Microsoft.MachineLearningServices-Arbeitsbereiche 2020-05-15-preview
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Bicep-Ressourcendefinition
Der Ressourcentyp "Arbeitsbereiche" kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:
- Ressourcengruppen – Siehe Ressourcengruppenbereitstellungsbefehle
Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.
Ressourcenformat
Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces-Ressource zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage die folgende Bicep hinzu.
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-05-15-preview' = {
identity: {
type: 'string'
userAssignedIdentities: {
{customized property}: {}
}
}
location: 'string'
name: 'string'
properties: {
allowPublicAccessWhenBehindVnet: bool
applicationInsights: 'string'
containerRegistry: 'string'
description: 'string'
discoveryUrl: 'string'
encryption: {
keyVaultProperties: {
identityClientId: 'string'
keyIdentifier: 'string'
keyVaultArmId: 'string'
}
status: 'string'
}
friendlyName: 'string'
hbiWorkspace: bool
imageBuildCompute: 'string'
keyVault: 'string'
sharedPrivateLinkResources: [
{
name: 'string'
properties: {
groupId: 'string'
privateLinkResourceId: 'string'
requestMessage: 'string'
status: 'string'
}
}
]
storageAccount: 'string'
}
sku: {
name: 'string'
tier: 'string'
}
tags: {
{customized property}: 'string'
}
}
Eigenschaftswerte
EncryptionProperty
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
keyVaultProperties | Customer Key Vault-Eigenschaften. | KeyVaultProperties (erforderlich) |
Status | Gibt an, ob die Verschlüsselung für den Arbeitsbereich aktiviert ist. | "Deaktiviert" "Aktiviert" (erforderlich) |
Identität
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Art | Der Identitätstyp. | 'None' 'SystemAssigned' "SystemAssigned,UserAssigned" "UserAssigned" |
userAssignedIdentities | Dem Benutzer zugewiesene Identitäten, die der Ressource zugeordnet sind. | UserAssignedIdentities- |
KeyVaultProperties
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
identityClientId | Für die zukünftige Verwendung – Die Client-ID der Identität, die für den Zugriff auf den Schlüsseltresor verwendet wird. | Schnur |
keyIdentifier | Schlüsseltresor-URI für den Zugriff auf den Verschlüsselungsschlüssel. | Zeichenfolge (erforderlich) |
keyVaultArmId | Die ArmId des keyVault-Schlüssels, in dem der vom Kunden gehörende Verschlüsselungsschlüssel vorhanden ist. | Zeichenfolge (erforderlich) |
Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Identität | Die Identität der Ressource. | Identity |
Ort | Gibt den Speicherort der Ressource an. | Schnur |
Name | Der Ressourcenname | Zeichenfolge (erforderlich) |
Eigenschaften | Die Eigenschaften des Maschinellen Lernarbeitsbereichs. | WorkspaceProperties- |
Sku | Die Sku des Arbeitsbereichs. | Sku- |
Schilder | Ressourcentags | Wörterbuch der Tagnamen und -werte. Siehe Tags in Vorlagen |
ResourceTags
Name | Beschreibung | Wert |
---|
SharedPrivateLinkResource
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Name | Eindeutiger Name des privaten Links. | Schnur |
Eigenschaften | Ressourceneigenschaften. | SharedPrivateLinkResourceProperty- |
SharedPrivateLinkResourceProperty
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
groupId | Die GRUPPEN-ID der privaten Verknüpfungsressource. | Schnur |
privateLinkResourceId | Die Ressourcen-ID, zu der private Verknüpfungen verknüpft sind. | Schnur |
requestMessage | Anforderungsnachricht. | Schnur |
Status | Gibt an, ob die Verbindung vom Besitzer des Diensts genehmigt/abgelehnt/entfernt wurde. | "Genehmigt" "Getrennt" "Ausstehend" "Abgelehnt" "Timeout" |
Sku
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Name | Name der Sku | Schnur |
Rang | Ebene der Sku wie Basic oder Enterprise | Schnur |
UserAssignedIdentities
Name | Beschreibung | Wert |
---|
UserAssignedIdentity
Name | Beschreibung | Wert |
---|
WorkspaceProperties
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
allowPublicAccessWhenBehindVnet | Das Kennzeichen, das angibt, ob der öffentliche Zugriff hinter VNet zugelassen werden soll. | Bool |
applicationInsights | ARM-ID der Anwendungserkenntnisse, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet sind. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
containerRegistry | ARM-ID der Containerregistrierung, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
Beschreibung | Die Beschreibung dieses Arbeitsbereichs. | Schnur |
discoveryUrl | URL für den Ermittlungsdienst, um regionale Endpunkte für Machine Learning Experimentation Services zu identifizieren | Schnur |
Verschlüsselung | Die Verschlüsselungseinstellungen des Azure ML-Arbeitsbereichs. | EncryptionProperty- |
friendlyName | Der Anzeigename für diesen Arbeitsbereich. Dieser Name in veränderbarer Weise | Schnur |
hbiWorkspace | Das Kennzeichen, um HBI-Daten im Arbeitsbereich zu signalisieren und diagnosedaten zu reduzieren, die vom Dienst gesammelt werden | Bool |
imageBuildCompute | Der Computename für den Imagebuild | Schnur |
keyVault | ARM-ID des Schlüsseltresors, der diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
sharedPrivateLinkResources | Die Liste der freigegebenen ressourcen für private Links in diesem Arbeitsbereich. | SharedPrivateLinkResource-[] |
storageAccount | ARM-ID des Speicherkontos, das diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
Schnellstartbeispiele
Die folgenden Schnellstartbeispiele stellen diesen Ressourcentyp bereit.
Bicep-Datei | Beschreibung |
---|---|
Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
Azure AI Studio Network Restricted | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit deaktiviertem privaten Link und Ausstieg einrichten, wobei microsoftverwaltete Schlüssel für Verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden. |
Azure AI Studio Network Restricted | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit deaktiviertem privaten Link und Ausstieg einrichten, wobei microsoftverwaltete Schlüssel für Verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden. |
Azure AI Studio mit Microsoft Entra ID-Authentifizierung | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit der Microsoft Entra ID-Authentifizierung für abhängige Ressourcen einrichten, z. B. Azure AI Services und Azure Storage. |
Von Azure Machine Learning end-to-End-Setup | Diese Gruppe von Bicep-Vorlagen veranschaulicht, wie Azure Machine Learning end-to-End in einer sicheren Einrichtung eingerichtet wird. Diese Referenzimplementierung umfasst den Arbeitsbereich, einen Computecluster, eine Computeinstanz und einen angefügten privaten AKS-Cluster. |
end-to-End-Setup (Legacy) von Azure Machine Learning | Diese Gruppe von Bicep-Vorlagen veranschaulicht, wie Azure Machine Learning end-to-End in einer sicheren Einrichtung eingerichtet wird. Diese Referenzimplementierung umfasst den Arbeitsbereich, einen Computecluster, eine Computeinstanz und einen angefügten privaten AKS-Cluster. |
Erstellen eines AKS-Computeziels mit einer privaten IP-Adresse | Diese Vorlage erstellt ein AKS-Computeziel in einem bestimmten Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereich mit einer privaten IP-Adresse. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs | Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den minimalen Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning benötigen. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (CMK) | Diese Bereitstellungsvorlage gibt an, wie Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit dienstseitiger Verschlüsselung mit Ihren Verschlüsselungsschlüsseln erstellen. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (CMK) | Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Das Beispiel zeigt, wie Sie Azure Machine Learning für die Verschlüsselung mit einem vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssel konfigurieren. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (Legacy) | Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning in einem isolierten Netzwerk benötigen. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (vnet) | Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning in einem isolierten Netzwerk benötigen. |
Bereitstellen von secure Azure AI Studio mit einem verwalteten virtuellen Netzwerk | Diese Vorlage erstellt eine sichere Azure AI Studio-Umgebung mit robusten Netzwerk- und Identitätssicherheitseinschränkungen. |
ARM-Vorlagenressourcendefinition
Der Ressourcentyp "Arbeitsbereiche" kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:
- Ressourcengruppen – Siehe Ressourcengruppenbereitstellungsbefehle
Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.
Ressourcenformat
Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces-Ressource zu erstellen, fügen Sie der Vorlage den folgenden JSON-Code hinzu.
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
"apiVersion": "2020-05-15-preview",
"name": "string",
"identity": {
"type": "string",
"userAssignedIdentities": {
"{customized property}": {
}
}
},
"location": "string",
"properties": {
"allowPublicAccessWhenBehindVnet": "bool",
"applicationInsights": "string",
"containerRegistry": "string",
"description": "string",
"discoveryUrl": "string",
"encryption": {
"keyVaultProperties": {
"identityClientId": "string",
"keyIdentifier": "string",
"keyVaultArmId": "string"
},
"status": "string"
},
"friendlyName": "string",
"hbiWorkspace": "bool",
"imageBuildCompute": "string",
"keyVault": "string",
"sharedPrivateLinkResources": [
{
"name": "string",
"properties": {
"groupId": "string",
"privateLinkResourceId": "string",
"requestMessage": "string",
"status": "string"
}
}
],
"storageAccount": "string"
},
"sku": {
"name": "string",
"tier": "string"
},
"tags": {
"{customized property}": "string"
}
}
Eigenschaftswerte
EncryptionProperty
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
keyVaultProperties | Customer Key Vault-Eigenschaften. | KeyVaultProperties (erforderlich) |
Status | Gibt an, ob die Verschlüsselung für den Arbeitsbereich aktiviert ist. | "Deaktiviert" "Aktiviert" (erforderlich) |
Identität
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Art | Der Identitätstyp. | 'None' 'SystemAssigned' "SystemAssigned,UserAssigned" "UserAssigned" |
userAssignedIdentities | Dem Benutzer zugewiesene Identitäten, die der Ressource zugeordnet sind. | UserAssignedIdentities- |
KeyVaultProperties
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
identityClientId | Für die zukünftige Verwendung – Die Client-ID der Identität, die für den Zugriff auf den Schlüsseltresor verwendet wird. | Schnur |
keyIdentifier | Schlüsseltresor-URI für den Zugriff auf den Verschlüsselungsschlüssel. | Zeichenfolge (erforderlich) |
keyVaultArmId | Die ArmId des keyVault-Schlüssels, in dem der vom Kunden gehörende Verschlüsselungsschlüssel vorhanden ist. | Zeichenfolge (erforderlich) |
Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
apiVersion | Die API-Version | "2020-05-15-preview" |
Identität | Die Identität der Ressource. | Identity |
Ort | Gibt den Speicherort der Ressource an. | Schnur |
Name | Der Ressourcenname | Zeichenfolge (erforderlich) |
Eigenschaften | Die Eigenschaften des Maschinellen Lernarbeitsbereichs. | WorkspaceProperties- |
Sku | Die Sku des Arbeitsbereichs. | Sku- |
Schilder | Ressourcentags | Wörterbuch der Tagnamen und -werte. Siehe Tags in Vorlagen |
Art | Der Ressourcentyp | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces" |
ResourceTags
Name | Beschreibung | Wert |
---|
SharedPrivateLinkResource
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Name | Eindeutiger Name des privaten Links. | Schnur |
Eigenschaften | Ressourceneigenschaften. | SharedPrivateLinkResourceProperty- |
SharedPrivateLinkResourceProperty
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
groupId | Die GRUPPEN-ID der privaten Verknüpfungsressource. | Schnur |
privateLinkResourceId | Die Ressourcen-ID, zu der private Verknüpfungen verknüpft sind. | Schnur |
requestMessage | Anforderungsnachricht. | Schnur |
Status | Gibt an, ob die Verbindung vom Besitzer des Diensts genehmigt/abgelehnt/entfernt wurde. | "Genehmigt" "Getrennt" "Ausstehend" "Abgelehnt" "Timeout" |
Sku
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Name | Name der Sku | Schnur |
Rang | Ebene der Sku wie Basic oder Enterprise | Schnur |
UserAssignedIdentities
Name | Beschreibung | Wert |
---|
UserAssignedIdentity
Name | Beschreibung | Wert |
---|
WorkspaceProperties
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
allowPublicAccessWhenBehindVnet | Das Kennzeichen, das angibt, ob der öffentliche Zugriff hinter VNet zugelassen werden soll. | Bool |
applicationInsights | ARM-ID der Anwendungserkenntnisse, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet sind. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
containerRegistry | ARM-ID der Containerregistrierung, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
Beschreibung | Die Beschreibung dieses Arbeitsbereichs. | Schnur |
discoveryUrl | URL für den Ermittlungsdienst, um regionale Endpunkte für Machine Learning Experimentation Services zu identifizieren | Schnur |
Verschlüsselung | Die Verschlüsselungseinstellungen des Azure ML-Arbeitsbereichs. | EncryptionProperty- |
friendlyName | Der Anzeigename für diesen Arbeitsbereich. Dieser Name in veränderbarer Weise | Schnur |
hbiWorkspace | Das Kennzeichen, um HBI-Daten im Arbeitsbereich zu signalisieren und diagnosedaten zu reduzieren, die vom Dienst gesammelt werden | Bool |
imageBuildCompute | Der Computename für den Imagebuild | Schnur |
keyVault | ARM-ID des Schlüsseltresors, der diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
sharedPrivateLinkResources | Die Liste der freigegebenen ressourcen für private Links in diesem Arbeitsbereich. | SharedPrivateLinkResource-[] |
storageAccount | ARM-ID des Speicherkontos, das diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
Schnellstartvorlagen
Die folgenden Schnellstartvorlagen stellen diesen Ressourcentyp bereit.
Schablone | Beschreibung |
---|---|
Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung |
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung |
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung |
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
Azure AI Studio Network Restricted |
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit deaktiviertem privaten Link und Ausstieg einrichten, wobei microsoftverwaltete Schlüssel für Verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden. |
Azure AI Studio Network Restricted |
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit deaktiviertem privaten Link und Ausstieg einrichten, wobei microsoftverwaltete Schlüssel für Verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden. |
Azure AI Studio mit Microsoft Entra ID-Authentifizierung |
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit der Microsoft Entra ID-Authentifizierung für abhängige Ressourcen einrichten, z. B. Azure AI Services und Azure Storage. |
Von Azure Machine Learning end-to-End-Setup |
Diese Gruppe von Bicep-Vorlagen veranschaulicht, wie Azure Machine Learning end-to-End in einer sicheren Einrichtung eingerichtet wird. Diese Referenzimplementierung umfasst den Arbeitsbereich, einen Computecluster, eine Computeinstanz und einen angefügten privaten AKS-Cluster. |
end-to-End-Setup (Legacy) von Azure Machine Learning |
Diese Gruppe von Bicep-Vorlagen veranschaulicht, wie Azure Machine Learning end-to-End in einer sicheren Einrichtung eingerichtet wird. Diese Referenzimplementierung umfasst den Arbeitsbereich, einen Computecluster, eine Computeinstanz und einen angefügten privaten AKS-Cluster. |
Azure Machine Learning Workspace |
Diese Vorlage erstellt einen neuen Azure Machine Learning Workspace zusammen mit einem verschlüsselten Speicherkonto, KeyVault und Applications Insights Logging |
Erstellen eines AML-Arbeitsbereichs mit mehreren Datasets & Datenspeichern |
Diese Vorlage erstellt den Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit mehreren Datasets & Datenspeichern. |
Erstellen eines AKS-Computeziels mit einer privaten IP-Adresse |
Diese Vorlage erstellt ein AKS-Computeziel in einem bestimmten Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereich mit einer privaten IP-Adresse. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs |
Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den minimalen Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning benötigen. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (CMK) |
Diese Bereitstellungsvorlage gibt an, wie Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit dienstseitiger Verschlüsselung mit Ihren Verschlüsselungsschlüsseln erstellen. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (CMK) |
Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Das Beispiel zeigt, wie Sie Azure Machine Learning für die Verschlüsselung mit einem vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssel konfigurieren. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (Legacy) |
Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning in einem isolierten Netzwerk benötigen. |
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (vnet) |
Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning in einem isolierten Netzwerk benötigen. |
Bereitstellen von secure Azure AI Studio mit einem verwalteten virtuellen Netzwerk |
Diese Vorlage erstellt eine sichere Azure AI Studio-Umgebung mit robusten Netzwerk- und Identitätssicherheitseinschränkungen. |
Terraform -Ressourcendefinition (AzAPI-Anbieter)
Der Ressourcentyp "Arbeitsbereiche" kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:
- Ressourcengruppe
Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.
Ressourcenformat
Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces-Ressource zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage die folgende Terraform hinzu.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-05-15-preview"
name = "string"
identity = {
type = "string"
userAssignedIdentities = {
{customized property} = {
}
}
}
location = "string"
sku = {
name = "string"
tier = "string"
}
tags = {
{customized property} = "string"
}
body = jsonencode({
properties = {
allowPublicAccessWhenBehindVnet = bool
applicationInsights = "string"
containerRegistry = "string"
description = "string"
discoveryUrl = "string"
encryption = {
keyVaultProperties = {
identityClientId = "string"
keyIdentifier = "string"
keyVaultArmId = "string"
}
status = "string"
}
friendlyName = "string"
hbiWorkspace = bool
imageBuildCompute = "string"
keyVault = "string"
sharedPrivateLinkResources = [
{
name = "string"
properties = {
groupId = "string"
privateLinkResourceId = "string"
requestMessage = "string"
status = "string"
}
}
]
storageAccount = "string"
}
})
}
Eigenschaftswerte
EncryptionProperty
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
keyVaultProperties | Customer Key Vault-Eigenschaften. | KeyVaultProperties (erforderlich) |
Status | Gibt an, ob die Verschlüsselung für den Arbeitsbereich aktiviert ist. | "Deaktiviert" "Aktiviert" (erforderlich) |
Identität
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Art | Der Identitätstyp. | 'None' 'SystemAssigned' "SystemAssigned,UserAssigned" "UserAssigned" |
userAssignedIdentities | Dem Benutzer zugewiesene Identitäten, die der Ressource zugeordnet sind. | UserAssignedIdentities- |
KeyVaultProperties
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
identityClientId | Für die zukünftige Verwendung – Die Client-ID der Identität, die für den Zugriff auf den Schlüsseltresor verwendet wird. | Schnur |
keyIdentifier | Schlüsseltresor-URI für den Zugriff auf den Verschlüsselungsschlüssel. | Zeichenfolge (erforderlich) |
keyVaultArmId | Die ArmId des keyVault-Schlüssels, in dem der vom Kunden gehörende Verschlüsselungsschlüssel vorhanden ist. | Zeichenfolge (erforderlich) |
Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Identität | Die Identität der Ressource. | Identity |
Ort | Gibt den Speicherort der Ressource an. | Schnur |
Name | Der Ressourcenname | Zeichenfolge (erforderlich) |
Eigenschaften | Die Eigenschaften des Maschinellen Lernarbeitsbereichs. | WorkspaceProperties- |
Sku | Die Sku des Arbeitsbereichs. | Sku- |
Schilder | Ressourcentags | Wörterbuch der Tagnamen und -werte. |
Art | Der Ressourcentyp | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-05-15-preview" |
ResourceTags
Name | Beschreibung | Wert |
---|
SharedPrivateLinkResource
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Name | Eindeutiger Name des privaten Links. | Schnur |
Eigenschaften | Ressourceneigenschaften. | SharedPrivateLinkResourceProperty- |
SharedPrivateLinkResourceProperty
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
groupId | Die GRUPPEN-ID der privaten Verknüpfungsressource. | Schnur |
privateLinkResourceId | Die Ressourcen-ID, zu der private Verknüpfungen verknüpft sind. | Schnur |
requestMessage | Anforderungsnachricht. | Schnur |
Status | Gibt an, ob die Verbindung vom Besitzer des Diensts genehmigt/abgelehnt/entfernt wurde. | "Genehmigt" "Getrennt" "Ausstehend" "Abgelehnt" "Timeout" |
Sku
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
Name | Name der Sku | Schnur |
Rang | Ebene der Sku wie Basic oder Enterprise | Schnur |
UserAssignedIdentities
Name | Beschreibung | Wert |
---|
UserAssignedIdentity
Name | Beschreibung | Wert |
---|
WorkspaceProperties
Name | Beschreibung | Wert |
---|---|---|
allowPublicAccessWhenBehindVnet | Das Kennzeichen, das angibt, ob der öffentliche Zugriff hinter VNet zugelassen werden soll. | Bool |
applicationInsights | ARM-ID der Anwendungserkenntnisse, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet sind. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
containerRegistry | ARM-ID der Containerregistrierung, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
Beschreibung | Die Beschreibung dieses Arbeitsbereichs. | Schnur |
discoveryUrl | URL für den Ermittlungsdienst, um regionale Endpunkte für Machine Learning Experimentation Services zu identifizieren | Schnur |
Verschlüsselung | Die Verschlüsselungseinstellungen des Azure ML-Arbeitsbereichs. | EncryptionProperty- |
friendlyName | Der Anzeigename für diesen Arbeitsbereich. Dieser Name in veränderbarer Weise | Schnur |
hbiWorkspace | Das Kennzeichen, um HBI-Daten im Arbeitsbereich zu signalisieren und diagnosedaten zu reduzieren, die vom Dienst gesammelt werden | Bool |
imageBuildCompute | Der Computename für den Imagebuild | Schnur |
keyVault | ARM-ID des Schlüsseltresors, der diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
sharedPrivateLinkResources | Die Liste der freigegebenen ressourcen für private Links in diesem Arbeitsbereich. | SharedPrivateLinkResource-[] |
storageAccount | ARM-ID des Speicherkontos, das diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |