Integrace služeb Azure AI s konektorem Service Connector

Článek
10/16/2024

Tato stránka ukazuje podporované metody ověřování a klienty a ukazuje ukázkový kód, který můžete použít k připojení služeb Azure AI k jiným cloudovým službám pomocí konektoru služby. Stále se můžete připojit ke službám Azure AI pomocí jiných metod. Tato stránka také zobrazuje výchozí názvy proměnných prostředí a hodnoty, které získáte při vytváření připojení služby.

Podporované výpočetní služby

Konektor služby se dá použít k připojení následujících výpočetních služeb ke službám Azure AI:

Azure App Service
Azure Container Apps
Azure Functions
Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Spring Apps

Podporované typy ověřování a typy klientů

Následující tabulka ukazuje, které kombinace metod ověřování a klientů se podporují pro připojení výpočetní služby ke službám Azure AI pomocí konektoru služby. "Ano" označuje, že kombinace je podporována, zatímco "Ne" označuje, že není podporována.

Typ klienta	Spravovaná identita přiřazená systémem	Spravovaná identita přiřazená uživatelem	Tajný kód/připojovací řetězec	Instanční objekt
.NET	Ano	Ano	Ano	Yes
Java	Ano	Ano	Ano	Yes
Node.js	Ano	Ano	Ano	Yes
Python	Ano	Ano	Ano	Yes
Nic	Ano	Ano	Ano	Yes

Tato tabulka označuje, že jsou podporovány všechny kombinace typů klientů a metod ověřování v tabulce. Všechny typy klientů můžou pro připojení ke službám Azure AI pomocí konektoru služby použít některou z metod ověřování.

Výchozí názvy proměnných prostředí nebo vlastnosti aplikace a ukázkový kód

Pomocí níže uvedených podrobností o připojení připojte výpočetní služby ke službám Azure AI. Další informace o konvencích vytváření názvů najdete v interním článku o konektoru služby.

Spravovaná identita přiřazená systémem

Výchozí název proměnné prostředí	Popis	Ukázková hodnota
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Koncový bod Azure OpenAI	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Služba zprostředkovatele tokenů Azure Cognitive Services	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	Koncový bod rozhraní API pro převod řeči na text (Standard)	`https://<location>.stt.speech.microsoft.com`

Ukázkový kód

Pokud se chcete připojit ke službám Azure AI pomocí spravované identity přiřazené systémem, projděte si následující postup a kód.

Klientskou knihovnu Azure můžete použít pro přístup k různým kognitivním rozhraním API, která podporují služby Azure AI Services. Jako příklad v této ukázce používáme Analýza textu Azure AI. Projděte si žádosti o ověření ve službách Azure AI a volejte přímo kognitivní rozhraní API.

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme Azure.AI.TextAnalytics .
```
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
```

Ověřte se pomocí knihovny identit Azure a získejte koncový bod služby Azure AI Services z proměnných prostředí přidaných konektorem služby Service Connector. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

using Azure.AI.TextAnalytics;
using Azure.Identity;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// system-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential();

// user-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential(
//     new DefaultAzureCredentialOptions
//     {
//         ManagedIdentityClientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
//     });

// service principal 
// var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_TENANTID");
// var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
// var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET");
// var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
  new Uri(endpoint),
  credential);

Do souboru pom.xml přidejte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
    <version>5.1.12</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.11.4</version>
</dependency>

Ověřte se pomocí azure-identity a získejte koncový bod služby Azure AI Services z proměnných prostředí přidaných konektorem služby Service Connector. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();

// for user-assigned managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
//     .managedIdentityClientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
//     .build();

// for service principal
// ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
//   .clientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
//   .clientSecret(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET"))
//   .tenantId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_TENANTID"))
//   .build();

String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
    .credential(credential)
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
```

import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.identity import ManagedIdentityCredential, ClientSecretCredential

# Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
# system-assigned managed identity
# cred = ManagedIdentityCredential()

# user-assigned managed identity
# managed_identity_client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
# cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)

# service principal
# tenant_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_TENANTID')
# client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
# client_secret = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET')
# cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
endpoint = os.getenv('AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')

language_service_client = TextAnalyticsClient(
  endpoint=endpoint, 
  credential=cred)

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme ai-text-analytics .
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
```

Ověřte se pomocí @azure/identity a získejte koncový bod služby Azure AI Services z proměnných prostředí přidaných konektorem služby Service Connector. Při použití následujícího kódu odkomentujte část fragmentu kódu pro typ ověřování, který chcete použít.

import { DefaultAzureCredential,ClientSecretCredential } from "@azure/identity";
const { TextAnalyticsClient } = require("@azure/ai-text-analytics");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-assigned managed identity
// const credential = new DefaultAzureCredential();

// for user-assigned managed identity
// const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
// const credential = new DefaultAzureCredential({
//     managedIdentityClientId: clientId
// });

// for service principal
// const tenantId = process.env.AZURE_AISERVICES_TENANTID;
// const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
// const clientSecret = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET;
// const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);

Spravovaná identita přiřazená uživatelem

Výchozí název proměnné prostředí	Popis	Ukázková hodnota
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Koncový bod Azure OpenAI	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Služba zprostředkovatele tokenů Azure Cognitive Services	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	Koncový bod rozhraní API pro převod řeči na text (Standard)	`https://<location>.stt.speech.microsoft.com`
AZURE_AISERVICES_CLIENTID	ID klienta	`<client-ID>`

Ukázkový kód

Projděte si následující kroky a kód a připojte se ke službám Azure AI pomocí spravované identity přiřazené uživatelem.

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme Azure.AI.TextAnalytics .
```
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
```

using Azure.AI.TextAnalytics;
using Azure.Identity;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// system-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential();

// user-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential(
//     new DefaultAzureCredentialOptions
//     {
//         ManagedIdentityClientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
//     });

// service principal 
// var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_TENANTID");
// var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
// var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET");
// var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
  new Uri(endpoint),
  credential);

Do souboru pom.xml přidejte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
    <version>5.1.12</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.11.4</version>
</dependency>

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();

// for user-assigned managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
//     .managedIdentityClientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
//     .build();

// for service principal
// ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
//   .clientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
//   .clientSecret(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET"))
//   .tenantId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_TENANTID"))
//   .build();

String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
    .credential(credential)
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
```

import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.identity import ManagedIdentityCredential, ClientSecretCredential

# Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
# system-assigned managed identity
# cred = ManagedIdentityCredential()

# user-assigned managed identity
# managed_identity_client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
# cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)

# service principal
# tenant_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_TENANTID')
# client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
# client_secret = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET')
# cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
endpoint = os.getenv('AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')

language_service_client = TextAnalyticsClient(
  endpoint=endpoint, 
  credential=cred)

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme ai-text-analytics .
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
```

import { DefaultAzureCredential,ClientSecretCredential } from "@azure/identity";
const { TextAnalyticsClient } = require("@azure/ai-text-analytics");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-assigned managed identity
// const credential = new DefaultAzureCredential();

// for user-assigned managed identity
// const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
// const credential = new DefaultAzureCredential({
//     managedIdentityClientId: clientId
// });

// for service principal
// const tenantId = process.env.AZURE_AISERVICES_TENANTID;
// const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
// const clientSecret = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET;
// const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);

Connection string

Výchozí název proměnné prostředí	Popis	Ukázková hodnota
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Koncový bod Azure OpenAI	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Služba zprostředkovatele tokenů Azure Cognitive Services	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	Koncový bod rozhraní API pro převod řeči na text (Standard)	`https://<location>.stt.speech.microsoft.com`
AZURE_AISERVICES_KEY	Klíč rozhraní API služby Azure AI Services	`<api-key>`

Ukázka kódu

Informace o připojení ke službám Azure AI pomocí připojovací řetězec najdete v následujících krocích a kódu.

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme Azure.AI.TextAnalytics .

dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Core --version 1.40.0

Získejte koncový bod služby Azure AI Services a klíč z proměnných prostředí přidaných konektorem služby Service Connector.

using Azure.AI.TextAnalytics;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT")
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_KEY");

TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
  new Uri(endpoint),
  new AzureKeyCredential(key));

Do souboru pom.xml přidejte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-core</artifactId>
    <version>1.49.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
    <version>5.1.12</version>
</dependency>

Získejte koncový bod služby Azure AI Services a klíč z proměnných prostředí přidaných konektorem služby Service Connector.

String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");
String key = System.getenv("AZURE_AISERVICES_KEY");
TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
    .credential(new AzureKeyCredential(key))
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-core
```

Získejte koncový bod služby Azure AI Services a klíč z proměnných prostředí přidaných konektorem služby Service Connector.

import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

key = os.environ['AZURE_AISERVICES_KEY']
endpoint = os.environ['AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT']
language_service_client = TextAnalyticsClient(
  endpoint=retrieved_endpoint, 
  credential=AzureKeyCredential(key))

Nainstalujte následující závislost. Jako příklad použijeme ai-text-analytics .
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
```

Získejte koncový bod služby Azure AI Services a klíč z proměnných prostředí přidaných konektorem služby Service Connector.

const { TextAnalyticsClient, AzureKeyCredential } = require("@azure/ai-text-analytics");

const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const credential = new AzureKeyCredential(process.env.AZURE_AISERVICES_KEY);

const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);

Instanční objekt

Výchozí název proměnné prostředí	Popis	Ukázková hodnota
AZURE_AISERVICES_OPENAI_BASE	Koncový bod Azure OpenAI	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.openai.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT	Služba zprostředkovatele tokenů Azure Cognitive Services	`https://<your-Azure-AI-Services-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/`
AZURE_AISERVICES_SPEECH_ENDPOINT	Koncový bod rozhraní API pro převod řeči na text (Standard)	`https://<location>.stt.speech.microsoft.com`
AZURE_AISERVICES_CLIENTID	ID klienta	`<client-ID>`
AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET	Tajný klíč klienta	`<client-secret>`
AZURE_AISERVICES_TENANTID	ID vašeho tenanta	`<tenant-ID>`

Ukázkový kód

Informace o připojení ke službám Azure AI pomocí principaL služby najdete v následujících krocích a kódu.

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme Azure.AI.TextAnalytics .
```
dotnet add package Azure.AI.TextAnalytics
dotnet add package Azure.Identity
```

using Azure.AI.TextAnalytics;
using Azure.Identity;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// system-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential();

// user-assigned managed identity
// var credential = new DefaultAzureCredential(
//     new DefaultAzureCredentialOptions
//     {
//         ManagedIdentityClientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
//     });

// service principal 
// var tenantId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_TENANTID");
// var clientId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTID");
// var clientSecret = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET");
// var credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

TextAnalyticsClient languageServiceClient = new(
  new Uri(endpoint),
  credential);

Do souboru pom.xml přidejte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-textanalytics</artifactId>
    <version>5.1.12</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.11.4</version>
</dependency>

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();

// for user-assigned managed identity
// DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
//     .managedIdentityClientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
//     .build();

// for service principal
// ClientSecretCredential credential = new ClientSecretCredentialBuilder()
//   .clientId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTID"))
//   .clientSecret(System.getenv("AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET"))
//   .tenantId(System.getenv("AZURE_AISERVICES_TENANTID"))
//   .build();

String endpoint = System.getenv("AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT");

TextAnalyticsClient languageClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
    .credential(credential)
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme azure-ai-textanalytics .
```
pip install azure-ai-textanalytics==5.1.0
pip install azure-identity
```

import os
from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.identity import ManagedIdentityCredential, ClientSecretCredential

# Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
# system-assigned managed identity
# cred = ManagedIdentityCredential()

# user-assigned managed identity
# managed_identity_client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
# cred = ManagedIdentityCredential(client_id=managed_identity_client_id)

# service principal
# tenant_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_TENANTID')
# client_id = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTID')
# client_secret = os.getenv('AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET')
# cred = ClientSecretCredential(tenant_id=tenant_id, client_id=client_id, client_secret=client_secret)
endpoint = os.getenv('AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT')

language_service_client = TextAnalyticsClient(
  endpoint=endpoint, 
  credential=cred)

Nainstalujte následující závislosti. Jako příklad použijeme ai-text-analytics .
```
npm install @azure/ai-text-analytics@5.1.0
npm install @azure/identity
```

import { DefaultAzureCredential,ClientSecretCredential } from "@azure/identity";
const { TextAnalyticsClient } = require("@azure/ai-text-analytics");

// Uncomment the following lines corresponding to the authentication type you want to use.
// for system-assigned managed identity
// const credential = new DefaultAzureCredential();

// for user-assigned managed identity
// const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
// const credential = new DefaultAzureCredential({
//     managedIdentityClientId: clientId
// });

// for service principal
// const tenantId = process.env.AZURE_AISERVICES_TENANTID;
// const clientId = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTID;
// const clientSecret = process.env.AZURE_AISERVICES_CLIENTSECRET;
// const credential = new ClientSecretCredential(tenantId, clientId, clientSecret);

const endpoint = process.env.AZURE_AISERVICES_COGNITIVESERVICES_ENDPOINT;
const languageClient = new TextAnalyticsClient(endpoint, credential);

Další kroky

Další informace o konektoru Service Connector najdete v níže uvedeném kurzu.

Další informace o konceptech konektoru Service Connector

Sdílet prostřednictvím

Integrace služeb Azure AI s konektorem Service Connector

Podporované výpočetní služby

Podporované typy ověřování a typy klientů

Výchozí názvy proměnných prostředí nebo vlastnosti aplikace a ukázkový kód

Spravovaná identita přiřazená systémem

Ukázkový kód

Spravovaná identita přiřazená uživatelem

Ukázkový kód

Connection string

Ukázka kódu

Instanční objekt

Ukázkový kód

Další kroky

Váš názor

Další materiály