Componentes do Microsoft.Insights
Para obter diretrizes sobre como implantar soluções de monitoramento, consulte Criar recursos de monitoramento usando o Bicep.
O tipo de recurso de componentes pode ser implantado com operações direcionadas:
- Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação do grupo de recursos
Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte de log de alterações.
Para criar um recurso microsoft.insights/componentes, adicione o Bicep a seguir ao seu modelo.
resource symbolicname 'Microsoft.Insights/components@2020-02-02' = {
etag: 'string'
kind: 'string'
location: 'string'
name: 'string'
properties: {
Application_Type: 'string'
DisableIpMasking: bool
DisableLocalAuth: bool
Flow_Type: 'string'
ForceCustomerStorageForProfiler: bool
HockeyAppId: 'string'
ImmediatePurgeDataOn30Days: bool
IngestionMode: 'string'
publicNetworkAccessForIngestion: 'string'
publicNetworkAccessForQuery: 'string'
Request_Source: 'string'
RetentionInDays: int
SamplingPercentage: int
WorkspaceResourceId: 'string'
}
tags: {
{customized property}: 'string'
}
}
Nome | Descrição | Valor |
---|---|---|
Application_Type | Tipo de aplicativo que está sendo monitorado. | 'other' 'Web' (obrigatório) |
DisableIpMasking | Desabilite o mascaramento de IP. | Bool |
DisableLocalAuth | Desabilite a autenticação não baseada no AAD. | Bool |
Flow_Type | Usado pelo sistema application insights para determinar por que tipo de fluxo esse componente foi criado. Isso deve ser definido como 'Bluefield' ao criar/atualizar um componente por meio da API REST. | 'Bluefield' |
ForceCustomerStorageForProfiler | Force os usuários a criar sua própria conta de armazenamento para criador de perfil e depurador. | Bool |
HockeyAppId | A ID de aplicativo exclusiva criada quando um novo aplicativo é adicionado ao HockeyApp, usado para comunicações com o HockeyApp. | corda |
ImmediatePurgeDataOn30Days | Limpar dados imediatamente após 30 dias. | Bool |
IngestionMode | Indica o fluxo da ingestão. | 'ApplicationInsights' 'ApplicationInsightsWithDiagnosticSettings' 'LogAnalytics' |
publicNetworkAccessForIngestion | O tipo de acesso à rede para acessar a ingestão do Application Insights. | 'Desabilitado' 'Habilitado' |
publicNetworkAccessForQuery | O tipo de acesso à rede para acessar a consulta do Application Insights. | 'Desabilitado' 'Habilitado' |
Request_Source | Descreve qual ferramenta criou esse componente do Application Insights. Os clientes que usam essa API devem definir isso como o "rest" padrão. | 'rest' |
RetentionInDays | Período de retenção em dias. | int |
SamplingPercentage | Porcentagem dos dados produzidos pelo aplicativo que está sendo monitorado que está sendo amostrado para telemetria do Application Insights. | int |
WorkspaceResourceId | ID do recurso do workspace do Log Analytics ao qual os dados serão ingeridos. Essa propriedade é necessária para criar um aplicativo com essa versão da API. Aplicativos de versões mais antigas não terão essa propriedade. | corda |
Nome | Descrição | Valor |
---|
Nome | Descrição | Valor |
---|---|---|
etag | Etag de recurso | corda |
tipo | O tipo de aplicativo ao qual esse componente se refere, usado para personalizar a interface do usuário. Esse valor é uma cadeia de caracteres de forma livre, os valores normalmente devem ser um dos seguintes: Web, ios, outros, store, java, telefone. | cadeia de caracteres (obrigatório) |
localização | Local do recurso | cadeia de caracteres (obrigatório) |
nome | O nome do recurso | cadeia de caracteres (obrigatório) |
Propriedades | Propriedades que definem um recurso de componente do Application Insights. | ApplicationInsightsComponentProperties |
Tags | Marcas de recurso | Dicionário de nomes e valores de marca. Consulte Marcas em modelos |
Os exemplos de início rápido a seguir implantam esse tipo de recurso.
Arquivo Bicep | Descrição |
---|---|
Gateway de Aplicativo com gerenciamento de API interno e de aplicativo Web | Gateway de Aplicativo roteando o tráfego da Internet para uma instância de Gerenciamento de API de rede virtual (modo interno), que atende a uma API Web hospedada em um Aplicativo Web do Azure. |
configuração básica do Azure AI Studio | Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
configuração básica do Azure AI Studio | Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
configuração básica do Azure AI Studio | Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
restrito de rede do Azure AI Studio | Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com o link privado e a saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
restrito de rede do Azure AI Studio | Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com o link privado e a saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
Azure AI Studio com o Microsoft Entra ID Authentication | Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a autenticação de ID do Microsoft Entra para recursos dependentes, como os Serviços de IA do Azure e o Armazenamento do Azure. |
gêmeos digitais do Azure com de serviço de Função e Link Privado | Esse modelo cria um serviço dos Gêmeos Digitais do Azure configurado com uma Função do Azure conectada à Rede Virtual que pode se comunicar por meio de um ponto de extremidade de link privado para gêmeos digitais. Ele também cria uma zona DNS privada para permitir a resolução de nome de host contínuo do ponto de extremidade dos Gêmeos Digitais da Rede Virtual para o endereço IP da sub-rede interna do ponto de extremidade privado. O nome do host é armazenado como uma configuração para a Função do Azure com o nome 'ADT_ENDPOINT'. |
aplicativo de funções do Azure e uma função disparada por HTTP | Este exemplo implanta um aplicativo de funções do Azure e uma função disparada por HTTP embutida no modelo. Ele também implanta um Key Vault e preenche um segredo com a chave de host do aplicativo de funções. |
aplicativo de funções do Azure hospedado no plano de consumo do Linux | Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de consumo do Linux, que é um plano de hospedagem dinâmico. O aplicativo é executado sob demanda e você é cobrado por execução, sem nenhum compromisso de recurso permanente. |
aplicativo de funções do Azure com um slot de implantação | Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano Premium com slot de produção e um slot de implantação adicional. |
aplicativo de funções do Azure com o Hub de Eventos e a Identidade Gerenciada | seu modelo provisiona um aplicativo de funções do Azure em um plano de consumo do Linux, juntamente com um Hub de Eventos, o Armazenamento do Azure e o Application Insights. O aplicativo de funções é capaz de usar a identidade gerenciada para se conectar à conta do Hub de Eventos e armazenamento |
aplicativo de funções do Azure com de integração de rede virtual | Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano Premium com integração de rede virtual regional habilitada para uma rede virtual recém-criada. |
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning | Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado. |
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning (herdada) | Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado. |
Criar um destino de computação do AKS com um endereço IP privado | Esse modelo cria um destino de computação do AKS em determinado workspace de serviço do Azure Machine Learning com um endereço IP privado. |
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning | Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning. |
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning) | Este modelo de implantação especifica como criar um workspace do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia. |
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning) | Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente. |
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (herdado) | Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede. |
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (vnet) | Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede. |
criar gerenciamento de API na VNet interna com o Gateway de Aplicativo | Este modelo demonstra como criar uma instância do Gerenciamento de API do Azure em uma rede privada protegida pelo Gateway de Aplicativo do Azure. |
Criar Aplicativo de Funções e de Armazenamento protegido por ponto de extremidade privado | Esse modelo permite implantar um Aplicativo de Funções do Azure que se comunica com o Armazenamento do Azure em pontos de extremidade privados. |
cria um aplicativo de microsserviços da Dapr usando aplicativos de contêiner | Crie um aplicativo de microsserviços Dapr usando Aplicativos de Contêiner. |
Cria um aplicativo dapr pub-sub servicebus usando aplicativos de contêiner | Crie um aplicativo dapr pub-sub servicebus usando Aplicativos de Contêiner. |
implantar um aplicativo simples de microsserviço do Azure Spring Apps | Este modelo implanta um aplicativo simples de microsserviço do Azure Spring Apps para ser executado no Azure. |
implantar um plano do Azure Function Premium habilitado para AZ | Esse modelo permite implantar um plano Azure Function Premium com suporte a zonas de disponibilidade, incluindo uma conta de armazenamento habilitada para zonas de disponibilidade. |
implantar um plano premium de funções do Azure com de integração de vnet | Esse modelo permite que você implante um plano Azure Function Premium com integração de rede virtual regional habilitada para uma rede virtual recém-criada. |
implantar o Application Insight e criar alertas nele | Este modelo permite que você implante o Application Insight e crie um alerta nele |
implantar o Azure AI Studio seguro com uma rede virtual gerenciada | Esse modelo cria um ambiente seguro do Azure AI Studio com restrições robustas de segurança de identidade e de rede. |
aplicativo Django | Esse modelo permite que você crie um Serviço de Aplicativo para implantar um aplicativo Django. |
Front Door Standard/Premium com origem do Azure Functions | Esse modelo cria um Front Door Standard/Premium, um aplicativo do Azure Functions, e configura o aplicativo de funções para validar se o tráfego passou pela origem do Front Door. |
Aplicativo de Funções protegido pelo Frontdoor do Azure | Esse modelo permite implantar uma função premium do Azure protegida e publicada pelo Azure Frontdoor Premium. A conação entre o Azure Frontdoor e o Azure Functions é protegida pelo Link Privado do Azure. |
aplicativo de funções privadas e de armazenamento privado protegido por ponto de extremidade | Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano Premium que tem pontos de extremidade privados e se comunica com o Armazenamento do Azure em pontos de extremidade privados. |
Provisionar um aplicativo de funções em um plano de consumo | Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de consumo, que é um plano de hospedagem dinâmica. O aplicativo é executado sob demanda e você é cobrado por execução, sem nenhum compromisso de recurso permanente. Há outros modelos disponíveis para provisionamento em um plano de hospedagem dedicado. |
Provisionar um aplicativo de funções em execução em um plano do Serviço de Aplicativo | Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de hospedagem dedicado, o que significa que ele será executado e cobrado como qualquer site do Serviço de Aplicativo. |
provisionar um aplicativo Web com um banco de dados SQL | Esse modelo provisiona um aplicativo Web, um Banco de Dados SQL, configurações de Dimensionamento Automático, regras de alerta e Insights do Aplicativo. Ele configura uma cadeia de conexão no aplicativo Web para o banco de dados. |
função de plano de consumo de provisionamento de com um slot de implantação | Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de consumo, que é um plano de hospedagem dinâmica. O aplicativo é executado sob demanda e você é cobrado por execução, sem nenhum compromisso de recurso permanente. Há outros modelos disponíveis para provisionamento em um plano de hospedagem dedicado. |
Aplicativo Web w/ Application Insights enviando para o Log Analytics | Esse modelo ajudará a dar suporte às novas versões de API do microsoft.insights/components. A partir de 2020-02-02-preview WorkspaceID será necessário ao criar Application Inisghts.Este modelo implantará o Plano do Serviço de Aplicativo, o Serviço de Aplicativo, o Application Insights, o Workspace do Log Analytics e conectará tudo isso. |
Aplicativo Web com Identidade Gerenciada, SQL Server e ΑΙ | Exemplo simples para implantar a infraestrutura do Azure para aplicativo + dados + identidade gerenciada + monitoramento |
O tipo de recurso de componentes pode ser implantado com operações direcionadas:
- Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação do grupo de recursos
Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte de log de alterações.
Para criar um recurso microsoft.insights/componentes, adicione o JSON a seguir ao seu modelo.
{
"type": "Microsoft.Insights/components",
"apiVersion": "2020-02-02",
"name": "string",
"etag": "string",
"kind": "string",
"location": "string",
"properties": {
"Application_Type": "string",
"DisableIpMasking": "bool",
"DisableLocalAuth": "bool",
"Flow_Type": "string",
"ForceCustomerStorageForProfiler": "bool",
"HockeyAppId": "string",
"ImmediatePurgeDataOn30Days": "bool",
"IngestionMode": "string",
"publicNetworkAccessForIngestion": "string",
"publicNetworkAccessForQuery": "string",
"Request_Source": "string",
"RetentionInDays": "int",
"SamplingPercentage": "int",
"WorkspaceResourceId": "string"
},
"tags": {
"{customized property}": "string"
}
}
Nome | Descrição | Valor |
---|---|---|
Application_Type | Tipo de aplicativo que está sendo monitorado. | 'other' 'Web' (obrigatório) |
DisableIpMasking | Desabilite o mascaramento de IP. | Bool |
DisableLocalAuth | Desabilite a autenticação não baseada no AAD. | Bool |
Flow_Type | Usado pelo sistema application insights para determinar por que tipo de fluxo esse componente foi criado. Isso deve ser definido como 'Bluefield' ao criar/atualizar um componente por meio da API REST. | 'Bluefield' |
ForceCustomerStorageForProfiler | Force os usuários a criar sua própria conta de armazenamento para criador de perfil e depurador. | Bool |
HockeyAppId | A ID de aplicativo exclusiva criada quando um novo aplicativo é adicionado ao HockeyApp, usado para comunicações com o HockeyApp. | corda |
ImmediatePurgeDataOn30Days | Limpar dados imediatamente após 30 dias. | Bool |
IngestionMode | Indica o fluxo da ingestão. | 'ApplicationInsights' 'ApplicationInsightsWithDiagnosticSettings' 'LogAnalytics' |
publicNetworkAccessForIngestion | O tipo de acesso à rede para acessar a ingestão do Application Insights. | 'Desabilitado' 'Habilitado' |
publicNetworkAccessForQuery | O tipo de acesso à rede para acessar a consulta do Application Insights. | 'Desabilitado' 'Habilitado' |
Request_Source | Descreve qual ferramenta criou esse componente do Application Insights. Os clientes que usam essa API devem definir isso como o "rest" padrão. | 'rest' |
RetentionInDays | Período de retenção em dias. | int |
SamplingPercentage | Porcentagem dos dados produzidos pelo aplicativo que está sendo monitorado que está sendo amostrado para telemetria do Application Insights. | int |
WorkspaceResourceId | ID do recurso do workspace do Log Analytics ao qual os dados serão ingeridos. Essa propriedade é necessária para criar um aplicativo com essa versão da API. Aplicativos de versões mais antigas não terão essa propriedade. | corda |
Nome | Descrição | Valor |
---|
Nome | Descrição | Valor |
---|---|---|
apiVersion | A versão da API | '2020-02-02' |
etag | Etag de recurso | corda |
tipo | O tipo de aplicativo ao qual esse componente se refere, usado para personalizar a interface do usuário. Esse valor é uma cadeia de caracteres de forma livre, os valores normalmente devem ser um dos seguintes: Web, ios, outros, store, java, telefone. | cadeia de caracteres (obrigatório) |
localização | Local do recurso | cadeia de caracteres (obrigatório) |
nome | O nome do recurso | cadeia de caracteres (obrigatório) |
Propriedades | Propriedades que definem um recurso de componente do Application Insights. | ApplicationInsightsComponentProperties |
Tags | Marcas de recurso | Dicionário de nomes e valores de marca. Consulte Marcas em modelos |
tipo | O tipo de recurso | 'Microsoft.Insights/components' |
Os modelos de início rápido a seguir implantam esse tipo de recurso.
Modelo | Descrição |
---|---|
Ambiente do Serviço de Aplicativo com o back-end do SQL do Azure |
Esse modelo cria um Ambiente do Serviço de Aplicativo com um back-end do SQL do Azure junto com pontos de extremidade privados, juntamente com recursos associados normalmente usados em um ambiente privado/isolado. |
Gateway de Aplicativo com gerenciamento de API interno e de aplicativo Web |
Gateway de Aplicativo roteando o tráfego da Internet para uma instância de Gerenciamento de API de rede virtual (modo interno), que atende a uma API Web hospedada em um Aplicativo Web do Azure. |
ASP.NET aplicativo |
Esse modelo permite que você crie um Serviço de Aplicativo para implantar um aplicativo ASP.NET. |
configuração básica do Azure AI Studio |
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
configuração básica do Azure AI Studio |
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
configuração básica do Azure AI Studio |
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
restrito de rede do Azure AI Studio |
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com o link privado e a saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
restrito de rede do Azure AI Studio |
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com o link privado e a saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA. |
Azure AI Studio com o Microsoft Entra ID Authentication |
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a autenticação de ID do Microsoft Entra para recursos dependentes, como os Serviços de IA do Azure e o Armazenamento do Azure. |
gêmeos digitais do Azure com de serviço de Função e Link Privado |
Esse modelo cria um serviço dos Gêmeos Digitais do Azure configurado com uma Função do Azure conectada à Rede Virtual que pode se comunicar por meio de um ponto de extremidade de link privado para gêmeos digitais. Ele também cria uma zona DNS privada para permitir a resolução de nome de host contínuo do ponto de extremidade dos Gêmeos Digitais da Rede Virtual para o endereço IP da sub-rede interna do ponto de extremidade privado. O nome do host é armazenado como uma configuração para a Função do Azure com o nome 'ADT_ENDPOINT'. |
aplicativo de funções do Azure e uma função disparada por HTTP |
Este exemplo implanta um aplicativo de funções do Azure e uma função disparada por HTTP embutida no modelo. Ele também implanta um Key Vault e preenche um segredo com a chave de host do aplicativo de funções. |
aplicativo de funções do Azure hospedado no plano dedicado |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de hospedagem dedicado, o que significa que ele será executado e cobrado como qualquer site do Serviço de Aplicativo. |
aplicativo de funções do Azure hospedado no plano de consumo do Linux |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de consumo do Linux, que é um plano de hospedagem dinâmico. O aplicativo é executado sob demanda e você é cobrado por execução, sem nenhum compromisso de recurso permanente. |
aplicativo de funções do Azure hospedado no plano Premium |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano Premium. |
aplicativo de funções do Azure hospedado no plano de consumo do Windows |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de consumo do Windows, que é um plano de hospedagem dinâmica. O aplicativo é executado sob demanda e você é cobrado por execução, sem nenhum compromisso de recurso permanente. |
aplicativo de funções do Azure com um slot de implantação |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano Premium com slot de produção e um slot de implantação adicional. |
aplicativo de funções do Azure com o Hub de Eventos e a Identidade Gerenciada |
seu modelo provisiona um aplicativo de funções do Azure em um plano de consumo do Linux, juntamente com um Hub de Eventos, o Armazenamento do Azure e o Application Insights. O aplicativo de funções é capaz de usar a identidade gerenciada para se conectar à conta do Hub de Eventos e armazenamento |
aplicativo de funções do Azure com de integração de rede virtual |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano Premium com integração de rede virtual regional habilitada para uma rede virtual recém-criada. |
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning |
Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado. |
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning (herdada) |
Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado. |
workspace do Azure Machine Learning |
Este modelo cria um novo Workspace do Azure Machine Learning, juntamente com uma conta de armazenamento criptografada, keyvault e log do Applications Insights |
do |
Este modelo implanta o BrowserBox em uma VM LVM do Azure Ubuntu Server 22.04 LTS, Debian 11 ou RHEL 8.7. |
Criar workspace AML com vários conjuntos de dados & |
Esse modelo cria o workspace do Azure Machine Learning com vários conjuntos de dados & armazenamentos de dados. |
Criar um destino de computação do AKS com um endereço IP privado |
Esse modelo cria um destino de computação do AKS em determinado workspace de serviço do Azure Machine Learning com um endereço IP privado. |
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning |
Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning. |
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning) |
Este modelo de implantação especifica como criar um workspace do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia. |
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning) |
Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente. |
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (herdado) |
Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede. |
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (vnet) |
Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede. |
criar gerenciamento de API na VNet interna com o Gateway de Aplicativo |
Este modelo demonstra como criar uma instância do Gerenciamento de API do Azure em uma rede privada protegida pelo Gateway de Aplicativo do Azure. |
criar o Azure Front Door em frente ao Gerenciamento de API do Azure |
Este exemplo demonstra como usar o Azure Front Door como um balanceador de carga global na frente do Gerenciamento de API do Azure. |
Criar Aplicativo de Funções e de Armazenamento protegido por ponto de extremidade privado |
Esse modelo permite implantar um Aplicativo de Funções do Azure que se comunica com o Armazenamento do Azure em pontos de extremidade privados. |
cria um aplicativo de microsserviços da Dapr usando aplicativos de contêiner |
Crie um aplicativo de microsserviços Dapr usando Aplicativos de Contêiner. |
Cria um aplicativo dapr pub-sub servicebus usando aplicativos de contêiner |
Crie um aplicativo dapr pub-sub servicebus usando Aplicativos de Contêiner. |
Cria um aplicativo de funções com de identidade de serviço gerenciado |
Cria um aplicativo de funções com a identidade de serviço gerenciada habilitada com o Application Insights configurado para logs e métricas. |
implantar um aplicativo simples de microsserviço do Azure Spring Apps |
Este modelo implanta um aplicativo simples de microsserviço do Azure Spring Apps para ser executado no Azure. |
implantar um plano do Azure Function Premium habilitado para AZ |
Esse modelo permite implantar um plano Azure Function Premium com suporte a zonas de disponibilidade, incluindo uma conta de armazenamento habilitada para zonas de disponibilidade. |
implantar um plano premium de funções do Azure com de integração de vnet |
Esse modelo permite que você implante um plano Azure Function Premium com integração de rede virtual regional habilitada para uma rede virtual recém-criada. |
implantar o Application Insight e criar alertas nele |
Este modelo permite que você implante o Application Insight e crie um alerta nele |
implantar o Azure AI Studio seguro com uma rede virtual gerenciada |
Esse modelo cria um ambiente seguro do Azure AI Studio com restrições robustas de segurança de identidade e de rede. |
aplicativo Django |
Esse modelo permite que você crie um Serviço de Aplicativo para implantar um aplicativo Django. |
Enterprise Governance-AppService, SQL DB, AD, OMS, Runbooks |
A adoção de nuvem para uma empresa, pequena ou grande, exige modelos de governança responsáveis e eficientes para derivar valor de suas implantações de nuvem. O CloudWise (um nome de código para a solução) é uma solução composta disponível no QuickStarts do Parceiro do Azure, é um habilitador de adoção para clientes, integradores de sistema e parceiros, que fornece uma solução de governança e operações automatizada autoatendida, focada em otimizar seus custos, melhorar a confiabilidade de seus aplicativos, reduzindo o risco de negócios. A solução destaca os principais pilares de governança de Visibilidade e Controle. |
site do eShop com ase do ILB |
Um Ambiente do Serviço de Aplicativo é uma opção de plano de serviço Premium do Serviço de Aplicativo do Azure que fornece um ambiente totalmente isolado e dedicado para executar com segurança aplicativos do Serviço de Aplicativo do Azure em alta escala, incluindo Aplicativos Web, Aplicativos Móveis e Aplicativos de API. |
Front Door Standard/Premium com origem do Azure Functions |
Esse modelo cria um Front Door Standard/Premium, um aplicativo do Azure Functions, e configura o aplicativo de funções para validar se o tráfego passou pela origem do Front Door. |
Aplicativo de Funções no Plano de Consumo do Linux com de Build Remoto |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de consumo do Linux e executa o build remoto durante a implantação de código. O aplicativo é executado sob demanda e você é cobrado por execução, sem nenhum compromisso de recurso permanente. |
Aplicativo de Funções protegido pelo Frontdoor do Azure |
Esse modelo permite implantar uma função premium do Azure protegida e publicada pelo Azure Frontdoor Premium. A conação entre o Azure Frontdoor e o Azure Functions é protegida pelo Link Privado do Azure. |
Ambiente do Serviço de Aplicativo ILB com o Firewall do Azure |
Modelos e parâmetros do Resource Manager demonstrando como implantar o ambiente do Serviço de Aplicativo com a integração do Firewall do Azure |
CI/CD Java usando o Jenkins e os Aplicativos Web do Azure |
Este é um exemplo de CI/CD Java usando o Jenkins e os Aplicativos Web do Azure. |
do Kentico Xperience |
Esse modelo facilita a implantação de recursos necessários para hospedar ambientes kentico xperience no Microsoft Azure. |
aplicativo de funções privadas e de armazenamento privado protegido por ponto de extremidade |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano Premium que tem pontos de extremidade privados e se comunica com o Armazenamento do Azure em pontos de extremidade privados. |
Provisionar um aplicativo de funções em um plano de consumo |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de consumo, que é um plano de hospedagem dinâmica. O aplicativo é executado sob demanda e você é cobrado por execução, sem nenhum compromisso de recurso permanente. Há outros modelos disponíveis para provisionamento em um plano de hospedagem dedicado. |
Provisionar um aplicativo de funções em execução em um plano do Serviço de Aplicativo |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de hospedagem dedicado, o que significa que ele será executado e cobrado como qualquer site do Serviço de Aplicativo. |
provisionar um aplicativo Web com um banco de dados SQL |
Esse modelo provisiona um aplicativo Web, um Banco de Dados SQL, configurações de Dimensionamento Automático, regras de alerta e Insights do Aplicativo. Ele configura uma cadeia de conexão no aplicativo Web para o banco de dados. |
função de plano de consumo de provisionamento de com um slot de implantação |
Esse modelo provisiona um aplicativo de funções em um plano de consumo, que é um plano de hospedagem dinâmica. O aplicativo é executado sob demanda e você é cobrado por execução, sem nenhum compromisso de recurso permanente. Há outros modelos disponíveis para provisionamento em um plano de hospedagem dedicado. |
simples de aplicativo Web umbraco CMS |
Este modelo fornece uma maneira fácil de implantar o aplicativo Web UMBRACO CMS nos Aplicativos Web do Serviço de Aplicativo do Azure. |
Aplicativo Web w/ Application Insights enviando para o Log Analytics |
Esse modelo ajudará a dar suporte às novas versões de API do microsoft.insights/components. A partir de 2020-02-02-preview WorkspaceID será necessário ao criar Application Inisghts.Este modelo implantará o Plano do Serviço de Aplicativo, o Serviço de Aplicativo, o Application Insights, o Workspace do Log Analytics e conectará tudo isso. |
Aplicativo Web com um Banco de Dados SQL, Azure Cosmos DB, Azure Search |
Esse modelo provisiona um Aplicativo Web, um Banco de Dados SQL, o Azure Cosmos DB, o Azure Search e o Application Insights. |
Aplicativo Web com Identidade Gerenciada, SQL Server e ΑΙ |
Exemplo simples para implantar a infraestrutura do Azure para aplicativo + dados + identidade gerenciada + monitoramento |
O tipo de recurso de componentes pode ser implantado com operações direcionadas:
- grupos de recursos
Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte de log de alterações.
Para criar um recurso microsoft.insights/componentes, adicione o Terraform a seguir ao seu modelo.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.Insights/components@2020-02-02"
name = "string"
etag = "string"
kind = "string"
location = "string"
tags = {
{customized property} = "string"
}
body = jsonencode({
properties = {
Application_Type = "string"
DisableIpMasking = bool
DisableLocalAuth = bool
Flow_Type = "string"
ForceCustomerStorageForProfiler = bool
HockeyAppId = "string"
ImmediatePurgeDataOn30Days = bool
IngestionMode = "string"
publicNetworkAccessForIngestion = "string"
publicNetworkAccessForQuery = "string"
Request_Source = "string"
RetentionInDays = int
SamplingPercentage = int
WorkspaceResourceId = "string"
}
})
}
Nome | Descrição | Valor |
---|---|---|
Application_Type | Tipo de aplicativo que está sendo monitorado. | 'other' 'Web' (obrigatório) |
DisableIpMasking | Desabilite o mascaramento de IP. | Bool |
DisableLocalAuth | Desabilite a autenticação não baseada no AAD. | Bool |
Flow_Type | Usado pelo sistema application insights para determinar por que tipo de fluxo esse componente foi criado. Isso deve ser definido como 'Bluefield' ao criar/atualizar um componente por meio da API REST. | 'Bluefield' |
ForceCustomerStorageForProfiler | Force os usuários a criar sua própria conta de armazenamento para criador de perfil e depurador. | Bool |
HockeyAppId | A ID de aplicativo exclusiva criada quando um novo aplicativo é adicionado ao HockeyApp, usado para comunicações com o HockeyApp. | corda |
ImmediatePurgeDataOn30Days | Limpar dados imediatamente após 30 dias. | Bool |
IngestionMode | Indica o fluxo da ingestão. | 'ApplicationInsights' 'ApplicationInsightsWithDiagnosticSettings' 'LogAnalytics' |
publicNetworkAccessForIngestion | O tipo de acesso à rede para acessar a ingestão do Application Insights. | 'Desabilitado' 'Habilitado' |
publicNetworkAccessForQuery | O tipo de acesso à rede para acessar a consulta do Application Insights. | 'Desabilitado' 'Habilitado' |
Request_Source | Descreve qual ferramenta criou esse componente do Application Insights. Os clientes que usam essa API devem definir isso como o "rest" padrão. | 'rest' |
RetentionInDays | Período de retenção em dias. | int |
SamplingPercentage | Porcentagem dos dados produzidos pelo aplicativo que está sendo monitorado que está sendo amostrado para telemetria do Application Insights. | int |
WorkspaceResourceId | ID do recurso do workspace do Log Analytics ao qual os dados serão ingeridos. Essa propriedade é necessária para criar um aplicativo com essa versão da API. Aplicativos de versões mais antigas não terão essa propriedade. | corda |
Nome | Descrição | Valor |
---|
Nome | Descrição | Valor |
---|---|---|
etag | Etag de recurso | corda |
tipo | O tipo de aplicativo ao qual esse componente se refere, usado para personalizar a interface do usuário. Esse valor é uma cadeia de caracteres de forma livre, os valores normalmente devem ser um dos seguintes: Web, ios, outros, store, java, telefone. | cadeia de caracteres (obrigatório) |
localização | Local do recurso | cadeia de caracteres (obrigatório) |
nome | O nome do recurso | cadeia de caracteres (obrigatório) |
Propriedades | Propriedades que definem um recurso de componente do Application Insights. | ApplicationInsightsComponentProperties |
Tags | Marcas de recurso | Dicionário de nomes e valores de marca. |
tipo | O tipo de recurso | "Microsoft.Insights/components@2020-02-02" |