Registos Microsoft.ContainerRegistry 2017-06-01-preview

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Definição de recursos do bíceps

O tipo de recurso de registros pode ser implantado com operações que visam:

• Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação de grupo de recursos

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

Formato do recurso

Para criar um recurso Microsoft.ContainerRegistry/registries , adicione o seguinte Bicep ao seu modelo.

resource symbolicname 'Microsoft.ContainerRegistry/registries@2017-06-01-preview' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  sku: {
    name: 'string'
  }
  properties: {
    adminUserEnabled: bool
    storageAccount: {
      id: 'string'
    }
  }
}

Valores de propriedade

registos

Designação	Descrição	Valor
Designação	O nome do recurso	string (obrigatório) Limite de caracteres: 5-50 Caracteres válidos: Alfanuméricos. O nome do recurso deve ser exclusivo no Azure.
Localização	A localização do recurso. Isso não pode ser alterado depois que o recurso é criado.	string (obrigatório)
Etiquetas	As tags do recurso.	Dicionário de nomes e valores de tags. Consulte Tags em modelos
SKU	A SKU do registro de contêiner.	Sku (obrigatório)
propriedades	As propriedades do registro de contêiner.	RegistryProperties

RegistryProperties

Designação	Descrição	Valor
adminUserEnabled	O valor que indica se o usuário administrador está habilitado.	Bool
storageAccount	As propriedades da conta de armazenamento para o registro de contêiner. Aplicável apenas ao SKU básico.	StorageAccountProperties

StorageAccountProperties

Designação	Descrição	Valor
ID	O ID do recurso da conta de armazenamento.	string (obrigatório)

Referência

Designação	Descrição	Valor
Designação	O nome SKU do registro de contêiner. Necessário para a criação do registro.	'Básico' 'Managed_Basic' 'Managed_Premium' 'Managed_Standard' (obrigatório)

Modelos de início rápido

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

Modelo	Descrição
CI/CD usando Jenkins no do Serviço de Contêiner do Azure (AKS)	Os contêineres facilitam muito a criação e a implantação contínuas de seus aplicativos. Ao orquestrar a implantação desses contêineres usando o Kubernetes no Serviço de Contêiner do Azure, você pode obter clusters de contêineres replicáveis e gerenciáveis. Ao configurar uma compilação contínua para produzir suas imagens de contêiner e orquestração, você pode aumentar a velocidade e a confiabilidade de sua implantação.
Cluster AKS com um gateway NAT e um gateway de aplicativo	Este exemplo mostra como implantar um cluster AKS com o NAT Gateway para conexões de saída e um Application Gateway para conexões de entrada.
Criar um cluster AKS privado com uma zona DNS pública	Este exemplo mostra como implantar um cluster AKS privado com uma zona DNS pública.
cria um aplicativo de contêiner e um ambiente com de registro	Crie um Ambiente de Aplicativo de Contêiner com um Aplicativo de Contêiner básico a partir de um Registro de Contêiner do Azure. Ele também implanta um espaço de trabalho do Log Analytics para armazenar logs.
Cria um aplicativo de barramento de serviço pub-sub Dapr usando Aplicativos de Contêiner	Crie um aplicativo de barramento de serviço pub-sub Dapr usando Aplicativos de Contêiner.
Modelo de Registro de Contêiner Simples do Azure	Um modelo para criar um novo Registro de Contêiner do Azure.
Registro de Contêiner do Azure com Modelo de Replicação Geográfica	Um modelo para criar um novo Registro de Contêiner do Azure com replicação geográfica
Registro de Contêiner do Azure com Políticas e de Diagnóstico	Azure Container Registry with Policies and Diagnostics (bíceps)
de configuração básica do Azure AI Studio	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
de configuração básica do Azure AI Studio	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, 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	Este 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.
configuração segura completa do Azure Machine Learning	Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
Configuração segura de ponta a ponta do Aprendizado de Máquina do Azure	Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
Crie um destino de computação AKS com um endereço IP privado	Este modelo cria um destino de computação AKS em determinado espaço de trabalho do serviço Azure Machine Learning com um endereço IP privado.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning	Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning (CMK)	Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning (CMK)	Este modelo de implantação especifica como criar um espaço de trabalho do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning (vnet)	Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Aprendizado de Máquina do Azure em uma configuração isolada de rede.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning (legado)	Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Aprendizado de Máquina do Azure em uma configuração isolada de rede.
cluster AKS com o Application Gateway Ingress Controller	Este exemplo mostra como implantar um cluster AKS com o Application Gateway, o Application Gateway Ingress Controller, o Azure Container Registry, o Log Analytics e o Key Vault
Crie imagens de contêiner com o ACR Tasks	Este modelo usa DeploymentScript para orquestrar o ACR para criar sua imagem de contêiner a partir do repositório de código.
Importar imagens de contêiner para o ACR	Este modelo aproveita o módulo Importar ACR do registro bicep para importar imagens de contêiner público para um Registro de Contêiner do Azure.

Definição de recurso de modelo ARM

O tipo de recurso de registros pode ser implantado com operações que visam:

• Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação de grupo de recursos

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

Formato do recurso

Para criar um recurso Microsoft.ContainerRegistry/registries , adicione o seguinte JSON ao seu modelo.

{
  "type": "Microsoft.ContainerRegistry/registries",
  "apiVersion": "2017-06-01-preview",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "sku": {
    "name": "string"
  },
  "properties": {
    "adminUserEnabled": "bool",
    "storageAccount": {
      "id": "string"
    }
  }
}

Valores de propriedade

registos

Designação	Descrição	Valor
tipo	O tipo de recurso	'Microsoft.ContainerRegistry/registros'
apiVersion	A versão da api de recursos	'2017-06-01-pré-visualização'
Designação	O nome do recurso	string (obrigatório) Limite de caracteres: 5-50 Caracteres válidos: Alfanuméricos. O nome do recurso deve ser exclusivo no Azure.
Localização	A localização do recurso. Isso não pode ser alterado depois que o recurso é criado.	string (obrigatório)
Etiquetas	As tags do recurso.	Dicionário de nomes e valores de tags. Consulte Tags em modelos
SKU	A SKU do registro de contêiner.	Sku (obrigatório)
propriedades	As propriedades do registro de contêiner.	RegistryProperties

RegistryProperties

Designação	Descrição	Valor
adminUserEnabled	O valor que indica se o usuário administrador está habilitado.	Bool
storageAccount	As propriedades da conta de armazenamento para o registro de contêiner. Aplicável apenas ao SKU básico.	StorageAccountProperties

StorageAccountProperties

Designação	Descrição	Valor
ID	O ID do recurso da conta de armazenamento.	string (obrigatório)

Referência

Designação	Descrição	Valor
Designação	O nome SKU do registro de contêiner. Necessário para a criação do registro.	'Básico' 'Managed_Basic' 'Managed_Premium' 'Managed_Standard' (obrigatório)

Modelos de início rápido

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

Modelo	Descrição
CI/CD usando Jenkins no do Serviço de Contêiner do Azure (AKS)	Os contêineres facilitam muito a criação e a implantação contínuas de seus aplicativos. Ao orquestrar a implantação desses contêineres usando o Kubernetes no Serviço de Contêiner do Azure, você pode obter clusters de contêineres replicáveis e gerenciáveis. Ao configurar uma compilação contínua para produzir suas imagens de contêiner e orquestração, você pode aumentar a velocidade e a confiabilidade de sua implantação.
Cluster AKS com um gateway NAT e um gateway de aplicativo	Este exemplo mostra como implantar um cluster AKS com o NAT Gateway para conexões de saída e um Application Gateway para conexões de entrada.
Criar um cluster AKS privado com uma zona DNS pública	Este exemplo mostra como implantar um cluster AKS privado com uma zona DNS pública.
cria um aplicativo de contêiner e um ambiente com de registro	Crie um Ambiente de Aplicativo de Contêiner com um Aplicativo de Contêiner básico a partir de um Registro de Contêiner do Azure. Ele também implanta um espaço de trabalho do Log Analytics para armazenar logs.
Cria um aplicativo de barramento de serviço pub-sub Dapr usando Aplicativos de Contêiner	Crie um aplicativo de barramento de serviço pub-sub Dapr usando Aplicativos de Contêiner.
Modelo de Registro de Contêiner Simples do Azure	Um modelo para criar um novo Registro de Contêiner do Azure.
Registro de Contêiner do Azure com Modelo de Replicação Geográfica	Um modelo para criar um novo Registro de Contêiner do Azure com replicação geográfica
Registro de Contêiner do Azure com Políticas e de Diagnóstico	Azure Container Registry with Policies and Diagnostics (bíceps)
de configuração básica do Azure AI Studio	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
de configuração básica do Azure AI Studio	Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, 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	Este 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.
configuração segura completa do Azure Machine Learning	Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
Configuração segura de ponta a ponta do Aprendizado de Máquina do Azure	Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
Crie um destino de computação AKS com um endereço IP privado	Este modelo cria um destino de computação AKS em determinado espaço de trabalho do serviço Azure Machine Learning com um endereço IP privado.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning	Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning (CMK)	Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning (CMK)	Este modelo de implantação especifica como criar um espaço de trabalho do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning (vnet)	Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Aprendizado de Máquina do Azure em uma configuração isolada de rede.
Criar um espaço de trabalho de serviço do Azure Machine Learning (legado)	Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Aprendizado de Máquina do Azure em uma configuração isolada de rede.
cluster AKS com o Application Gateway Ingress Controller	Este exemplo mostra como implantar um cluster AKS com o Application Gateway, o Application Gateway Ingress Controller, o Azure Container Registry, o Log Analytics e o Key Vault
Crie imagens de contêiner com o ACR Tasks	Este modelo usa DeploymentScript para orquestrar o ACR para criar sua imagem de contêiner a partir do repositório de código.
Importar imagens de contêiner para o ACR	Este modelo aproveita o módulo Importar ACR do registro bicep para importar imagens de contêiner público para um Registro de Contêiner do Azure.

Definição de recursos Terraform (provedor AzAPI)

O tipo de recurso de registros pode ser implantado com operações que visam:

• Grupos de recursos

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

Formato do recurso

Para criar um recurso Microsoft.ContainerRegistry/registries , adicione o seguinte Terraform ao seu modelo.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.ContainerRegistry/registries@2017-06-01-preview"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  tags = {
    tagName1 = "tagValue1"
    tagName2 = "tagValue2"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      adminUserEnabled = bool
      storageAccount = {
        id = "string"
      }
    }
    sku = {
      name = "string"
    }
  })
}

Valores de propriedade

registos

Designação	Descrição	Valor
tipo	O tipo de recurso	"Microsoft.ContainerRegistry/registries@2017-06-01-pré-visualização"
Designação	O nome do recurso	string (obrigatório) Limite de caracteres: 5-50 Caracteres válidos: Alfanuméricos. O nome do recurso deve ser exclusivo no Azure.
Localização	A localização do recurso. Isso não pode ser alterado depois que o recurso é criado.	string (obrigatório)
parent_id	Para implantar em um grupo de recursos, use a ID desse grupo de recursos.	string (obrigatório)
Etiquetas	As tags do recurso.	Dicionário de nomes e valores de tags.
SKU	A SKU do registro de contêiner.	Sku (obrigatório)
propriedades	As propriedades do registro de contêiner.	RegistryProperties

RegistryProperties

Designação	Descrição	Valor
adminUserEnabled	O valor que indica se o usuário administrador está habilitado.	Bool
storageAccount	As propriedades da conta de armazenamento para o registro de contêiner. Aplicável apenas ao SKU básico.	StorageAccountProperties

StorageAccountProperties

Designação	Descrição	Valor
ID	O ID do recurso da conta de armazenamento.	string (obrigatório)

Referência

Designação	Descrição	Valor
Designação	O nome SKU do registro de contêiner. Necessário para a criação do registro.	"Básico" "Managed_Basic" "Managed_Premium" "Managed_Standard" (obrigatório)