Implementações Microsoft.Resources

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

Definição de recurso do Bicep

O tipo de recurso de implementações pode ser implementado em:

• Grupos de recursos – veja os comandos de implementação do grupo de recursos
• Subscrições – veja os comandos de implementação da subscrição
• Grupos de gestão – veja os comandos de implementação do grupo de gestão
• Inquilinos – veja os comandos de implementação de inquilinos

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

Observações

Para o Bicep, considere utilizar módulos em vez deste tipo de recurso.

Formato do recurso

Para criar um recurso Microsoft.Resources/deployments, adicione o seguinte Bicep 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

implementações

Nome	Descrição	Valor
name	O nome do recurso	cadeia (obrigatório) Limite de carateres: 1-64 Carateres válidos: Alfanuméricos, carateres de sublinhado, parênteses, hífenes e períodos.
localização	A localização para armazenar os dados de implementação.	string
etiquetas	Etiquetas de implementação	Dicionário de nomes e valores de etiquetas. Ver Etiquetas em modelos
scope	Nas implementações de inquilinos e grupos de gestão, forneça o ID do grupo de gestão para o destino. Utilize o formato Microsoft.Management/managementGroups/{managementGroupID}.	string
propriedades	As propriedades de implementação.	DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended (obrigatório)
resourceGroup	O nome do grupo de recursos no qual implementar. Se não for fornecido, utiliza o grupo de recursos da operação de implementação.	string
subscriptionId	O ID da subscrição na que pretende implementar. Se não for fornecido, utiliza a subscrição da operação de implementação.	string

DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended

Nome	Descrição	Valor
debugSetting	A definição de depuração da implementação.	DebugSetting
expressionEvaluationOptions	Especifica se as expressões de modelo são avaliadas no âmbito do modelo principal ou do modelo aninhado. Aplicável apenas a modelos aninhados. Se não for especificado, o valor predefinido é externo.	ExpressionEvaluationOptions
mode	O modo utilizado para implementar recursos. Este valor pode ser Incremental ou Complete. No modo Incremental, os recursos são implementados sem eliminar recursos existentes que não estão incluídos no modelo. No modo Completo, os recursos são implementados e os recursos existentes no grupo de recursos que não estão incluídos no modelo são eliminados. Tenha cuidado ao utilizar o Modo completo, uma vez que pode eliminar recursos involuntariamente.	"Concluído" "Incremental" (obrigatório)
onErrorDeployment	A implementação no comportamento do erro.	OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended
parâmetros	Pares de nomes e valores que definem os parâmetros de implementação do modelo. Utilize este elemento quando quiser fornecer os valores dos parâmetros diretamente no pedido, em vez de ligar a um ficheiro de parâmetro existente. Utilize a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambas. Pode ser um JObject ou uma cadeia JSON bem formada.	Para Bicep, pode utilizar a função any( ).
parametersLink	O URI do ficheiro de parâmetros. Utilize este elemento para ligar a um ficheiro de parâmetros existente. Utilize a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambas.	ParametersLink
modelo	O conteúdo do modelo. Utilize este elemento quando pretender transmitir a sintaxe do modelo diretamente no pedido em vez de ligar a um modelo existente. Pode ser um JObject ou uma cadeia JSON bem formada. Utilize a propriedade templateLink ou a propriedade do modelo, mas não ambas.	Para Bicep, pode utilizar a função any( ).
templateLink	O URI do modelo. Utilize a propriedade templateLink ou a propriedade do modelo, mas não ambas.	TemplateLink

DebugSetting

Nome	Descrição	Valor
detailLevel	Especifica o tipo de informações a registar para depuração. Os valores permitidos são nenhum, requestContent, responseContent ou requestContent e responseContent separados por uma vírgula. A predefinição é Nenhum. Ao definir este valor, considere cuidadosamente o tipo de informação que está a transmitir durante a implementação. Ao registar informações sobre o pedido ou a resposta, pode potencialmente expor dados confidenciais obtidos através das operações de implementação.	string

ExpressionEvaluationOptions

Nome	Descrição	Valor
scope	O âmbito a ser utilizado para avaliação de parâmetros, variáveis e funções num modelo aninhado.	'Interior' "Não Indicado" "Exterior"

OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended

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

ParametersLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se estiver incluído, tem de corresponder a ContentVersion no modelo.	string
URI	O URI do ficheiro de parâmetros.	cadeia (obrigatório)

TemplateLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se estiver incluído, tem de corresponder a ContentVersion no modelo.	string
ID	O ID de recurso de uma Especificação de Modelo. Utilize o ID ou a propriedade URI, mas não ambos.	string
queryString	A cadeia de consulta (por exemplo, um token de SAS) a ser utilizada com o URI templateLink.	string
relativePath	A propriedade relativePath pode ser utilizada para implementar um modelo ligado numa localização relativa ao principal. Se o modelo principal tiver sido associado a um TemplateSpec, isto fará referência a um artefacto no TemplateSpec. Se o elemento principal tiver sido associado a um URI, a implementação subordinada será uma combinação dos URIs parentais e relativePath	string
URI	O URI do modelo a implementar. Utilize a propriedade URI ou ID, mas não ambas.	string

Modelos de início rápido

Os seguintes modelos de início rápido implementam este tipo de recurso.

Modelo	Description
Moesif API Analytics and Monetization	O modelo irá registar chamadas à API do Azure Gestão de API para a plataforma de análise e monetização da API Moesif
Cria uma Aplicação de Contentor e um Ambiente com o Registo	Crie um Ambiente de Aplicação de Contentor com uma Aplicação de Contentor básica a partir de um Azure Container Registry. Também implementa uma Área de Trabalho do Log Analytics para armazenar registos.
Cria uma aplicação de microsserviços da Dapr com o Container Apps	Crie uma aplicação de microsserviços Dapr com o Container Apps.
Cria uma aplicação Dapr pub-sub servicebus com o Container Apps	Crie uma aplicação Dapr pub-sub servicebus com o Container Apps.
Servidor gerido pelo serviço Desired State Configuration	Este modelo fornece um exemplo de como entregar uma máquina virtual e uma conta de Automatização para gerir a máquina, numa única implementação
Criar regra de alerta para itens de continuidade de negócio do Azure	Estes modelos criam uma regra de alerta e um MSI atribuído pelo utilizador. Também atribui ao leitor MSI acesso à subscrição para que a regra de alerta tenha acesso para consultar os itens protegidos necessários e os detalhes mais recentes do ponto de recuperação.
Cluster de Redis em VMs do Ubuntu	Este modelo cria um cluster de Redis em imagens de máquinas virtuais do Ubuntu, configura a persistência e aplica otimizações bem conhecidas e práticas comprovadas
Front Door Premium com Serviço de Aplicações origem e Private Link	Este modelo cria um Front Door Premium e um Serviço de Aplicações e utiliza um ponto final privado para o Front Door para enviar tráfego para a aplicação.
Front Door Premium com origem de blobs e Private Link	Este modelo cria um Front Door Premium e um contentor de blobs do Armazenamento do Azure e utiliza um ponto final privado para o Front Door para enviar tráfego para a conta de armazenamento.
Front Door Premium com VM e serviço Private Link	Este modelo cria um Front Door Premium e uma máquina virtual configurada como um servidor Web. O Front Door utiliza um ponto final privado com Private Link serviço para enviar tráfego para a VM.
Front Door Standard/Premium com origem Gestão de API	Este modelo cria um Front Door Premium e uma instância de Gestão de API e utiliza um NSG e uma política de Gestão de API global para validar que o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door Standard/Premium com origem Gateway de Aplicação	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium e uma instância Gateway de Aplicação e utiliza uma política NSG e WAF para validar que o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door com Container Instances e Gateway de Aplicação	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium com um grupo de contentores e Gateway de Aplicação.
Front Door Standard/Premium com origem Funções do Azure	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium, uma aplicação Funções do Azure e configura a aplicação de funções para validar que o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door Standard/Premium com origem de site estático	Este modelo cria um Site estático Do Front Door Standard/Premium e do Armazenamento do Azure e configurou o Front Door para enviar tráfego para o site estático.
Cria um disco gerido encriptado a partir de um VHD encriptado	Este modelo permite-lhe criar um disco gerido encriptado com um VHD encriptado existente e definições de encriptação.
Desativar a encriptação numa VM do Windows em execução	Este modelo desativa a encriptação numa vm do Windows em execução
Ativar a encriptação numa VM do Windows em execução & AAD	Este modelo ativa a encriptação numa vm do Windows em execução com o thumbprint do certificado de cliente do AAD. O certificado deveria ter sido implementado na VM anteriormente
Peixe-Vidro no SUSE	Este modelo implementa um cluster GlassFish (v3 ou v4) com balanceamento de carga, que consiste num número definido pelo utilizador de VMs SUSE (OpenSUSE ou SLES).
Implementar vários Conjuntos de Dimensionamento de VMs do Linux	Este modelo permite-lhe implementar vários Conjuntos de Dimensionamento de VMs de VMs do Linux.
Implementar vários Conjuntos de Dimensionamento de VMs de VMs do Windows	Este modelo permite-lhe implementar vários Conjuntos de Dimensionamento de VMs de VMs do Windows.
Implementar uma VM do Linux simples e atualizar o IP privado para estático	Este modelo permite-lhe implementar uma VM do Linux simples com o Ubuntu a partir do marketplace. Esta ação irá implementar uma VNET, Uma Sub-rede e uma VM de tamanho A1 na localização do grupo de recursos com um endereço IP atribuído dinamicamente e, em seguida, convertê-la em IP estático.
Utilizar a saída de uma Extensão de Script Personalizado durante a Implementação	Isto é útil para a computação da VM efetuar algumas tarefas durante a implementação que o Azure Resource Manager não fornece. O resultado dessa computação (script) pode, em seguida, ser aproveitado noutro local na implementação. Isto é útil se o recurso de computação for necessário na implementação (por exemplo, uma jumpbox, DC, etc.), um pouco desperdiçado se não for.
Implementar uma VM do Linux ou Windows com o MSI	Este modelo permite-lhe implementar uma VM do Linux ou do Windows com uma Identidade de Serviço Gerida.
VM do Linux com MSI a Aceder ao Armazenamento	Este modelo implementa uma VM do Linux com uma identidade gerida atribuída pelo sistema que tem acesso a uma conta de armazenamento num grupo de recursos diferente.
SQL Server 2014 SP2 Enterprise com Cópia de Segurança Automática	Este modelo irá criar uma edição enterprise do SQL Server 2014 SP2 com a funcionalidade cópia de segurança automática ativada
SQL Server 2014 SP1 Enterprise com o Azure Key Vault	Este modelo irá criar uma edição enterprise do SQL Server 2014 SP1 com a funcionalidade integração do Azure Key Vault ativada.
Ataque de vírus no Cenário de Máquinas Virtuais	Esta ação irá implementar 2 máquinas virtuais, OMS e outros recursos de rede. Uma máquina virtual sem proteção de ponto final e outra com o enpoint protection instalado. Execute o ataque de vírus ao seguir as diretrizes e execute o cenário de mitigação e prevenção de um ataque de vírus.
Criar um gateway de gestão de dados e instalar numa VM do Azure	Este modelo implementa uma máquina virtual e cria um gateway de gestão de dados viável
Autoalojamento Integration Runtime em VMs do Azure	Este modelo cria um runtime de integração selfhost e regista-o em máquinas virtuais do Azure
Configuração do Conjunto de Dimensionamento de VMs gerida por Automatização do Azure	Implemente um Conjunto de Dimensionamento de VMs onde as máquinas virtuais são implementadas como nós registados no serviço Automatização do Azure Desired State Configuration e a configuração do nó tem consistência garantida após a implementação. NOTA: os pré-requisitos necessários da Chave de Registo e do URL de Registo só estão disponíveis após a criação com êxito de uma Conta de Automatização do Azure para Automatização do Azure DSC.
Início Rápido do Modo de Orquestração Flexível do VMSS para Linux	Este modelo implementa um Conjunto de Dimensionamento de VMs simples com instâncias por trás de um Balanceador de Carga do Azure. O conjunto de Dimensionamento de VMs está no Modo de Orquestração Flexível. Utilize o parâmetro do so para escolher a implementação linux (Ubuntu) ou Windows (Windows Server Datacenter 2019). NOTA: este modelo de início rápido permite o acesso de rede às portas de gestão de VMs (SSH, RDP) a partir de qualquer endereço internet e não deve ser utilizado para implementações de produção.
Implementar um VMSS do Linux ou Windows com MSI	Este modelo permite-lhe implementar um Conjunto de Dimensionamento de Máquinas Virtuais do Linux ou Windows com uma Identidade de Serviço Gerida. Essa identidade é então utilizada para aceder aos serviços do Azure.
Servidor SFTP a pedido com uma conta de armazenamento existente	Este modelo demonstra um servidor SFTP a pedido com uma Instância de Contentor do Azure (ACI).
Implementar um Cluster do Kubernetes gerido (AKS)	Este modelo do ARM demonstra a implementação de uma instância do AKS com funcionalidades de rede avançadas numa rede virtual existente. Além disso, é atribuída a função Contribuidor de Rede ao Principal de Serviço escolhido na sub-rede que contém o cluster do AKS.
Implementar um Cluster do Kubernetes gerido com o AAD (AKS)	Este modelo do ARM demonstra a implementação de uma instância do AKS com funcionalidades de rede avançadas numa rede virtual existente e Azure AD Integeration. Além disso, é atribuída a função Contribuidor de Rede ao Principal de Serviço escolhido na sub-rede que contém o cluster do AKS.
Hub do FinOps	Este modelo cria uma nova instância do hub FinOps, incluindo o Armazenamento do Data Lake e um Data Factory.
Livro do toolkit do FinOps	Este modelo cria um novo livro do Azure Monitor para governação.
Expandir Recursos existentes do Azure com Fornecedores Personalizados	Este exemplo irá detalhar como expandir os recursos do Azure existentes e Resource Manager modelos para adicionar cargas de trabalho personalizadas.
Implementar uma Área de Trabalho do Azure Databricks com PE, CMK em todos os formulários	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com o PrivateEndpoint e serviços geridos e CMK com encriptação DBFS.
Implementar uma Área de Trabalho do Azure Databricks com todas as 3 formas de CMK	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com serviços geridos e CMK com encriptação DBFS.
Implementar um WS do Azure Databricks com CMK para encriptação DBFS	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com CMK para encriptação de raiz do DBFS
Implementar uma Área de Trabalho do Azure Databricks com Managed Disks CMK	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com Managed Disks CMK.
Implementar a Área de Trabalho do Azure Databricks com a CMK dos Serviços Geridos	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com a CMK dos Serviços Geridos.
Criar uma nova Organização do Datadog	Este modelo cria um novo Datadog – um recurso do Serviço ISV Nativo do Azure e uma organização do Datadog para monitorizar recursos na sua subscrição.
Utilizar extensões de script para instalar a BD mongo na VM do Ubuntu	Este modelo implementa Configurar e Instalar o Mongo DB numa 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. Este modelo também implementa uma Conta de Armazenamento, Rede Virtual, endereços IP Públicos e uma Interface de Rede.
Criar um gateway de gestão de dados HA e instalar numa VM do Azure	Este modelo implementa várias máquinas virtuais com um gateway de gestão de dados HA viável
Implementar a conta do Data Lake Store com encriptação (Key Vault)	Este modelo permite-lhe implementar uma conta do Azure Data Lake Store com a encriptação de dados ativada. Esta conta utiliza o Azure Key Vault para gerir a chave de encriptação.
Efetua a tarefa ETL com os serviços do Azure	Este modelo fornece um exemplo de como realizar análises nos dados de transmissão em fluxo históricos e em tempo real armazenados em Armazenamento de Blobs do Azure. Os dados do hub de eventos são utilizados pela Tarefa do Azure Stream Analytics para efetuar a transformação e a saída é armazenada no 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 ao movimento de dados extraídos, transformados e publicados e a orquestração é feita pelo Data Factory. Os dados publicados são visualizados no PowerBI
Implementar o Serviço Dev Box com imagem incorporada	Este modelo fornece uma forma de implementar um serviço Dev Box com imagem incorporada.
Configurar o serviço Dev Box	Este modelo criaria todos os recursos de administrador do Dev Box de acordo com o guia de início rápido do Dev Box. Pode ver todos os recursos criados ou aceder diretamente a DevPortal.microsoft.com para criar o seu primeiro Dev Box.
Azure Digital Twins com Serviço de Funções e Private Link	Este modelo cria um serviço do Azure Digital Twins configurado com um Rede Virtual Função do Azure ligada que pode comunicar através de um ponto final Private Link para o Digital Twins. Também cria uma Zona de DNS Privado para permitir a resolução de nomes de anfitrião totalmente integrados do Ponto Final do Digital Twins do Rede Virtual para o endereço IP interno da sub-rede do Ponto Final Privado. O nome do anfitrião é armazenado como uma definição para a Função do Azure com o nome "ADT_ENDPOINT".
Azure Digital Twins com Ligação ao Histórico de Dados de Tempo	Este modelo cria uma instância do Azure Digital Twins configurada com uma ligação de histórico de dados de série temporal. Para criar uma ligação, têm de ser criados outros recursos, como um espaço de nomes dos Hubs de Eventos, um hub de eventos, um cluster de Data Explorer do Azure e uma base de dados. Os dados são enviados para um hub de eventos que, eventualmente, reencaminha os dados para o cluster do Azure Data Explorer. Os dados são armazenados numa tabela de base de dados no cluster
HDInsight com Ambari personalizado + Hive Metastore DB na VNET	Este modelo permite-lhe criar um cluster do HDInsight numa rede virtual existente com uma nova BD SQL que serve tanto como uma Base de Dados do Ambari personalizada como o Metastore do Hive. Tem de ter um SQL Sever existente, uma conta de armazenamento e uma VNET.
Configurar o serviço FHIR para ativar $import	Este modelo aprovisiona o serviço FHIR para ativar $import para o carregamento inicial de dados
Criar cofre de chaves, identidade gerida e atribuição de funções	Este modelo cria um cofre de chaves, uma identidade gerida e uma atribuição de função.
Utilizar o KeyVault com um ResourceId Dinâmico	Este modelo cria um SQL Server e utiliza uma palavra-passe de administrador do Key Vault. O parâmetro de referência para o segredo Key Vault é criado no momento da implementação com um modelo aninhado. Isto permite ao utilizador simplesmente transmitir valores de parâmetros para o modelo em vez de criar um parâmetro de referência no ficheiro de parâmetros.
Azure Container Service (AKS) com Helm	Implementar um cluster gerido com o Azure Container Service (AKS) com o Helm
Executar tarefas de temporizador que são executadas numa agenda com o Logic Apps	Este modelo cria um par de Logic Apps que lhe permite criar instâncias de tarefas de temporizador agendadas.
Modelo de atribuição de função de identidade atribuída pelo utilizador	Um modelo que cria atribuições de funções de identidade atribuída pelo utilizador em recursos de que a área de trabalho do Azure Machine Learning depende
Configuração segura ponto a ponto do Azure Machine Learning	Este conjunto de modelos bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning ponto a ponto numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui a Área de Trabalho, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
Configuração segura ponto a ponto do Azure Machine Learning (legado)	Este conjunto de modelos bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning ponto a ponto numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui a Área de Trabalho, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
Criar uma tarefa do Azure Machine Learning Sweep	Este modelo cria uma tarefa do Azure Machine Learning Sweep para otimização de hiperparâmetros.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (vnet)	Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, Informações do Aplicação Azure e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning numa configuração isolada de rede.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (legada)	Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, Informações do Aplicação Azure e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning numa configuração isolada de rede.
Criar novo recurso ANF com volume SMB	Este modelo permite-lhe criar um novo recurso Azure NetApp Files com um único Conjunto de capacidade e um único volume configurado com o protocolo SMB.
Gateway de Aplicação para uma Aplicação Web com Restrição de IP	Este modelo cria um gateway de aplicação em frente a uma Aplicação Web do Azure com a restrição de IP ativada na Aplicação Web.
Aplicar um NSG a uma sub-rede existente	Este modelo aplica um NSG recentemente criado a uma sub-rede existente
Registos do Fluxo do NSG com análise de tráfego	Este modelo cria um registo do Fluxo do NSG num NSG existente com análise de tráfego
Intenções e Políticas de Encaminhamento do Azure WAN Virtual	Este modelo aprovisiona uma WAN Virtual do Azure com dois hubs com a funcionalidade Intenção de Encaminhamento e Políticas ativada.
Adicionar um NSG com regras de segurança de Redis a uma sub-rede existente	Este modelo permite-lhe adicionar um NSG com regras de segurança da Cache de Redis do Azure pré-configuradas a uma sub-rede existente numa VNET. Implemente no grupo de recursos da VNET existente.
Criar imagens de contentor com as Tarefas ACR	Este modelo utiliza DeploymentScript para orquestrar o ACR para criar a sua imagem de contentor a partir do repositório de código.
Importar Imagens de Contentor para o ACR	Este modelo tira partido do módulo Importar ACR do registo bicep para importar imagens de contentores públicos para um Azure Container Registry.
Criar Gateway de Aplicação com Certificados	Este modelo mostra como gerar Key Vault certificados autoassinados e, em seguida, referenciar a partir de Gateway de Aplicação.
Criar chaves ssh e armazenar no KeyVault	Este modelo utiliza o recurso deploymentScript para gerar chaves ssh e armazena a chave privada no keyVault.
Criar e Implementar um modeloSpec	Este exemplo cria e implementa um recurso templateSpec no mesmo modelo. Este não é um padrão típico destinado apenas a mostrar como os modelosSpec e os recursos de implementação se destinam a trabalhar em conjunto.
Criar ModeloSpecs a partir de Modelos da Galeria de Modelos	Este exemplo contém um script para migrar facilmente modelos de galeria de modelos para os recursos templateSpec. O modelo fornecido irá implementar todos os modelos que podem ser exportados com o script de migração.
Implementar a configuração do SQL Always ON com o SQL Máquinas Virtuais existente	Implemente a configuração do SQL Always ON com Máquinas Virtuais SQL existentes. As máquinas virtuais já devem estar associadas a um domínio existente e têm de estar a executar a versão empresarial do SQL Server.
Azure Synapse Prova de Conceito	Este modelo cria um ambiente de prova de conceito para Azure Synapse, incluindo Conjuntos de SQL e Conjuntos do Apache Spark opcionais
Criar um AppServicePlan e uma Aplicação num ASEv3	Criar um AppServicePlan e uma Aplicação num ASEv3
Criar um Recurso de Nova Relíquia Nativa do Azure	Este modelo configura um "Azure Native New Relic Service" para monitorizar os recursos na sua subscrição do Azure.

Definição de recurso de modelo do ARM

O tipo de recurso de implementações pode ser implementado em:

• Grupos de recursos – veja comandos de implementação de grupos de recursos
• Subscrições - Veja os comandos de implementação da subscrição
• Grupos de gestão – veja os comandos de implementação do grupo de gestão
• Inquilinos - Ver comandos de implementação de inquilinos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, veja registo de alterações.

Observações

Para o Bicep, considere utilizar módulos em vez deste tipo de recurso.

Formato do recurso

Para criar um recurso Microsoft.Resources/deployments, adicione o seguinte JSON ao seu 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

implementações

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 (obrigatório) Limite de carateres: 1-64 Carateres válidos: Alfanuméricos, sublinhados, parênteses, hífenes e períodos.
localização	A localização para armazenar os dados de implementação.	string
etiquetas	Etiquetas de implementação	Dicionário de nomes e valores de etiquetas. Ver Etiquetas em modelos
scope	Em implementações de inquilinos e grupos de gestão, forneça o ID do grupo de gestão para o destino. Utilize o formato Microsoft.Management/managementGroups/{managementGroupID}.	string
propriedades	As propriedades de implementação.	DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended (necessário)
resourceGroup	O nome do grupo de recursos a implementar. Se não for fornecido, utiliza o grupo de recursos da operação de implementação.	string
subscriptionId	O ID da subscrição a implementar. Se não for fornecido, utiliza a subscrição da operação de implementação.	string

DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended

Nome	Descrição	Valor
debugSetting	A definição de depuração da implementação.	DebugSetting
expressionEvaluationOptions	Especifica se as expressões de modelo são avaliadas no âmbito do modelo principal ou do modelo aninhado. Aplicável apenas a modelos aninhados. Se não for especificado, o valor predefinido é externo.	ExpressionEvaluationOptions
mode	O modo utilizado para implementar recursos. Este valor pode ser Incremental ou Complete. No modo Incremental, os recursos são implementados sem eliminar recursos existentes que não estão incluídos no modelo. No modo Completo, os recursos são implementados e os recursos existentes no grupo de recursos que não estão incluídos no modelo são eliminados. Tenha cuidado ao utilizar o Modo completo, uma vez que pode eliminar recursos involuntariamente.	"Concluído" "Incremental" (obrigatório)
onErrorDeployment	A implementação no comportamento do erro.	OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended
parâmetros	Pares de nomes e valores que definem os parâmetros de implementação do modelo. Utilize este elemento quando quiser fornecer os valores dos parâmetros diretamente no pedido, em vez de ligar a um ficheiro de parâmetro existente. Utilize a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambas. Pode ser um JObject ou uma cadeia JSON bem formada.
parametersLink	O URI do ficheiro de parâmetros. Utilize este elemento para ligar a um ficheiro de parâmetros existente. Utilize a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambas.	ParametersLink
modelo	O conteúdo do modelo. Utilize este elemento quando pretender transmitir a sintaxe do modelo diretamente no pedido em vez de ligar a um modelo existente. Pode ser um JObject ou uma cadeia JSON bem formada. Utilize a propriedade templateLink ou a propriedade do modelo, mas não ambas.
templateLink	O URI do modelo. Utilize a propriedade templateLink ou a propriedade do modelo, mas não ambas.	TemplateLink

DebugSetting

Nome	Descrição	Valor
detailLevel	Especifica o tipo de informações a registar para depuração. Os valores permitidos são nenhum, requestContent, responseContent ou requestContent e responseContent separados por uma vírgula. A predefinição é Nenhum. Ao definir este valor, considere cuidadosamente o tipo de informação que está a transmitir durante a implementação. Ao registar informações sobre o pedido ou a resposta, pode potencialmente expor dados confidenciais obtidos através das operações de implementação.	string

ExpressionEvaluationOptions

Nome	Descrição	Valor
scope	O âmbito a ser utilizado para avaliação de parâmetros, variáveis e funções num modelo aninhado.	'Interior' "Não Indicado" "Exterior"

OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended

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

ParametersLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se estiver incluído, tem de corresponder a ContentVersion no modelo.	string
URI	O URI do ficheiro de parâmetros.	cadeia (obrigatório)

TemplateLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se estiver incluído, tem de corresponder a ContentVersion no modelo.	string
ID	O ID de recurso de uma Especificação de Modelo. Utilize o ID ou a propriedade URI, mas não ambos.	string
queryString	A cadeia de consulta (por exemplo, um token de SAS) a ser utilizada com o URI templateLink.	string
relativePath	A propriedade relativePath pode ser utilizada para implementar um modelo ligado numa localização relativa ao principal. Se o modelo principal tiver sido associado a um TemplateSpec, isto fará referência a um artefacto no TemplateSpec. Se o elemento principal tiver sido associado a um URI, a implementação subordinada será uma combinação dos URIs parentais e relativePath	string
URI	O URI do modelo a implementar. Utilize a propriedade URI ou ID, mas não ambas.	string

Modelos de início rápido

Os seguintes modelos de início rápido implementam este tipo de recurso.

Modelo	Description
Moesif API Analytics and Monetization	O modelo irá registar chamadas à API do Azure Gestão de API para a plataforma de análise e monetização da API Moesif
Cria uma Aplicação de Contentor e um Ambiente com o Registo	Crie um Ambiente de Aplicação de Contentor com uma Aplicação de Contentor básica a partir de um Azure Container Registry. Também implementa uma Área de Trabalho do Log Analytics para armazenar registos.
Cria uma aplicação de microsserviços da Dapr com o Container Apps	Crie uma aplicação de microsserviços Dapr com o Container Apps.
Cria uma aplicação Dapr pub-sub servicebus com o Container Apps	Crie uma aplicação Dapr pub-sub servicebus com o Container Apps.
Servidor gerido pelo serviço Desired State Configuration	Este modelo fornece um exemplo de como entregar uma máquina virtual e uma conta de Automatização para gerir a máquina, numa única implementação
Criar regra de alerta para itens de continuidade de negócio do Azure	Estes modelos criam uma regra de alerta e um MSI atribuído pelo utilizador. Também atribui ao leitor MSI acesso à subscrição para que a regra de alerta tenha acesso para consultar os itens protegidos necessários e os detalhes mais recentes do ponto de recuperação.
Cluster de Redis em VMs do Ubuntu	Este modelo cria um cluster de Redis em imagens de máquinas virtuais do Ubuntu, configura a persistência e aplica otimizações bem conhecidas e práticas comprovadas
Front Door Premium com Serviço de Aplicações origem e Private Link	Este modelo cria um Front Door Premium e um Serviço de Aplicações e utiliza um ponto final privado para o Front Door para enviar tráfego para a aplicação.
Front Door Premium com origem de blobs e Private Link	Este modelo cria um Front Door Premium e um contentor de blobs do Armazenamento do Azure e utiliza um ponto final privado para o Front Door para enviar tráfego para a conta de armazenamento.
Front Door Premium com VM e serviço Private Link	Este modelo cria um Front Door Premium e uma máquina virtual configurada como um servidor Web. O Front Door utiliza um ponto final privado com Private Link serviço para enviar tráfego para a VM.
Front Door Standard/Premium com origem Gestão de API	Este modelo cria um Front Door Premium e uma instância de Gestão de API e utiliza um NSG e uma política de Gestão de API global para validar que o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door Standard/Premium com origem Gateway de Aplicação	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium e uma instância Gateway de Aplicação e utiliza uma política NSG e WAF para validar que o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door com Container Instances e Gateway de Aplicação	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium com um grupo de contentores e Gateway de Aplicação.
Front Door Standard/Premium com origem Funções do Azure	Este modelo cria um Front Door Standard/Premium, uma aplicação Funções do Azure e configura a aplicação de funções para validar que o tráfego passou pela origem do Front Door.
Front Door Standard/Premium com origem de site estático	Este modelo cria um Site estático Do Front Door Standard/Premium e do Armazenamento do Azure e configurou o Front Door para enviar tráfego para o site estático.
Cria um disco gerido encriptado a partir de um VHD encriptado	Este modelo permite-lhe criar um disco gerido encriptado com um VHD encriptado existente e definições de encriptação.
Desativar a encriptação numa VM do Windows em execução	Este modelo desativa a encriptação numa vm do Windows em execução
Ativar a encriptação numa VM do Windows em execução & AAD	Este modelo ativa a encriptação numa vm do Windows em execução com o thumbprint do certificado de cliente do AAD. O certificado deveria ter sido implementado na VM anteriormente
Peixe-Vidro no SUSE	Este modelo implementa um cluster GlassFish (v3 ou v4) com balanceamento de carga, que consiste num número definido pelo utilizador de VMs SUSE (OpenSUSE ou SLES).
Implementar vários Conjuntos de Dimensionamento de VMs do Linux	Este modelo permite-lhe implementar vários Conjuntos de Dimensionamento de VMs de VMs do Linux.
Implementar vários Conjuntos de Dimensionamento de VMs de VMs do Windows	Este modelo permite-lhe implementar vários Conjuntos de Dimensionamento de VMs de VMs do Windows.
Implementar uma VM do Linux simples e atualizar o IP privado para estático	Este modelo permite-lhe implementar uma VM do Linux simples com o Ubuntu a partir do marketplace. Esta ação irá implementar uma VNET, Uma Sub-rede e uma VM de tamanho A1 na localização do grupo de recursos com um endereço IP atribuído dinamicamente e, em seguida, convertê-la em IP estático.
Utilizar a saída de uma Extensão de Script Personalizado durante a Implementação	Isto é útil para a computação da VM efetuar algumas tarefas durante a implementação que o Azure Resource Manager não fornece. O resultado dessa computação (script) pode, em seguida, ser aproveitado noutro local na implementação. Isto é útil se o recurso de computação for necessário na implementação (por exemplo, uma jumpbox, DC, etc.), um pouco desperdiçado se não for.
Implementar uma VM do Linux ou Windows com o MSI	Este modelo permite-lhe implementar uma VM do Linux ou do Windows com uma Identidade de Serviço Gerida.
VM do Linux com MSI a Aceder ao Armazenamento	Este modelo implementa uma VM do Linux com uma identidade gerida atribuída pelo sistema que tem acesso a uma conta de armazenamento num grupo de recursos diferente.
SQL Server 2014 SP2 Enterprise com Cópia de Segurança Automática	Este modelo irá criar uma edição enterprise do SQL Server 2014 SP2 com a funcionalidade cópia de segurança automática ativada
SQL Server 2014 SP1 Enterprise com o Azure Key Vault	Este modelo irá criar uma edição enterprise do SQL Server 2014 SP1 com a funcionalidade integração do Azure Key Vault ativada.
Ataque de vírus no Cenário de Máquinas Virtuais	Esta ação irá implementar 2 máquinas virtuais, OMS e outros recursos de rede. Uma máquina virtual sem proteção de ponto final e outra com o enpoint protection instalado. Execute o ataque de vírus ao seguir as diretrizes e execute o cenário de mitigação e prevenção de um ataque de vírus.
Criar um gateway de gestão de dados e instalar numa VM do Azure	Este modelo implementa uma máquina virtual e cria um gateway de gestão de dados viável
Autoalojamento Integration Runtime em VMs do Azure	Este modelo cria um runtime de integração self-host e regista-o em máquinas virtuais do Azure
Configuração do Conjunto de Dimensionamento de VM gerida por Automatização do Azure	Implemente um Conjunto de Dimensionamento de VMs onde as máquinas virtuais são implementadas como nós registados no serviço Automatização do Azure Desired State Configuration e a configuração do nó é garantida após a implementação. NOTA: os pré-requisitos necessários Chave de Registo e URL de Registo só estão disponíveis após a criação com êxito de uma Conta de Automatização do Azure para Automatização do Azure DSC.
Início rápido do Modo de Orquestração Flexível do VMSS Linux	Este modelo implementa um Conjunto de Dimensionamento de VMs simples com instâncias por trás de um Balanceador de Carga do Azure. O conjunto de Dimensionamento de VMs está no Modo de Orquestração Flexível. Utilize o parâmetro so para escolher a implementação linux (Ubuntu) ou Windows (Windows Server Datacenter 2019). NOTA: este modelo de início rápido permite o acesso de rede às portas de gestão de VMs (SSH, RDP) a partir de qualquer endereço da Internet e não deve ser utilizado para implementações de produção.
Implementar um VMSS para Linux ou Windows com MSI	Este modelo permite-lhe implementar um Conjunto de Dimensionamento de Máquinas Virtuais do Linux ou Windows com uma Identidade de Serviço Gerida. Essa identidade é então utilizada para aceder aos serviços do Azure.
Servidor SFTP a pedido com uma conta de armazenamento existente	Este modelo demonstra um servidor SFTP a pedido com um Azure Container Instance (ACI).
Implementar um Cluster do Kubernetes gerido (AKS)	Este modelo do ARM demonstra a implementação de uma instância do AKS com funcionalidades avançadas de rede numa rede virtual existente. Além disso, é atribuída ao Principal de Serviço escolhido a função Contribuidor de Rede à sub-rede que contém o cluster do AKS.
Implementar um Cluster do Kubernetes gerido com o AAD (AKS)	Este modelo do ARM demonstra a implementação de uma instância do AKS com funcionalidades avançadas de rede numa rede virtual existente e Azure AD Número Inteiro. Além disso, é atribuída ao Principal de Serviço escolhido a função Contribuidor de Rede à sub-rede que contém o cluster do AKS.
Hub do FinOps	Este modelo cria uma nova instância do hub finOps, incluindo o armazenamento do Data Lake e um Data Factory.
Livro do toolkit do FinOps	Este modelo cria um novo livro do Azure Monitor para governação.
Expandir Recursos existentes do Azure com Fornecedores Personalizados	Este exemplo irá entrar em detalhes sobre como expandir os recursos existentes do Azure e Resource Manager modelos para adicionar em cargas de trabalho personalizadas.
Implementar uma Área de Trabalho do Azure Databricks com PE,CMK todos os formulários	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com o PrivateEndpoint e serviços geridos e CMK com encriptação DBFS.
Implementar uma Área de Trabalho do Azure Databricks com todas as 3 formas de CMK	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com serviços geridos e CMK com encriptação DBFS.
Implementar um WS do Azure Databricks com CMK para encriptação DBFS	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com CMK para encriptação de raiz do DBFS
Implementar uma Área de Trabalho do Azure Databricks com Managed Disks CMK	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com Managed Disks CMK.
Implementar a Área de Trabalho do Azure Databricks com a CMK dos Serviços Geridos	Este modelo permite-lhe criar uma área de trabalho do Azure Databricks com a CMK dos Serviços Geridos.
Criar uma nova Organização do Datadog	Este modelo cria um novo Datadog – um recurso do Serviço ISV Nativo do Azure e uma organização do Datadog para monitorizar recursos na sua subscrição.
Utilizar extensões de script para instalar a BD mongo na VM do Ubuntu	Este modelo implementa Configurar e Instalar o Mongo DB numa 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. Este modelo também implementa uma Conta de Armazenamento, Rede Virtual, endereços IP Públicos e uma Interface de Rede.
Criar um gateway de gestão de dados HA e instalar numa VM do Azure	Este modelo implementa várias máquinas virtuais com um gateway de gestão de dados HA viável
Implementar a conta do Data Lake Store com encriptação (Key Vault)	Este modelo permite-lhe implementar uma conta do Azure Data Lake Store com a encriptação de dados ativada. Esta conta utiliza o Azure Key Vault para gerir a chave de encriptação.
Efetua a tarefa ETL com os serviços do Azure	Este modelo fornece um exemplo de como realizar análises nos dados de transmissão em fluxo históricos e em tempo real armazenados em Armazenamento de Blobs do Azure. Os dados do hub de eventos são utilizados pela Tarefa do Azure Stream Analytics para efetuar a transformação e a saída é armazenada no 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 ao movimento de dados extraídos, transformados e publicados e a orquestração é feita pelo Data Factory. Os dados publicados são visualizados no PowerBI
Implementar o Serviço Dev Box com imagem incorporada	Este modelo fornece uma forma de implementar um serviço Dev Box com imagem incorporada.
Configurar o serviço Dev Box	Este modelo criaria todos os recursos de administrador do Dev Box de acordo com o guia de início rápido do Dev Box. Pode ver todos os recursos criados ou aceder diretamente a DevPortal.microsoft.com para criar o seu primeiro Dev Box.
Azure Digital Twins com Serviço de Funções e Private Link	Este modelo cria um serviço do Azure Digital Twins configurado com um Rede Virtual Função do Azure ligada que pode comunicar através de um ponto final Private Link para o Digital Twins. Também cria uma Zona de DNS Privado para permitir a resolução de nomes de anfitrião totalmente integrados do Ponto Final do Digital Twins do Rede Virtual para o endereço IP interno da sub-rede do Ponto Final Privado. O nome do anfitrião é armazenado como uma definição para a Função do Azure com o nome "ADT_ENDPOINT".
Azure Digital Twins com Ligação ao Histórico de Dados de Tempo	Este modelo cria uma instância do Azure Digital Twins configurada com uma ligação de histórico de dados de série temporal. Para criar uma ligação, têm de ser criados outros recursos, como um espaço de nomes dos Hubs de Eventos, um hub de eventos, um cluster de Data Explorer do Azure e uma base de dados. Os dados são enviados para um hub de eventos que, eventualmente, reencaminha os dados para o cluster do Azure Data Explorer. Os dados são armazenados numa tabela de base de dados no cluster
HDInsight com Ambari personalizado + Hive Metastore DB na VNET	Este modelo permite-lhe criar um cluster do HDInsight numa rede virtual existente com uma nova BD SQL que serve tanto como uma Base de Dados do Ambari personalizada como o Metastore do Hive. Tem de ter um SQL Sever existente, uma conta de armazenamento e uma VNET.
Configurar o serviço FHIR para ativar $import	Este modelo aprovisiona o serviço FHIR para ativar $import para o carregamento inicial de dados
Criar cofre de chaves, identidade gerida e atribuição de função	Este modelo cria um cofre de chaves, uma identidade gerida e uma atribuição de função.
Utilizar o KeyVault com um ResourceId Dinâmico	Este modelo cria uma SQL Server e utiliza uma palavra-passe de administrador do Key Vault. O parâmetro de referência do segredo Key Vault é criado no momento da implementação com um modelo aninhado. Isto permite ao utilizador simplesmente transmitir valores de parâmetros para o modelo em vez de criar um parâmetro de referência no ficheiro de parâmetros.
Azure Container Service (AKS) com Helm	Implementar um cluster gerido com o Azure Container Service (AKS) com o Helm
Executar tarefas de temporizador que são executadas com base numa agenda com o Logic Apps	Este modelo cria um par de Logic Apps que lhe permite criar instâncias de tarefas de temporizador agendadas.
Modelo de atribuição de função de identidade atribuída pelo utilizador	Um modelo que cria atribuições de funções de identidade atribuída pelo utilizador em recursos dos quais a área de trabalho do Azure Machine Learning depende
Configuração segura ponto a ponto do Azure Machine Learning	Este conjunto de modelos bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning ponto a ponto numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui a Área de Trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster do AKS privado anexado.
Configuração segura ponto a ponto do Azure Machine Learning (legada)	Este conjunto de modelos bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning ponto a ponto numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui a Área de Trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster do AKS privado anexado.
Criar uma tarefa de Varrimento do Azure Machine Learning	Este modelo cria uma tarefa de Varrimento do Azure Machine Learning para otimização de hiperparâmetros.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (vnet)	Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning numa configuração isolada de rede.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (legada)	Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning numa configuração isolada de rede.
Criar novo recurso ANF com volume SMB	Este modelo permite-lhe criar um novo recurso Azure NetApp Files com um único Conjunto de capacidade e um único volume configurado com o protocolo SMB.
Gateway de Aplicação para uma Aplicação Web com Restrição de IP	Este modelo cria um gateway de aplicação em frente a uma Aplicação Web do Azure com a restrição de IP ativada na Aplicação Web.
Aplicar um NSG a uma sub-rede existente	Este modelo aplica um NSG recentemente criado a uma sub-rede existente
Registos de Fluxo do NSG com análise de tráfego	Este modelo cria um registo de Fluxo do NSG num NSG existente com análise de tráfego
Intenção e Políticas de Encaminhamento do Azure WAN Virtual	Este modelo aprovisiona um WAN Virtual do Azure com dois hubs com a funcionalidade Intenção de Encaminhamento e Políticas ativada.
Adicionar um NSG com regras de segurança de Redis a uma sub-rede existente	Este modelo permite-lhe adicionar um NSG com regras de segurança pré-configuradas da Cache de Redis do Azure a uma sub-rede existente numa VNET. Implemente no grupo de recursos da VNET existente.
Criar imagens de contentor com as Tarefas ACR	Este modelo utiliza DeploymentScript para orquestrar o ACR para criar a imagem de contentor a partir do repositório de código.
Importar Imagens de Contentor para o ACR	Este modelo tira partido do módulo Importar ACR do registo bicep para importar imagens de contentor públicas para um Azure Container Registry.
Criar Gateway de Aplicação com Certificados	Este modelo mostra como gerar Key Vault certificados autoassinados e, em seguida, referenciar a partir de Gateway de Aplicação.
Criar chaves ssh e armazenar no KeyVault	Este modelo utiliza o recurso deploymentScript para gerar chaves ssh e armazena a chave privada no keyVault.
Criar e Implementar um modeloSpec	Este exemplo cria e implementa um recurso templateSpec no mesmo modelo. Este não é um padrão típico destinado apenas a mostrar como o templateSpec e os recursos de implementação se destinam a funcionar em conjunto.
Criar TemplateSpecs a partir de Modelos da Galeria de Modelos	Este exemplo contém um script para migrar facilmente modelos de galeria de modelos para os recursos templateSpec. O modelo fornecido irá implementar todos os modelos que podem ser exportados com o script de migração.
Implementar a configuração do SQL Always ON com o SQL Máquinas Virtuais existente	Implemente a configuração do SQL Always ON com o SQL Máquinas Virtuais existente. As máquinas virtuais já devem estar associadas a um domínio existente e têm de estar a executar a versão empresarial do SQL Server.
Azure Synapse Prova de Conceito	Este modelo cria um ambiente de prova de conceito para Azure Synapse, incluindo Conjuntos de SQL e Conjuntos do Apache Spark opcionais
Criar um AppServicePlan e uma Aplicação num ASEv3	Criar um AppServicePlan e uma Aplicação num ASEv3
Criar um Recurso de Nova Relíquia Nativo do Azure	Este modelo configura um "Azure Native New Relic Service" para monitorizar recursos na sua subscrição do Azure.

Definição de recurso terraform (fornecedor AzAPI)

O tipo de recurso de implementações pode ser implementado em:

• Grupos de recursos
• Subscrições
• Grupos de gestão
• Inquilinos

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

Formato do recurso

Para criar um recurso Microsoft.Resources/deployments, adicione o seguinte Terraform 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

implementações

Nome	Descrição	Valor
tipo	O tipo de recurso	"Microsoft.Resources/deployments@2022-09-01"
name	O nome do recurso	cadeia (obrigatório) Limite de carateres: 1-64 Carateres válidos: Alfanuméricos, sublinhados, parênteses, hífenes e períodos.
localização	A localização para armazenar os dados de implementação.	string
parent_id	Para implementar num grupo de recursos, utilize o ID desse grupo de recursos. Para implementar numa subscrição, utilize o ID dessa subscrição. Para implementar num grupo de gestão, utilize o ID desse grupo de gestão. Para implementar num inquilino, utilize /.	cadeia (obrigatório)
etiquetas	Etiquetas de implementação	Dicionário de nomes e valores de etiquetas.
propriedades	As propriedades de implementação.	DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended (necessário)
resourceGroup	O nome do grupo de recursos a implementar. Se não for fornecido, utiliza o grupo de recursos da operação de implementação.	string
subscriptionId	O ID da subscrição a implementar. Se não for fornecido, utiliza a subscrição da operação de implementação.	string

DeploymentPropertiesOrDeploymentPropertiesExtended

Nome	Descrição	Valor
debugSetting	A definição de depuração da implementação.	DepuraçãoDepuração
expressionEvaluationOptions	Especifica se as expressões de modelo são avaliadas no âmbito do modelo principal ou do modelo aninhado. Aplicável apenas a modelos aninhados. Se não for especificado, o valor predefinido é externo.	ExpressionEvaluationOptions
mode	O modo utilizado para implementar recursos. Este valor pode ser Incremental ou Complete. No modo Incremental, os recursos são implementados sem eliminar recursos existentes que não estão incluídos no modelo. No modo Completo, os recursos são implementados e os recursos existentes no grupo de recursos que não estão incluídos no modelo são eliminados. Tenha cuidado ao utilizar o Modo completo, uma vez que pode eliminar recursos involuntariamente.	"Concluído" "Incremental" (obrigatório)
onErrorDeployment	A implementação no comportamento do erro.	OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended
parâmetros	Pares de nomes e valores que definem os parâmetros de implementação do modelo. Utilize este elemento quando pretender fornecer os valores de parâmetros diretamente no pedido em vez de ligar a um ficheiro de parâmetro existente. Utilize a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambos. Pode ser um JObject ou uma cadeia JSON bem formada.
parametersLink	O URI do ficheiro de parâmetros. Utilize este elemento para ligar a um ficheiro de parâmetros existente. Utilize a propriedade parametersLink ou a propriedade parameters, mas não ambos.	ParametersLink
modelo	O conteúdo do modelo. Utilize este elemento quando pretender transmitir a sintaxe do modelo diretamente no pedido em vez de ligar a um modelo existente. Pode ser uma cadeia JObject ou JSON bem formada. Utilize a propriedade templateLink ou a propriedade do modelo, mas não ambas.
templateLink	O URI do modelo. Utilize a propriedade templateLink ou a propriedade do modelo, mas não ambas.	TemplateLink

DepuraçãoDepuração

Nome	Descrição	Valor
detailLevel	Especifica o tipo de informações a registar para depuração. Os valores permitidos não são nenhum, requestContent, responseContent ou requestContent e responseContent separados por uma vírgula. A predefinição é Nenhum. Ao definir este valor, considere cuidadosamente o tipo de informação que está a transmitir durante a implementação. Ao registar informações sobre o pedido ou a resposta, pode potencialmente expor dados confidenciais obtidos através das operações de implementação.	string

ExpressionEvaluationOptions

Nome	Descrição	Valor
scope	O âmbito a utilizar para a avaliação de parâmetros, variáveis e funções num modelo aninhado.	"Interior" "NotSpecified" "Exterior"

OnErrorDeploymentOrOnErrorDeploymentExtended

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

ParametersLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se estiver incluído, tem de corresponder a ContentVersion no modelo.	string
URI	O URI do ficheiro de parâmetros.	cadeia (obrigatório)

TemplateLink

Nome	Descrição	Valor
contentVersion	Se estiver incluído, tem de corresponder a ContentVersion no modelo.	string
ID	O ID de recurso de uma Especificação de Modelo. Utilize o ID ou a propriedade URI, mas não ambos.	string
queryString	A cadeia de consulta (por exemplo, um token de SAS) a ser utilizada com o URI templateLink.	string
relativePath	A propriedade relativePath pode ser utilizada para implementar um modelo ligado numa localização relativa ao principal. Se o modelo principal tiver sido associado a um TemplateSpec, isto fará referência a um artefacto no TemplateSpec. Se o elemento principal tiver sido associado a um URI, a implementação subordinada será uma combinação dos URIs parentais e relativePath	string
URI	O URI do modelo a implementar. Utilize a propriedade URI ou ID, mas não ambas.	string