 필요한 서비스의 하위 리소스의 대상 엔드포인트입니다.

전역 매개 변수
--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
기본값: json
--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml workspace outbound-rule show

작업 영역에 대한 관리되는 네트워크 아웃바운드 규칙에 대한 세부 정보를 표시합니다.

az ml workspace outbound-rule show --resource-group
                                   --rule
                                   --workspace-name

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--rule

표시할 아웃바운드 규칙의 이름입니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

전역 매개 변수
--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
기본값: json
--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.