Implantações do Microsoft.Resources

• Mais recente
• 2022-09-01
• 2021-04-01
• 01/01/2021
• 2020-10-01

Definição de recurso do Bicep

O tipo de recurso de implantações pode ser implantado em:

• Grupos de recursos – Consulte comandos de implantação do grupo de recursos
• Assinaturas – Consulte comandos de implantação de assinatura
• Grupos de gerenciamento – Consulte comandos de implantação do grupo de gerenciamento
• Locatários – Consulte comandos de implantação de locatário

Para obter uma lista das propriedades alteradas em cada versão da API, consulte log de alterações.

Comentários

Para o Bicep, considere usar módulos em vez desse tipo de recurso.

Formato de recurso

Para criar um recurso Microsoft.Resources/deployments, adicione o Bicep a seguir ao seu modelo.

resource symbolicname 'Microsoft.Resources/deployments@2022-09-01' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  scope: 'string'
  properties: {
    debugSetting: {
      detailLevel: 'string'
    }
    expressionEvaluationOptions: {
      scope: 'string'
    }
    mode: 'string'
    onErrorDeployment: {
      deploymentName: 'string'
      type: 'string'
    }
    parameters: any()
    parametersLink: {
      contentVersion: 'string'
      uri: 'string'
    }
    template: any()
    templateLink: {
      contentVersion: 'string'
      id: 'string'
      queryString: 'string'
      relativePath: 'string'
      uri: 'string'
    }
  }
  resourceGroup: 'string'
  subscriptionId: 'string'
}

Valores de propriedade

deployments

Nome	Descrição	Valor
name	O nome do recurso	cadeia de caracteres (obrigatório) Limite de caracteres: 1 a 64 Caracteres válidos: Caracteres alfanuméricos, sublinhados, parênteses, hifens e pontos.
local	O local para armazenar os dados de implantação.	string
marcas	Marcas de implantação	Dicionário de nomes e valores de marcas. Confira Marcas em modelos
scope	Em implantações de locatário e grupo de gerenciamento, forneça a ID do grupo de gerenciamento para o destino. Use o formato Microsoft.Management/managementGroups/{managementGroupID}.	string
properties	As propriedades de implantação.	DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended (obrigatório)
resourceGroup	O nome do grupo de recursos para o qual implantar. Se não for fornecido, usará o grupo de recursos da operação de implantação.	string
subscriptionId	A ID da assinatura na qual implantar. Se não for fornecido, usará a assinatura da operação de implantação.	string

DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended

Nome	Descrição	Valor
debugSetting	A configuração de depuração da implantação.	DebugSetting
expressionEvaluationOptions	Especifica se as expressões de modelo são avaliadas dentro do escopo do modelo pai ou do modelo aninhado. Aplicável somente a modelos aninhados. Se não for especificado, o valor padrão será externo.	ExpressionEvaluationOptions
mode	O modo usado para implantar recursos. Esse valor pode ser Incremental ou Complete. No modo Incremental, os recursos são implantados sem excluir os recursos existentes que não estão incluídos no modelo. No modo Completo, os recursos são implantados e os recursos existentes no grupo de recursos que não estão incluídos no modelo são excluídos. Tenha cuidado ao usar o modo Completo, pois você pode excluir recursos sem querer.	'Complete' 'Incremental' (obrigatório)
onErrorDeployment	A implantação no comportamento de erro.	OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended
parameters	Pares de nome e valor que definem os parâmetros de implantação para o modelo. Use esse elemento quando quiser fornecer os valores de parâmetro diretamente na solicitação em vez de vincular a um arquivo de parâmetro existente. Use a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambos. Pode ser um JObject ou uma cadeia de caracteres JSON bem formada.	Para o Bicep, você pode usar a função any().
parametersLink	O URI do arquivo de parâmetros. Use esse elemento para vincular a um arquivo de parâmetros existente. Use a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambos.	ParametersLink
template	O conteúdo do modelo. Use esse elemento quando quiser passar a sintaxe do modelo diretamente na solicitação, em vez de vincular a um modelo existente. Pode ser um JObject ou uma cadeia de caracteres JSON bem formada. Use a propriedade templateLink ou a propriedade de modelo, mas não ambos.	Para o Bicep, você pode usar a função any().
templateLink	O URI do modelo. Use a propriedade templateLink ou a propriedade de modelo, mas não ambos.	TemplateLink

DebugSetting

Nome	Descrição	Valor
detailLevel	Especifica o tipo de informação a ser registrada em log para depuração. Os valores permitidos são none, requestContent, responseContent ou requestContent e responseContent separados por uma vírgula. O padrão é none. Ao definir esse valor, considere cuidadosamente o tipo de informação que você está passando durante a implantação. Ao registrar em log as informações sobre a solicitação ou resposta, você pode potencialmente expor dados confidenciais que são recuperados por meio de operações de implantação.	string

ExpressionEvaluationOptions

Nome	Descrição	Valor
scope	O escopo a ser usado para avaliação de parâmetros, variáveis e funções em um modelo aninhado.	'Inner' 'NotSpecified' 'Outer'

OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended

Nome	Descrição	Valor
deploymentName	A implantação a ser usada no caso de erro.	string
type	A implantação no tipo de comportamento de erro. Os valores possíveis são LastSuccessful e SpecificDeployment.	'LastSuccessful' 'SpecificDeployment'

ParametersLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se incluído, deve corresponder ao ContentVersion no modelo.	string
uri	O URI do arquivo de parâmetros.	cadeia de caracteres (obrigatório)

TemplateLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se incluído, deve corresponder ao ContentVersion no modelo.	string
id	A ID de recurso de uma Especificação de Modelo. Use a propriedade id ou uri, mas não ambas.	string
queryString	A cadeia de caracteres de consulta (por exemplo, um token SAS) a ser usada com o URI templateLink.	string
relativePath	A propriedade relativePath pode ser usada para implantar um modelo vinculado em um local relativo ao pai. Se o modelo pai tiver sido vinculado a um TemplateSpec, isso fará referência a um artefato no TemplateSpec. Se o pai tiver sido vinculado a um URI, a implantação filho será uma combinação dos URIs pai e relativePath	string
uri	O URI do modelo a ser implantado. Use a propriedade uri ou id, mas não ambos.	string

Modelos de início rápido

Os modelos de início rápido a seguir implantam esse tipo de recurso.

Modelo	Descrição
Análise e monetização da API moesif	O modelo registrará chamadas à API do Azure Gerenciamento de API para a plataforma de análise e monetização da API moesif
Cria um aplicativo de contêiner e um ambiente com o Registro	Crie um Ambiente de Aplicativo de Contêiner com um Aplicativo de Contêiner básico de um Registro de Contêiner do Azure. Ele também implanta um Workspace do Log Analytics para armazenar logs.
Cria um aplicativo de microsserviços do Dapr usando Aplicativos de Contêiner	Crie um aplicativo de microsserviços do Dapr usando Aplicativos de Contêiner.
Cria um aplicativo pub-sub servicebus do Dapr usando Aplicativos de Contêiner	Crie um aplicativo do dapr pub-sub servicebus usando Aplicativos de Contêiner.
Servidor gerenciado pelo serviço Desired State Configuration	Este modelo fornece um exemplo de como fornecer uma máquina virtual e uma conta de Automação para gerenciar o computador, em uma única implantação
Criar regra de alerta para itens de continuidade de negócios do Azure	Esses modelos criam uma regra de alerta e uma MSI atribuída pelo usuário. Ele também atribui o acesso de leitor MSI à assinatura para que a regra de alerta tenha acesso para consultar os itens protegidos necessários e os detalhes mais recentes do ponto de recuperação.
Cluster Redis em VMs do Ubuntu	Este modelo cria um cluster Redis em imagens de máquina virtual do Ubuntu, configura persistência e aplica otimizações bem conhecidas e práticas comprovadas
Front Door Premium com origem Serviço de Aplicativo e Link Privado	Este modelo cria um Front Door Premium e um Serviço de Aplicativo e usa um ponto de extremidade privado para o Front Door enviar tráfego para o aplicativo.
Front Door Premium com origem de blob e Link Privado	Esse modelo cria um contêiner de blob do Armazenamento do Azure e um Front Door Premium e usa um ponto de extremidade privado para o Front Door enviar tráfego para a conta de armazenamento.
Front Door Premium com VM e serviço de Link Privado	Este modelo cria um Front Door Premium e uma máquina virtual configurada como um servidor Web. O Front Door usa um ponto de extremidade privado com Link Privado serviço para enviar tráfego para a VM.
Front Door Standard/Premium com Gerenciamento de API origem	Este modelo cria um Front Door Premium e uma instância de Gerenciamento de API e usa uma política de Gerenciamento de API global e NSG para validar se o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door Standard/Premium com Gateway de Aplicativo origem	Este modelo cria uma instância do Front Door Standard/Premium e uma Gateway de Aplicativo e usa uma política de NSG e WAF para validar se o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door com Instâncias de Contêiner e Gateway de Aplicativo	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium com um grupo de contêineres e Gateway de Aplicativo.
Front Door Standard/Premium com origem Azure Functions	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium, um aplicativo Azure Functions e configura o aplicativo de funções para validar se o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door Standard/Premium com origem estática do site	Este modelo cria um site estático do Front Door Standard/Premium e um Site estático do Armazenamento do Azure e configura o Front Door para enviar tráfego para o site estático.
Cria um disco gerenciado criptografado de um VHD criptografado	Esse modelo permite que você crie um disco gerenciado criptografado usando um VHD criptografado existente e configurações de criptografia.
Desabilitar criptografia em uma VM do Windows em execução	Este modelo desabilita a criptografia em uma VM do Windows em execução
Habilitar a criptografia em uma VM do Windows em execução & AAD	Esse modelo habilita a criptografia em uma VM do Windows em execução usando a impressão digital do certificado do cliente do AAD. O certificado deveria ter sido implantado na VM anteriormente
GlassFish no SUSE	Este modelo implanta um cluster GlassFish com balanceamento de carga (v3 ou v4), que consiste em um número definido pelo usuário de VMs SUSE (OpenSUSE ou SLES).
Implantar vários conjuntos de dimensionamento de VMs do Linux	Esse modelo permite implantar vários Conjuntos de Dimensionamento de VMs de VMs Linux.
Implantar vários conjuntos de dimensionamento de VMs do Windows	Esse modelo permite implantar vários conjuntos de dimensionamento de VMs de VMs do Windows.
Implantar uma VM linux simples e atualizar o IP privado para estático	Esse modelo permite implantar uma VM Linux simples usando o Ubuntu do marketplace. Isso implantará uma VNET, uma Sub-rede e uma VM de tamanho A1 no local do grupo de recursos com um endereço IP atribuído dinamicamente e, em seguida, a converterá em IP estático.
Usar a saída de uma extensão de script personalizado durante a implantação	Isso é útil para a computação da VM executar alguma tarefa durante a implantação que o Azure Resource Manager não fornece. A saída dessa computação (script) pode ser aproveitada em outro lugar na implantação. Isso será útil se o recurso de computação for necessário na implantação (por exemplo, um jumpbox, DC etc.), um pouco desperdiçado se não for.
Implantar uma VM Linux ou Windows com MSI	Esse modelo permite implantar uma VM Linux ou Windows com uma Identidade de Serviço Gerenciada.
VM linux com MSI acessando armazenamento	Este modelo implanta uma VM linux com uma identidade gerenciada atribuída pelo sistema que tem acesso a uma conta de armazenamento em um grupo de recursos diferente.
SQL Server 2014 SP2 Enterprise com Backup Automático	Este modelo criará uma edição enterprise do SQL Server 2014 SP2 com o recurso de Backup Automático habilitado
SQL Server 2014 SP1 Enterprise com o Azure Key Vault	Este modelo criará uma edição do SQL Server 2014 SP1 Enterprise com o recurso integração de Key Vault do Azure habilitado.
Ataque de vírus no cenário de Máquinas Virtuais	Isso implantará duas máquinas virtuais, OMS e outros recursos de rede. Uma máquina virtual sem proteção de ponto de extremidade e outra com o Enpoint Protection instalado. Execute o ataque de vírus seguindo as diretrizes e execute o cenário de mitigação e prevenção de um ataque de vírus.
Criar um gateway de gerenciamento de dados e instalar em uma VM do Azure	Este modelo implanta uma máquina virtual e cria um gateway de gerenciamento de dados viável
Auto-host Integration Runtime em VMs do Azure	Este modelo cria um runtime de integração de autohost e o registra em máquinas virtuais do Azure
Configuração do Conjunto de Dimensionamento de VM gerenciada por Automação do Azure	Implante um Conjunto de Dimensionamento de VMs em que as máquinas virtuais são implantadas como nós registrados no serviço Automação do Azure Desired State Configuration e a configuração do nó tem consistência garantida após a implantação. OBSERVAÇÃO: Os pré-requisitos necessários chave de registro e URL de registro estão disponíveis somente após a criação bem-sucedida de uma conta de Automação do Azure para Automação do Azure DSC.
Início Rápido do Modo de Orquestração Flexível do VMSS Linux	Este modelo implanta um conjunto de dimensionamento de VM simples com instâncias por trás de um Azure Load Balancer. O conjunto de dimensionamento de VMs está no Modo de Orquestração Flexível. Use o parâmetro do sistema operacional para escolher a implantação do Linux (Ubuntu) ou do Windows (Windows Server Datacenter 2019). OBSERVAÇÃO: este modelo de início rápido permite o acesso à rede às portas de gerenciamento de VM (SSH, RDP) de qualquer endereço da Internet e não deve ser usado para implantações de produção.
Implantar um VMSS linux ou Windows com MSI	Este modelo permite implantar um Conjunto de Dimensionamento de Máquinas Virtuais do Linux ou do Windows com uma Identidade de Serviço Gerenciada. Essa identidade é então usada para acessar os serviços do Azure.
Servidor SFTP sob demanda usando uma conta de armazenamento existente	Este modelo demonstra um servidor SFTP sob demanda usando uma ACI (Instância de Contêiner do Azure).
Implantar um AKS (Cluster kubernetes gerenciado)	Este modelo do ARM demonstra a implantação de uma instância do AKS com recursos avançados de rede em uma rede virtual existente. Além disso, a Entidade de Serviço escolhida recebe a função Colaborador de Rede na sub-rede que contém o cluster do AKS.
Implantar um cluster kubernetes gerenciado com o AAD (AKS)	Este modelo do ARM demonstra a implantação de uma instância do AKS com recursos avançados de rede em uma rede virtual existente e Azure AD Inteiro. Além disso, a Entidade de Serviço escolhida recebe a função Colaborador de Rede na sub-rede que contém o cluster do AKS.
Hub FinOps	Esse modelo cria uma nova instância do hub FinOps, incluindo o Data Lake Storage e um Data Factory.
Pasta de trabalho do Kit de Ferramentas do FinOps	Este modelo cria uma nova pasta de trabalho do Azure Monitor para governança.
Estender recursos existentes do Azure com provedores personalizados	Este exemplo entrará em detalhes sobre como estender os recursos existentes do Azure e Resource Manager modelos a serem adicionados em cargas de trabalho personalizadas.
Implantar um workspace do Azure Databricks com PE, CMK todos os formulários	Esse modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com PrivateEndpoint e serviços gerenciados e CMK com criptografia DBFS.
Implantar um workspace do Azure Databricks com todas as três formas de CMK	Esse modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com serviços gerenciados e CMK com criptografia DBFS.
Implantar um WS do Azure Databricks com CMK para criptografia DBFS	Este modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com a CMK para criptografia raiz do DBFS
Implantar um workspace do Azure Databricks com Managed Disks CMK	Esse modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com Managed Disks CMK.
Implantar o workspace do Azure Databricks com a CMK dos Serviços Gerenciados	Esse modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com a CMK dos Serviços Gerenciados.
Criar uma nova organização do Datadog	Este modelo cria um novo datadog – um recurso do Serviço ISV nativo do Azure e uma organização Datadog para monitorar recursos em sua assinatura.
Usar extensões de script para instalar o Mongo DB na VM do Ubuntu	Este modelo implanta Configurações e Instala o Mongo DB em uma Máquina Virtual do Ubuntu em dois scripts separados. Este modelo é um bom exemplo que mostra como expressar dependências entre dois scripts em execução na mesma máquina virtual. Esse modelo também implanta uma conta de armazenamento, Rede Virtual, endereços IP públicos e um adaptador de rede.
Criar um gateway de gerenciamento de dados de HA e instalar em VMs do Azure	Este modelo implanta várias máquinas virtuais com o gateway de gerenciamento de dados de HA viável
Implantar a conta do Data Lake Store com criptografia (Key Vault)	Esse modelo permite implantar uma conta do Azure Data Lake Store com a criptografia de dados habilitada. Essa conta usa o Azure Key Vault para gerenciar a chave de criptografia.
Executa o trabalho ETL usando os serviços do Azure	Este modelo fornece um exemplo de como executar análises no histórico, bem como em dados de streaming em tempo real armazenados em Armazenamento de Blobs do Azure. Os dados do hub de eventos são obtidos pelo Trabalho do Azure Stream Analytics para executar a transformação e a saída é armazenada em Armazenamento de Blobs do Azure e é visualizada no PowerBI. A análise é aplicada aos dados históricos armazenados no Armazenamento de Blobs pelo Azure Data Analytics e à movimentação de dados extraídos, transformados e publicados e a orquestração é feita pelo Data Factory. Os dados publicados são visualizados ainda mais no PowerBI
Implantar o Serviço de Computador de Desenvolvimento com imagem interna	Esse modelo fornece uma maneira de implantar um serviço Dev Box com imagem interna.
Configurar o serviço Dev Box	Esse modelo criaria todos os recursos de administrador do Dev Box de acordo com o guia de início rápido do Dev Box. Você pode exibir todos os recursos criados ou ir diretamente para DevPortal.microsoft.com para criar seu primeiro Computador de Desenvolvimento.
Gêmeos Digitais do Azure com função e serviço de Link Privado	Este modelo cria um serviço dos Gêmeos Digitais do Azure configurado com uma função do Azure conectada Rede Virtual que pode se comunicar por meio de um ponto de extremidade Link Privado para gêmeos digitais. Ele também cria uma zona de DNS privado para permitir a resolução perfeita de nome de host do ponto de extremidade dos Gêmeos Digitais do 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'.
Gêmeos Digitais do Azure com Conexão de Histórico de Dados Temporais	Esse modelo cria uma instância dos Gêmeos Digitais do Azure configurada com uma conexão de histórico de dados de série temporal. Para criar uma conexão, outros recursos devem ser criados, como um namespace dos Hubs de Eventos, um hub de eventos, um cluster Data Explorer do Azure e um banco de dados. Os dados são enviados para um hub de eventos que eventualmente encaminha os dados para o cluster do Azure Data Explorer. Os dados são armazenados em uma tabela de banco de dados no cluster
HDInsight com Ambari + Hive Metastore DB personalizado na VNET	Esse modelo permite que você crie um cluster HDInsight em uma rede virtual existente com um novo BD SQL que serve como um BD do Ambari personalizado e metastore do Hive. Você deve ter um SQL Sever, uma conta de armazenamento e uma VNET existentes.
Configurar o serviço FHIR para habilitar $import	Este modelo provisiona o serviço FHIR para habilitar $import para carregamento inicial de dados
Criar cofre de chaves, identidade gerenciada e atribuição de função	Esse modelo cria um cofre de chaves, uma identidade gerenciada e uma atribuição de função.
Usar KeyVault com um ResourceId Dinâmico	Este modelo cria um SQL Server e usa uma senha de administrador de Key Vault. O parâmetro de referência para o segredo Key Vault é criado no momento da implantação usando um modelo aninhado. Isso permite que o usuário simplesmente passe valores de parâmetro para o modelo em vez de criar um parâmetro de referência no arquivo de parâmetros.
AKS (Serviço de Contêiner do Azure) com Helm	Implantar um cluster gerenciado com o AKS (Serviço de Contêiner do Azure) com o Helm
Executar trabalhos de temporizador executados em um agendamento usando Aplicativos Lógicos	Este modelo cria um par de Aplicativos Lógicos que permitem criar instâncias de trabalho de timer agendadas.
Modelo de atribuição de função de identidade atribuída pelo usuário	Um modelo que cria atribuições de função de identidade atribuída pelo usuário em recursos dos quais o workspace do Azure Machine Learning depende
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 trabalho de varredura do Azure Machine Learning	Este modelo cria um trabalho de Varredura do Azure Machine Learning para ajuste de hiperparâmetro.
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 Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, insights Aplicativo Azure e 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 (herdado)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, insights Aplicativo Azure e 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 novo recurso ANF com volume SMB	Esse modelo permite que você crie um novo recurso de Azure NetApp Files com um único pool de capacidade e um único volume configurado com o protocolo SMB.
Gateway de Aplicativo para um aplicativo Web com restrição de IP	Este modelo cria um gateway de aplicativo na frente de um Aplicativo Web do Azure com restrição de IP habilitada no Aplicativo Web.
Aplicar um NSG a uma sub-rede existente	Este modelo aplica um NSG recém-criado a uma sub-rede existente
Logs de Fluxo do NSG com análise de tráfego	Este modelo cria um log de Fluxo NSG em um NSG existente com análise de tráfego
Intenção e políticas de roteamento de WAN Virtual do Azure	Esse modelo provisiona um WAN Virtual do Azure com dois hubs com o recurso Detenção e Políticas de Roteamento habilitado.
Adicionar um NSG com regras de segurança redis a uma sub-rede existente	Esse modelo permite adicionar um NSG com regras de segurança pré-configuradas do Cache Redis do Azure a uma sub-rede existente em uma VNET. Implante no grupo de recursos da VNET existente.
Compilar imagens de contêiner com as Tarefas do ACR	Este modelo usa DeploymentScript para orquestrar o ACR para criar sua imagem de contêiner do repositório de código.
Importar imagens de contêiner para o ACR	Esse modelo aproveita o módulo Importar ACR do registro bicep para importar imagens de contêiner público para um Registro de Contêiner do Azure.
Criar Gateway de Aplicativo com certificados	Este modelo mostra como gerar Key Vault certificados autoassinados e, em seguida, fazer referência de Gateway de Aplicativo.
Criar chaves ssh e armazenar no KeyVault	Esse modelo usa o recurso deploymentScript para gerar chaves ssh e armazena a chave privada no keyVault.
Criar e implantar um modeloSpec	Este exemplo cria e implanta um recurso templateSpec dentro do mesmo modelo. Esse não é um padrão típico apenas para mostrar como o templateSpec e os recursos de implantação devem trabalhar juntos.
Criar TemplateSpecs a partir de modelos da Galeria de Modelos	Este exemplo contém um script para migrar facilmente modelos de galeria de modelos para recursos templateSpec. O modelo fornecido implantará todos os modelos que podem ser exportados usando o script de migração.
Implantar a instalação do Always ON do SQL com o SQL Máquinas Virtuais existente	Implante a instalação do SQL Always ON com o SQL Máquinas Virtuais existente. As máquinas virtuais já devem estar unidas a um domínio existente e devem estar executando a versão corporativa do SQL Server.
prova de conceito Azure Synapse	Este modelo cria um ambiente de prova de conceito para Azure Synapse, incluindo pools de SQL e pools opcionais do Apache Spark
Criar um AppServicePlan e um aplicativo em um ASEv3	Criar um AppServicePlan e um aplicativo em um ASEv3
Criar um recurso do Azure Native New Relic	Este modelo configura um 'Serviço de Nova Relíquia Nativa do Azure' para monitorar recursos em sua assinatura do Azure.

Definição de recurso de modelo do ARM

O tipo de recurso de implantações pode ser implantado em:

• Grupos de recursos – Consulte comandos de implantação do grupo de recursos
• Assinaturas – Consulte comandos de implantação de assinatura
• Grupos de gerenciamento – Consulte comandos de implantação do grupo de gerenciamento
• Locatários – Consulte comandos de implantação de locatário

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte log de alterações.

Comentários

Para o Bicep, considere usar módulos em vez desse tipo de recurso.

Formato de recurso

Para criar um recurso Microsoft.Resources/deployments, adicione o JSON a seguir ao modelo.

{
  "type": "Microsoft.Resources/deployments",
  "apiVersion": "2022-09-01",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "scope": "string",
  "properties": {
    "debugSetting": {
      "detailLevel": "string"
    },
    "expressionEvaluationOptions": {
      "scope": "string"
    },
    "mode": "string",
    "onErrorDeployment": {
      "deploymentName": "string",
      "type": "string"
    },
    "parameters": {},
    "parametersLink": {
      "contentVersion": "string",
      "uri": "string"
    },
    "template": {},
    "templateLink": {
      "contentVersion": "string",
      "id": "string",
      "queryString": "string",
      "relativePath": "string",
      "uri": "string"
    }
  },
  "resourceGroup": "string",
  "subscriptionId": "string"
}

Valores de propriedade

deployments

Nome	Descrição	Valor
tipo	O tipo de recurso	'Microsoft.Resources/deployments'
apiVersion	A versão da API de recursos	'2022-09-01'
name	O nome do recurso	cadeia de caracteres (obrigatório) Limite de caracteres: 1 a 64 Caracteres válidos: Caracteres alfanuméricos, sublinhados, parênteses, hifens e pontos.
local	O local para armazenar os dados de implantação.	string
marcas	Marcas de implantação	Dicionário de nomes e valores de marcas. Consulte Marcas em modelos
scope	Em implantações de locatário e grupo de gerenciamento, forneça a ID do grupo de gerenciamento para o destino. Use o formato Microsoft.Management/managementGroups/{managementGroupID}.	string
properties	As propriedades de implantação.	DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended (obrigatório)
resourceGroup	O nome do grupo de recursos para o qual implantar. Se não for fornecido, usará o grupo de recursos da operação de implantação.	string
subscriptionId	A ID da assinatura na qual implantar. Se não for fornecido, usará a assinatura da operação de implantação.	string

DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended

Nome	Descrição	Valor
debugSetting	A configuração de depuração da implantação.	DebugSetting
expressionEvaluationOptions	Especifica se as expressões de modelo são avaliadas dentro do escopo do modelo pai ou do modelo aninhado. Aplicável somente a modelos aninhados. Se não for especificado, o valor padrão será externo.	ExpressionEvaluationOptions
mode	O modo usado para implantar recursos. Esse valor pode ser Incremental ou Concluído. No modo Incremental, os recursos são implantados sem excluir os recursos existentes que não estão incluídos no modelo. No modo Completo, os recursos são implantados e os recursos existentes no grupo de recursos que não estão incluídos no modelo são excluídos. Tenha cuidado ao usar o modo Completo, pois você pode excluir involuntariamente os recursos.	'Complete' 'Incremental' (obrigatório)
onErrorDeployment	A implantação no comportamento de erro.	OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended
parameters	Pares de nome e valor que definem os parâmetros de implantação para o modelo. Use esse elemento quando quiser fornecer os valores de parâmetro diretamente na solicitação em vez de vincular a um arquivo de parâmetro existente. Use a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambos. Pode ser um JObject ou uma cadeia de caracteres JSON bem formada.
parametersLink	O URI do arquivo de parâmetros. Use esse elemento para vincular a um arquivo de parâmetros existente. Use a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambos.	ParametersLink
template	O conteúdo do modelo. Você usa esse elemento quando deseja passar a sintaxe de modelo diretamente na solicitação em vez de vincular a um modelo existente. Pode ser uma cadeia de caracteres JSON JObject ou bem formada. Use a propriedade templateLink ou a propriedade template, mas não ambos.
templateLink	O URI do modelo. Use a propriedade templateLink ou a propriedade template, mas não ambos.	TemplateLink

DebugSetting

Nome	Descrição	Valor
detailLevel	Especifica o tipo de informação a ser registrada em log para depuração. Os valores permitidos são none, requestContent, responseContent ou requestContent e responseContent separados por uma vírgula. O padrão é none. Ao definir esse valor, considere cuidadosamente o tipo de informação que você está passando durante a implantação. Ao registrar em log as informações sobre a solicitação ou resposta, você pode potencialmente expor dados confidenciais que são recuperados por meio de operações de implantação.	string

ExpressionEvaluationOptions

Nome	Descrição	Valor
scope	O escopo a ser usado para avaliação de parâmetros, variáveis e funções em um modelo aninhado.	'Inner' 'NotSpecified' 'Outer'

OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended

Nome	Descrição	Valor
deploymentName	A implantação a ser usada no caso de erro.	string
type	A implantação no tipo de comportamento de erro. Os valores possíveis são LastSuccessful e SpecificDeployment.	'LastSuccessful' 'SpecificDeployment'

ParametersLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se incluído, deve corresponder ao ContentVersion no modelo.	string
uri	O URI do arquivo de parâmetros.	cadeia de caracteres (obrigatório)

TemplateLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se incluído, deve corresponder ao ContentVersion no modelo.	string
id	A ID de recurso de uma Especificação de Modelo. Use a propriedade id ou uri, mas não ambas.	string
queryString	A cadeia de caracteres de consulta (por exemplo, um token SAS) a ser usada com o URI templateLink.	string
relativePath	A propriedade relativePath pode ser usada para implantar um modelo vinculado em um local relativo ao pai. Se o modelo pai tiver sido vinculado a um TemplateSpec, isso fará referência a um artefato no TemplateSpec. Se o pai tiver sido vinculado a um URI, a implantação filho será uma combinação dos URIs pai e relativePath	string
uri	O URI do modelo a ser implantado. Use a propriedade uri ou id, mas não ambos.	string

Modelos de início rápido

Os modelos de início rápido a seguir implantam esse tipo de recurso.

Modelo	Descrição
Análise e monetização da API moesif	O modelo registrará chamadas à API do Azure Gerenciamento de API para a plataforma de análise e monetização da API moesif
Cria um aplicativo de contêiner e um ambiente com o Registro	Crie um Ambiente de Aplicativo de Contêiner com um Aplicativo de Contêiner básico de um Registro de Contêiner do Azure. Ele também implanta um workspace do Log Analytics para armazenar logs.
Cria um aplicativo de microsserviços do Dapr usando Aplicativos de Contêiner	Crie um aplicativo de microsserviços do Dapr usando Aplicativos de Contêiner.
Cria um aplicativo pub-sub servicebus do Dapr usando Aplicativos de Contêiner	Crie um aplicativo pub-sub servicebus do Dapr usando aplicativos de contêiner.
Servidor gerenciado pelo serviço Desired State Configuration	Este modelo fornece um exemplo de como fornecer uma máquina virtual e uma conta de Automação para gerenciar o computador, em uma única implantação
Criar regra de alerta para itens de continuidade de negócios do Azure	Esses modelos criam uma regra de alerta e uma MSI atribuída pelo usuário. Ele também atribui o acesso de leitor msi à assinatura para que a regra de alerta tenha acesso para consultar os itens protegidos necessários e os detalhes mais recentes do ponto de recuperação.
Cluster Redis em VMs do Ubuntu	Este modelo cria um cluster Redis em imagens de máquina virtual do Ubuntu, configura a persistência e aplica otimizações conhecidas e práticas comprovadas
Front Door Premium com origem Serviço de Aplicativo e Link Privado	Este modelo cria um Front Door Premium e um Serviço de Aplicativo e usa um ponto de extremidade privado para o Front Door para enviar tráfego para o aplicativo.
Front Door Premium com origem de blob e Link Privado	Este modelo cria um Front Door Premium e um contêiner de blob do Armazenamento do Azure e usa um ponto de extremidade privado para o Front Door enviar tráfego para a conta de armazenamento.
Front Door Premium com VM e serviço de Link Privado	Este modelo cria um Front Door Premium e uma máquina virtual configurada como um servidor Web. O Front Door usa um ponto de extremidade privado com Link Privado serviço para enviar tráfego para a VM.
Front Door Standard/Premium com Gerenciamento de API origem	Este modelo cria um Front Door Premium e uma instância de Gerenciamento de API e usa uma política de Gerenciamento de API global e NSG para validar se o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door Standard/Premium com Gateway de Aplicativo origem	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium e uma instância Gateway de Aplicativo e usa uma política de NSG e WAF para validar se o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door com Instâncias de Contêiner e Gateway de Aplicativo	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium com um grupo de contêineres e Gateway de Aplicativo.
Front Door Standard/Premium com Azure Functions origem	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium, um aplicativo Azure Functions e configura o aplicativo de funções para validar se o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door Standard/Premium com origem estática do site	Este modelo cria um site estático do Front Door Standard/Premium e um site estático do Armazenamento do Azure e configurado o Front Door para enviar tráfego para o site estático.
Cria um disco gerenciado criptografado com base em um VHD criptografado	Esse modelo permite que você crie um disco gerenciado criptografado usando um VHD criptografado existente e configurações de criptografia.
Desabilitar criptografia em uma VM do Windows em execução	Este modelo desabilita a criptografia em uma VM do Windows em execução
Habilitar a criptografia em uma VM do Windows em execução & AAD	Esse modelo habilita a criptografia em uma VM do Windows em execução usando a impressão digital do certificado do cliente do AAD. O certificado deveria ter sido implantado na VM anteriormente
GlassFish no SUSE	Este modelo implanta um cluster GlassFish (v3 ou v4) com balanceamento de carga, que consiste em um número definido pelo usuário de VMs SUSE (OpenSUSE ou SLES).
Implantar vários conjuntos de dimensionamento de VMs do Linux	Esse modelo permite implantar vários conjuntos de dimensionamento de VMs de VMs Linux.
Implantar vários conjuntos de dimensionamento de VMs de VMs do Windows	Esse modelo permite implantar vários conjuntos de dimensionamento de VMs de VMs do Windows.
Implantar uma VM linux simples e atualizar o IP privado para estático	Esse modelo permite que você implante uma VM linux simples usando o Ubuntu do marketplace. Isso implantará uma VNET, sub-rede e uma VM de tamanho A1 no local do grupo de recursos com um endereço IP atribuído dinamicamente e, em seguida, a converterá em IP estático.
Usar a saída de uma extensão de script personalizado durante a implantação	Isso é útil para a computação da VM para executar alguma tarefa durante a implantação que o Azure Resource Manager não fornece. A saída dessa computação (script) pode ser aproveitada em outro lugar na implantação. Isso será útil se o recurso de computação for necessário na implantação (por exemplo, um jumpbox, DC etc.), um pouco desperdiçado se não for.
Implantar uma VM Linux ou Windows com MSI	Esse modelo permite implantar uma VM Linux ou Windows com uma Identidade de Serviço Gerenciada.
VM do Linux com MSI acessando o armazenamento	Este modelo implanta uma VM linux com uma identidade gerenciada atribuída pelo sistema que tem acesso a uma conta de armazenamento em um grupo de recursos diferente.
SQL Server 2014 SP2 Enterprise com Backup Automático	Este modelo criará uma edição do SQL Server 2014 SP2 Enterprise com o recurso de Backup Automático habilitado
SQL Server 2014 SP1 Enterprise com o Azure Key Vault	Este modelo criará uma edição SQL Server 2014 SP1 Enterprise com o recurso integração de Key Vault do Azure habilitado.
Ataque de vírus no cenário de Máquinas Virtuais	Isso implantará duas máquinas virtuais, o OMS e outros recursos de rede. Uma máquina virtual sem proteção de ponto de extremidade e outra com o Enpoint Protection instalado. Execute o ataque de vírus seguindo as diretrizes e execute o cenário de mitigação e prevenção de um ataque de vírus.
Criar um gateway de gerenciamento de dados e instalar em uma VM do Azure	Este modelo implanta uma máquina virtual e cria um gateway de gerenciamento de dados viável
Auto-host Integration Runtime em VMs do Azure	Este modelo cria um runtime de integração selfhost e o registra em máquinas virtuais do Azure
Configuração do conjunto de dimensionamento de VM gerenciada por Automação do Azure	Implante um Conjunto de Dimensionamento de VMs em que as máquinas virtuais são implantadas como nós registrados no serviço Automação do Azure Desired State Configuration, e a configuração do nó tem consistência garantida após a implantação. OBSERVAÇÃO: a Chave de Registro e a URL de Registro dos pré-requisitos necessários estão disponíveis somente após a criação bem-sucedida de uma conta de Automação do Azure para Automação do Azure DSC.
Início Rápido do Modo de Orquestração Flexível do VMSS Linux	Este modelo implanta um conjunto de dimensionamento de VM simples com instâncias por trás de um Azure Load Balancer. O conjunto de dimensionamento de VMs está no Modo de Orquestração Flexível. Use o parâmetro do sistema operacional para escolher a implantação do Linux (Ubuntu) ou do Windows (Windows Server Datacenter 2019). OBSERVAÇÃO: este modelo de início rápido permite o acesso à rede às portas de gerenciamento de VM (SSH, RDP) de qualquer endereço da Internet e não deve ser usado para implantações de produção.
Implantar um VMSS do Linux ou do Windows com MSI	Esse modelo permite que você implante um Conjunto de Dimensionamento de Máquinas Virtuais do Linux ou do Windows com uma Identidade de Serviço Gerenciada. Essa identidade é usada para acessar os serviços do Azure.
Servidor SFTP sob demanda usando uma conta de armazenamento existente	Este modelo demonstra um servidor SFTP sob demanda usando uma ACI (Instância de Contêiner do Azure).
Implantar um CLUSTER do Kubernetes gerenciado (AKS)	Este modelo do ARM demonstra a implantação de uma instância do AKS com recursos avançados de rede em uma rede virtual existente. Além disso, a Entidade de Serviço escolhida recebe a função Colaborador de Rede na sub-rede que contém o cluster do AKS.
Implantar um cluster kubernetes gerenciado com o AAD (AKS)	Este modelo do ARM demonstra a implantação de uma instância do AKS com recursos de rede avançados em uma rede virtual existente e Azure AD Inteiro. Além disso, a Entidade de Serviço escolhida recebe a função Colaborador de Rede na sub-rede que contém o cluster do AKS.
Hub FinOps	Esse modelo cria uma nova instância do hub FinOps, incluindo o Data Lake Storage e um Data Factory.
Pasta de trabalho do kit de ferramentas FinOps	Esse modelo cria uma nova pasta de trabalho do Azure Monitor para governança.
Estender recursos existentes do Azure com provedores personalizados	Este exemplo detalhará como estender os recursos existentes do Azure e Resource Manager modelos para adicionar cargas de trabalho personalizadas.
Implantar um workspace do Azure Databricks com PE, CMK todos os formulários	Esse modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com PrivateEndpoint e serviços gerenciados e CMK com criptografia DBFS.
Implantar um workspace do Azure Databricks com todas as três formas de CMK	Esse modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com serviços gerenciados e CMK com criptografia DBFS.
Implantar um WS do Azure Databricks com CMK para criptografia DBFS	Este modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com a CMK para criptografia raiz do DBFS
Implantar um workspace do Azure Databricks com Managed Disks CMK	Esse modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com Managed Disks CMK.
Implantar o workspace do Azure Databricks com a CMK dos Serviços Gerenciados	Esse modelo permite que você crie um workspace do Azure Databricks com a CMK dos Serviços Gerenciados.
Criar uma nova organização do Datadog	Este modelo cria um novo datadog – um recurso do Serviço ISV nativo do Azure e uma organização Datadog para monitorar recursos em sua assinatura.
Usar extensões de script para instalar o Mongo DB na VM do Ubuntu	Este modelo implanta Configurações e Instala o Mongo DB em uma Máquina Virtual do Ubuntu em dois scripts separados. Este modelo é um bom exemplo que mostra como expressar dependências entre dois scripts em execução na mesma máquina virtual. Esse modelo também implanta uma conta de armazenamento, Rede Virtual, endereços IP públicos e um adaptador de rede.
Criar um gateway de gerenciamento de dados de HA e instalar em VMs do Azure	Este modelo implanta várias máquinas virtuais com o gateway de gerenciamento de dados de HA viável
Implantar a conta do Data Lake Store com criptografia (Key Vault)	Esse modelo permite implantar uma conta do Azure Data Lake Store com a criptografia de dados habilitada. Essa conta usa o Azure Key Vault para gerenciar a chave de criptografia.
Executa o trabalho ETL usando os serviços do Azure	Este modelo fornece um exemplo de como executar análises no histórico, bem como em dados de streaming em tempo real armazenados em Armazenamento de Blobs do Azure. Os dados do hub de eventos são obtidos pelo Trabalho do Azure Stream Analytics para executar a transformação e a saída é armazenada em Armazenamento de Blobs do Azure e é visualizada no PowerBI. A análise é aplicada aos dados históricos armazenados no Armazenamento de Blobs pelo Azure Data Analytics e à movimentação de dados extraídos, transformados e publicados e a orquestração é feita pelo Data Factory. Os dados publicados são visualizados ainda mais no PowerBI
Implantar o Serviço de Computador de Desenvolvimento com imagem interna	Esse modelo fornece uma maneira de implantar um serviço Dev Box com imagem interna.
Configurar o serviço Dev Box	Esse modelo criaria todos os recursos de administrador do Dev Box de acordo com o guia de início rápido do Dev Box. Você pode exibir todos os recursos criados ou ir diretamente para DevPortal.microsoft.com para criar seu primeiro Computador de Desenvolvimento.
Gêmeos Digitais do Azure com função e serviço de Link Privado	Este modelo cria um serviço dos Gêmeos Digitais do Azure configurado com uma função do Azure conectada Rede Virtual que pode se comunicar por meio de um ponto de extremidade Link Privado para gêmeos digitais. Ele também cria uma zona de DNS privado para permitir a resolução perfeita de nome de host do ponto de extremidade dos Gêmeos Digitais do 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'.
Gêmeos Digitais do Azure com Conexão de Histórico de Dados Temporais	Esse modelo cria uma instância dos Gêmeos Digitais do Azure configurada com uma conexão de histórico de dados de série temporal. Para criar uma conexão, outros recursos devem ser criados, como um namespace dos Hubs de Eventos, um hub de eventos, um cluster Data Explorer do Azure e um banco de dados. Os dados são enviados para um hub de eventos que eventualmente encaminha os dados para o cluster do Azure Data Explorer. Os dados são armazenados em uma tabela de banco de dados no cluster
HDInsight com Ambari + Hive Metastore DB personalizado na VNET	Esse modelo permite que você crie um cluster HDInsight em uma rede virtual existente com um novo BD SQL que serve como um BD do Ambari personalizado e metastore do Hive. Você deve ter um SQL Sever, uma conta de armazenamento e uma VNET existentes.
Configurar o serviço FHIR para habilitar $import	Este modelo provisiona o serviço FHIR para habilitar $import para carregamento inicial de dados
Criar cofre de chaves, identidade gerenciada e atribuição de função	Esse modelo cria um cofre de chaves, uma identidade gerenciada e uma atribuição de função.
Usar KeyVault com um ResourceId Dinâmico	Este modelo cria um SQL Server e usa uma senha de administrador de Key Vault. O parâmetro de referência para o segredo Key Vault é criado no momento da implantação usando um modelo aninhado. Isso permite que o usuário simplesmente passe valores de parâmetro para o modelo em vez de criar um parâmetro de referência no arquivo de parâmetros.
AKS (Serviço de Contêiner do Azure) com Helm	Implantar um cluster gerenciado com o AKS (Serviço de Contêiner do Azure) com o Helm
Executar trabalhos de temporizador executados em um agendamento usando Aplicativos Lógicos	Este modelo cria um par de Aplicativos Lógicos que permitem criar instâncias de trabalho de timer agendadas.
Modelo de atribuição de função de identidade atribuída pelo usuário	Um modelo que cria atribuições de função de identidade atribuída pelo usuário em recursos dos quais o workspace do Azure Machine Learning depende
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 trabalho de varredura do Azure Machine Learning	Este modelo cria um trabalho de Varredura do Azure Machine Learning para ajuste de hiperparâmetro.
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 Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, insights Aplicativo Azure e 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 (herdado)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, insights Aplicativo Azure e 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 novo recurso ANF com volume SMB	Esse modelo permite que você crie um novo recurso de Azure NetApp Files com um único pool de capacidade e um único volume configurado com o protocolo SMB.
Gateway de Aplicativo para um aplicativo Web com restrição de IP	Esse modelo cria um gateway de aplicativo na frente de um Aplicativo Web do Azure com restrição de IP habilitada no aplicativo Web.
Aplicar um NSG a uma sub-rede existente	Este modelo aplica um NSG recém-criado a uma sub-rede existente
Logs de Fluxo do NSG com análise de tráfego	Este modelo cria um log de Fluxo de NSG em um NSG existente com análise de tráfego
Políticas e intenção de roteamento de WAN Virtual do Azure	Esse modelo provisiona um WAN Virtual do Azure com dois hubs com o recurso Detenção e Políticas de Roteamento habilitado.
Adicionar um NSG com regras de segurança do Redis a uma sub-rede existente	Esse modelo permite que você adicione um NSG com regras de segurança pré-configuradas do Cache Redis do Azure a uma sub-rede existente em uma VNET. Implante no grupo de recursos da VNET existente.
Compilar imagens de contêiner com as Tarefas do ACR	Este modelo usa DeploymentScript para orquestrar o ACR para criar sua imagem de contêiner do repositório de código.
Importar imagens de contêiner para o ACR	Esse modelo aproveita o módulo Importar ACR do registro bicep para importar imagens de contêiner público para um Registro de Contêiner do Azure.
Criar Gateway de Aplicativo com certificados	Este modelo mostra como gerar Key Vault certificados autoassinados e, em seguida, fazer referência de Gateway de Aplicativo.
Criar chaves ssh e armazenar no KeyVault	Esse modelo usa o recurso deploymentScript para gerar chaves ssh e armazena a chave privada no keyVault.
Criar e implantar um modeloSpec	Este exemplo cria e implanta um recurso templateSpec dentro do mesmo modelo. Esse não é um padrão típico apenas para mostrar como o templateSpec e os recursos de implantação devem trabalhar juntos.
Criar TemplateSpecs a partir de modelos da Galeria de Modelos	Este exemplo contém um script para migrar facilmente modelos de galeria de modelos para recursos templateSpec. O modelo fornecido implantará todos os modelos que podem ser exportados usando o script de migração.
Implantar a instalação do Always ON do SQL com o SQL Máquinas Virtuais existente	Implante a instalação do Always ON do SQL com Máquinas Virtuais SQL existentes. As máquinas virtuais já devem estar ingressadas em um domínio existente e devem estar executando a versão empresarial do SQL Server.
Prova de Conceito do Azure Synapse	Este modelo cria um ambiente de prova de conceito para Azure Synapse, incluindo pools de SQL e pools opcionais do Apache Spark
Criar um AppServicePlan e um aplicativo em um ASEv3	Criar um AppServicePlan e um aplicativo em um ASEv3
Criar um recurso do Azure Native New Relic	Esse modelo configura um 'Serviço do Azure Native New Relic' para monitorar recursos em sua assinatura do Azure.

Definição de recurso do Terraform (provedor de AzAPI)

O tipo de recurso de implantações pode ser implantado em:

• Grupos de recursos
• Assinaturas
• Grupos de gerenciamento
• Locatários

Para obter uma lista das propriedades alteradas em cada versão da API, consulte log de alterações.

Formato de recurso

Para criar um recurso Microsoft.Resources/deployments, adicione o Terraform a seguir ao seu modelo.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.Resources/deployments@2022-09-01"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  tags = {
    tagName1 = "tagValue1"
    tagName2 = "tagValue2"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      debugSetting = {
        detailLevel = "string"
      }
      expressionEvaluationOptions = {
        scope = "string"
      }
      mode = "string"
      onErrorDeployment = {
        deploymentName = "string"
        type = "string"
      }
      parametersLink = {
        contentVersion = "string"
        uri = "string"
      }
      templateLink = {
        contentVersion = "string"
        id = "string"
        queryString = "string"
        relativePath = "string"
        uri = "string"
      }
    }
    resourceGroup = "string"
    subscriptionId = "string"
    scope = "string"
  })
}

Valores de propriedade

deployments

Nome	Descrição	Valor
tipo	O tipo de recurso	"Microsoft.Resources/deployments@2022-09-01"
name	O nome do recurso	cadeia de caracteres (obrigatório) Limite de caracteres: 1 a 64 Caracteres válidos: Caracteres alfanuméricos, sublinhados, parênteses, hifens e pontos.
local	O local para armazenar os dados de implantação.	string
parent_id	Para implantar em um grupo de recursos, use a ID desse grupo de recursos. Para implantar em uma assinatura, use a ID dessa assinatura. Para implantar em um grupo de gerenciamento, use a ID desse grupo de gerenciamento. Para implantar em um locatário, use /.	cadeia de caracteres (obrigatório)
marcas	Marcas de implantação	Dicionário de nomes e valores de marcas.
properties	As propriedades de implantação.	DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended (obrigatório)
resourceGroup	O nome do grupo de recursos para o qual implantar. Se não for fornecido, usará o grupo de recursos da operação de implantação.	string
subscriptionId	A ID da assinatura na qual implantar. Se não for fornecido, usará a assinatura da operação de implantação.	string

DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended

Nome	Descrição	Valor
debugSetting	A configuração de depuração da implantação.	DebugSetting
expressionEvaluationOptions	Especifica se as expressões de modelo são avaliadas dentro do escopo do modelo pai ou do modelo aninhado. Aplicável somente a modelos aninhados. Se não for especificado, o valor padrão será externo.	ExpressionEvaluationOptions
mode	O modo usado para implantar recursos. Esse valor pode ser Incremental ou Concluído. No modo Incremental, os recursos são implantados sem excluir os recursos existentes que não estão incluídos no modelo. No modo Completo, os recursos são implantados e os recursos existentes no grupo de recursos que não estão incluídos no modelo são excluídos. Tenha cuidado ao usar o modo Completo, pois você pode excluir involuntariamente os recursos.	"Concluído" "Incremental" (obrigatório)
onErrorDeployment	A implantação no comportamento de erro.	OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended
parameters	Pares de nome e valor que definem os parâmetros de implantação para o modelo. Use esse elemento quando quiser fornecer os valores de parâmetro diretamente na solicitação em vez de vincular a um arquivo de parâmetro existente. Use a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambos. Pode ser um JObject ou uma cadeia de caracteres JSON bem formada.
parametersLink	O URI do arquivo de parâmetros. Use esse elemento para vincular a um arquivo de parâmetros existente. Use a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambos.	ParametersLink
template	O conteúdo do modelo. Você usa esse elemento quando deseja passar a sintaxe de modelo diretamente na solicitação em vez de vincular a um modelo existente. Pode ser uma cadeia de caracteres JSON JObject ou bem formada. Use a propriedade templateLink ou a propriedade template, mas não ambos.
templateLink	O URI do modelo. Use a propriedade templateLink ou a propriedade template, mas não ambos.	TemplateLink

DebugSetting

Nome	Descrição	Valor
detailLevel	Especifica o tipo de informação a ser registrada em log para depuração. Os valores permitidos são none, requestContent, responseContent ou requestContent e responseContent separados por uma vírgula. O padrão é none. Ao definir esse valor, considere cuidadosamente o tipo de informação que você está passando durante a implantação. Ao registrar em log as informações sobre a solicitação ou resposta, você pode potencialmente expor dados confidenciais que são recuperados por meio de operações de implantação.	string

ExpressionEvaluationOptions

Nome	Descrição	Valor
scope	O escopo a ser usado para avaliação de parâmetros, variáveis e funções em um modelo aninhado.	"Interno" "NotSpecified" "Externo"

OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended

Nome	Descrição	Valor
deploymentName	A implantação a ser usada no caso de erro.	string
type	A implantação no tipo de comportamento de erro. Os valores possíveis são LastSuccessful e SpecificDeployment.	"LastSuccessful" "SpecificDeployment"

ParametersLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se incluído, deve corresponder ao ContentVersion no modelo.	string
uri	O URI do arquivo de parâmetros.	cadeia de caracteres (obrigatório)

TemplateLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se incluído, deve corresponder ao ContentVersion no modelo.	string
id	A ID de recurso de uma Especificação de Modelo. Use a propriedade id ou uri, mas não ambas.	string
queryString	A cadeia de caracteres de consulta (por exemplo, um token SAS) a ser usada com o URI templateLink.	string
relativePath	A propriedade relativePath pode ser usada para implantar um modelo vinculado em um local relativo ao pai. Se o modelo pai tiver sido vinculado a um TemplateSpec, isso fará referência a um artefato no TemplateSpec. Se o pai tiver sido vinculado a um URI, a implantação filho será uma combinação dos URIs pai e relativePath	string
uri	O URI do modelo a ser implantado. Use a propriedade uri ou id, mas não ambos.	string