Componentes de Microsoft.Insights 2015-05-01
- más reciente
- 2020-02-02
- 2020-02-02-preview
- 2018-05-01-preview
- 2015-05-01
Observaciones
Para obtener instrucciones sobre la implementación de soluciones de supervisión, consulte Creación de recursos de supervisión mediante Bicep.
Definición de recursos de Bicep
El tipo de recurso components se puede implementar con operaciones destinadas a:
- grupos de recursos: consulte comandos de implementación de grupos de recursos
Para obtener una lista de las propiedades modificadas en cada versión de API, consulte registro de cambios.
Formato de recurso
Para crear un recurso Microsoft.Insights/components, agregue el siguiente bicep a la plantilla.
resource symbolicname 'Microsoft.Insights/components@2015-05-01' = {
kind: 'string'
location: 'string'
name: 'string'
properties: {
Application_Type: 'string'
DisableIpMasking: bool
Flow_Type: 'string'
HockeyAppId: 'string'
ImmediatePurgeDataOn30Days: bool
IngestionMode: 'string'
Request_Source: 'string'
RetentionInDays: int
SamplingPercentage: int
}
tags: {
{customized property}: 'string'
}
}
Valores de propiedad
ApplicationInsightsComponentProperties
| Nombre | Descripción | Valor |
|---|---|---|
| Application_Type | Tipo de aplicación que se está supervisando. | 'otros' 'web' (obligatorio) |
| DisableIpMasking | Deshabilite el enmascaramiento IP. | Bool |
| Flow_Type | Lo usa el sistema de Application Insights para determinar qué tipo de flujo creó este componente. Se debe establecer en "Bluefield" al crear o actualizar un componente a través de la API REST. | 'Bluefield' |
| HockeyAppId | El identificador de aplicación único creado cuando se agrega una nueva aplicación a HockeyApp, que se usa para las comunicaciones con HockeyApp. | cuerda |
| ImmediatePurgeDataOn30Days | Purga los datos inmediatamente después de 30 días. | Bool |
| IngestionMode | Indica el flujo de la ingesta. | "ApplicationInsights" 'ApplicationInsightsWithDiagnosticSettings' 'LogAnalytics' |
| Request_Source | Describe qué herramienta creó este componente de Application Insights. Los clientes que usan esta API deben establecerlo en el valor predeterminado "rest". | 'rest' |
| RetentionInDays | Período de retención en días. | Int |
| SamplingPercentage | Porcentaje de los datos generados por la aplicación que se está supervisando que se muestrean para la telemetría de Application Insights. | Int |
ComponentsResourceTags
| Nombre | Descripción | Valor |
|---|
Microsoft.Insights/components
| Nombre | Descripción | Valor |
|---|---|---|
| amable | Tipo de aplicación a la que hace referencia este componente, que se usa para personalizar la interfaz de usuario. Este valor es una cadena de forma libre, los valores normalmente deben ser uno de los siguientes: web, ios, otros, store, java, phone. | string (obligatorio) |
| ubicación | Ubicación del recurso | string (obligatorio) |
| nombre | El nombre del recurso | string (obligatorio) |
| Propiedades | Propiedades que definen un recurso de componente de Application Insights. | ApplicationInsightsComponentProperties |
| Etiquetas | Etiquetas de recursos | Diccionario de nombres y valores de etiqueta. Consulte etiquetas de en plantillas |
Ejemplos de inicio rápido
En los ejemplos de inicio rápido siguientes se implementa este tipo de recurso.
| Archivo de Bicep | Descripción |
|---|---|
| Application Gateway con API Management interno y Web App | Application Gateway enruta el tráfico de Internet a una instancia de API Management de red virtual (modo interno) que proporciona servicios a una API web hospedada en una aplicación web de Azure. |
| configuración básica de Azure AI Studio | Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con la configuración básica, lo que significa que con el acceso público a Internet habilitado, las claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
| configuración básica de Azure AI Studio | Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con la configuración básica, lo que significa que con el acceso público a Internet habilitado, las claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
| configuración básica de Azure AI Studio | Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con la configuración básica, lo que significa que con el acceso público a Internet habilitado, las claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
| red restringida de Azure AI Studio Network | Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con vínculo privado y salida deshabilitados, mediante claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
| red restringida de Azure AI Studio Network | Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con vínculo privado y salida deshabilitados, mediante claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
| Azure AI Studio con la autenticación de id. de Entra de Microsoft | Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con la autenticación de id. de Entra de Microsoft para recursos dependientes, como Azure AI Services y Azure Storage. |
| Azure Digital Twins con el servicio Function y Private Link | Esta plantilla crea un servicio de Azure Digital Twins configurado con una función de Azure conectada a una red virtual que puede comunicarse a través de un punto de conexión de Private Link a Digital Twins. También crea una zona DNS privada para permitir la resolución sin problemas de nombre de host del punto de conexión de Digital Twins desde la red virtual a la dirección IP de subred interna del punto de conexión privado. El nombre de host se almacena como una configuración en la función de Azure con el nombre "ADT_ENDPOINT". |
| aplicación de funciones de Azure y una función desencadenada por HTTP | En este ejemplo se implementa una aplicación de funciones de Azure y una función desencadenada por HTTP insertada en la plantilla. También implementa un almacén de claves y rellena un secreto con la clave de host de la aplicación de funciones. |
| aplicación de funciones de Azure hospedada en el plan de consumo de Linux | Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de consumo de Linux, que es un plan de hospedaje dinámico. La aplicación se ejecuta a petición y se le factura por ejecución, sin compromiso de recursos permanentes. |
| aplicación de funciones de Azure con una ranura de implementación | Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan Premium con ranura de producción y una ranura de implementación adicional. |
| Aplicación de funciones de Azure con event Hubs e identidad administrada | su plantilla aprovisiona una aplicación de funciones de Azure en un plan de consumo de Linux, junto con un centro de eventos, Azure Storage y Application Insights. La aplicación de funciones puede usar la identidad administrada para conectarse al centro de eventos y a la cuenta de almacenamiento. |
| Azure Function App con virtual Network Integration | Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan Premium con la integración de red virtual regional habilitada para una red virtual recién creada. |
| configuración segura de un extremo a otro de Azure Machine Learning | Este conjunto de plantillas de Bicep muestra cómo configurar Azure Machine Learning de un extremo a otro en una configuración segura. Esta implementación de referencia incluye el área de trabajo, un clúster de proceso, una instancia de proceso y un clúster de AKS privado asociado. |
| configuración segura de un extremo a otro de Azure Machine Learning (heredado) | Este conjunto de plantillas de Bicep muestra cómo configurar Azure Machine Learning de un extremo a otro en una configuración segura. Esta implementación de referencia incluye el área de trabajo, un clúster de proceso, una instancia de proceso y un clúster de AKS privado asociado. |
| Crear un destino de proceso de AKS con una dirección IP privada | Esta plantilla crea un destino de proceso de AKS en un área de trabajo de Azure Machine Learning Service con una dirección IP privada. |
| Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service | Esta plantilla de implementación especifica un área de trabajo de Azure Machine Learning y sus recursos asociados, incluidos Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights y Azure Container Registry. Esta configuración describe el conjunto mínimo de recursos que necesita para empezar a trabajar con Azure Machine Learning. |
| Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service (CMK) | Esta plantilla de implementación especifica cómo crear un área de trabajo de Azure Machine Learning con cifrado del lado servicio mediante las claves de cifrado. |
| Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service (CMK) | Esta plantilla de implementación especifica un área de trabajo de Azure Machine Learning y sus recursos asociados, incluidos Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights y Azure Container Registry. En el ejemplo se muestra cómo configurar Azure Machine Learning para el cifrado con una clave de cifrado administrada por el cliente. |
| Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service (heredada) | Esta plantilla de implementación especifica un área de trabajo de Azure Machine Learning y sus recursos asociados, incluidos Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights y Azure Container Registry. Esta configuración describe el conjunto de recursos que necesita para empezar a trabajar con Azure Machine Learning en una configuración aislada de red. |
| Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service (vnet) | Esta plantilla de implementación especifica un área de trabajo de Azure Machine Learning y sus recursos asociados, incluidos Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights y Azure Container Registry. Esta configuración describe el conjunto de recursos que necesita para empezar a trabajar con Azure Machine Learning en una configuración aislada de red. |
| Creación de API Management en una red virtual interna con App Gateway | En esta plantilla se muestra cómo crear una instancia de Azure API Management en una red privada protegida por Azure Application Gateway. |
| Crear aplicación de funciones y de almacenamiento seguro para puntos de conexión privados | Esta plantilla permite implementar una aplicación de funciones de Azure que se comunica con Azure Storage a través de puntos de conexión privados. |
| Crea una aplicación de microservicios Dapr mediante Container Apps | Cree una aplicación de microservicios de Dapr mediante Container Apps. |
| Crea una aplicación dapr pub-sub servicebus mediante Container Apps | Cree una aplicación pub-sub servicebus de Dapr mediante Container Apps. |
| Implementación de una sencilla aplicación de microservicios de Azure Spring Apps | Esta plantilla implementa una sencilla aplicación de microservicios de Azure Spring Apps para que se ejecute en Azure. |
| Implementación de un plan de Azure Functions Premium habilitado para AZ | Esta plantilla permite implementar un plan de Azure Functions Premium con compatibilidad con zonas de disponibilidad, incluida una cuenta de almacenamiento habilitada para zonas de disponibilidad. |
| Implementación de un plan de Azure Functions Premium con de integración de red virtual | Esta plantilla le permite implementar un plan de Azure Function Premium con la integración de red virtual regional habilitada en una red virtual recién creada. |
| Implementar Application Insight y crear alertas en ella | Esta plantilla le permite implementar Application Insight y crear alertas en ella. |
| Implementación segura de Azure AI Studio con una red virtual administrada | Esta plantilla crea un entorno seguro de Azure AI Studio con restricciones sólidas de seguridad de red e identidad. |
| de la aplicación Django | Esta plantilla permite crear una instancia de App Service para implementar una aplicación de Django. |
| Front Door Estándar/Premium con el origen de Azure Functions | Esta plantilla crea una instancia de Front Door Standard/Premium, una aplicación de Azure Functions y configura la aplicación de funciones para validar que el tráfico ha llegado a través del origen de Front Door. |
| Function App protegida por Azure Frontdoor | Esta plantilla le permite implementar una función premium de Azure protegida y publicada por Azure Frontdoor Premium. La concción entre Azure Frontdoor y Azure Functions está protegida por Azure Private Link. |
| aplicación de funciones privadas y de almacenamiento seguro para puntos de conexión privados | Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan Premium que tiene puntos de conexión privados y se comunica con Azure Storage a través de puntos de conexión privados. |
| Aprovisionar una aplicación de funciones en un plan de consumo | Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de consumo, que es un plan de hospedaje dinámico. La aplicación se ejecuta a petición y se le factura por ejecución, sin compromiso de recursos permanentes. Hay otras plantillas disponibles para el aprovisionamiento en un plan de hospedaje dedicado. |
| Aprovisionar una aplicación de funciones que se ejecuta en un plan de App Service | Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de hospedaje dedicado, lo que significa que se ejecutará y se facturará igual que cualquier sitio de App Service. |
| Aprovisionar una aplicación web con una de SQL Database | Esta plantilla aprovisiona una aplicación web, una instancia de SQL Database, la configuración de escalabilidad automática, las reglas de alerta y App Insights. Configura una cadena de conexión en la aplicación web para la base de datos. |
| función Provision Consumption plan with a Deployment Slot | Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de consumo, que es un plan de hospedaje dinámico. La aplicación se ejecuta a petición y se le factura por ejecución, sin compromiso de recursos permanentes. Hay otras plantillas disponibles para el aprovisionamiento en un plan de hospedaje dedicado. |
| Aplicación web con Application Insights que se envía a Log Analytics | Esta plantilla ayudará a admitir las nuevas versiones de API de microsoft.insights/components. A partir de 2020-02-02-preview WorkspaceID se necesitará al crear Application Inisghts.Esta plantilla implementará el plan de App Service, App Service, Application Insights, área de trabajo de Log Analytics y la enlazará todo. |
| Aplicación web con identidad administrada, SQL Server y ΑΙ | Ejemplo sencillo para implementar la infraestructura de Azure para la aplicación + datos + identidad administrada + supervisión |
Definición de recursos de plantilla de ARM
El tipo de recurso components se puede implementar con operaciones destinadas a:
- grupos de recursos: consulte comandos de implementación de grupos de recursos
Para obtener una lista de las propiedades modificadas en cada versión de API, consulte registro de cambios.
Formato de recurso
Para crear un recurso Microsoft.Insights/components, agregue el siguiente JSON a la plantilla.
{
"type": "Microsoft.Insights/components",
"apiVersion": "2015-05-01",
"name": "string",
"kind": "string",
"location": "string",
"properties": {
"Application_Type": "string",
"DisableIpMasking": "bool",
"Flow_Type": "string",
"HockeyAppId": "string",
"ImmediatePurgeDataOn30Days": "bool",
"IngestionMode": "string",
"Request_Source": "string",
"RetentionInDays": "int",
"SamplingPercentage": "int"
},
"tags": {
"{customized property}": "string"
}
}
Valores de propiedad
ApplicationInsightsComponentProperties
| Nombre | Descripción | Valor |
|---|---|---|
| Application_Type | Tipo de aplicación que se está supervisando. | 'otros' 'web' (obligatorio) |
| DisableIpMasking | Deshabilite el enmascaramiento IP. | Bool |
| Flow_Type | Lo usa el sistema de Application Insights para determinar qué tipo de flujo creó este componente. Se debe establecer en "Bluefield" al crear o actualizar un componente a través de la API REST. | 'Bluefield' |
| HockeyAppId | El identificador de aplicación único creado cuando se agrega una nueva aplicación a HockeyApp, que se usa para las comunicaciones con HockeyApp. | cuerda |
| ImmediatePurgeDataOn30Days | Purga los datos inmediatamente después de 30 días. | Bool |
| IngestionMode | Indica el flujo de la ingesta. | "ApplicationInsights" 'ApplicationInsightsWithDiagnosticSettings' 'LogAnalytics' |
| Request_Source | Describe qué herramienta creó este componente de Application Insights. Los clientes que usan esta API deben establecerlo en el valor predeterminado "rest". | 'rest' |
| RetentionInDays | Período de retención en días. | Int |
| SamplingPercentage | Porcentaje de los datos generados por la aplicación que se está supervisando que se muestrean para la telemetría de Application Insights. | Int |
ComponentsResourceTags
| Nombre | Descripción | Valor |
|---|
Microsoft.Insights/components
| Nombre | Descripción | Valor |
|---|---|---|
| apiVersion | La versión de api | '2015-05-01' |
| amable | Tipo de aplicación a la que hace referencia este componente, que se usa para personalizar la interfaz de usuario. Este valor es una cadena de forma libre, los valores normalmente deben ser uno de los siguientes: web, ios, otros, store, java, phone. | string (obligatorio) |
| ubicación | Ubicación del recurso | string (obligatorio) |
| nombre | El nombre del recurso | string (obligatorio) |
| Propiedades | Propiedades que definen un recurso de componente de Application Insights. | ApplicationInsightsComponentProperties |
| Etiquetas | Etiquetas de recursos | Diccionario de nombres y valores de etiqueta. Consulte etiquetas de en plantillas |
| tipo | El tipo de recurso | "Microsoft.Insights/components" |
Plantillas de inicio rápido
Las siguientes plantillas de inicio rápido implementan este tipo de recurso.
| Plantilla | Descripción |
|---|---|
App Service Environment con back-end de Azure SQL
|
Esta plantilla crea una instancia de App Service Environment con un back-end de Azure SQL junto con puntos de conexión privados junto con los recursos asociados que se suelen usar en un entorno privado o aislado. |
|
Application Gateway con API Management interno y Web App
|
Application Gateway enruta el tráfico de Internet a una instancia de API Management de red virtual (modo interno) que proporciona servicios a una API web hospedada en una aplicación web de Azure. |
| de aplicaciones de
|
Esta plantilla permite crear una instancia de App Service para implementar una aplicación de ASP.NET. |
|
configuración básica de Azure AI Studio
|
Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con la configuración básica, lo que significa que con el acceso público a Internet habilitado, las claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
|
configuración básica de Azure AI Studio
|
Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con la configuración básica, lo que significa que con el acceso público a Internet habilitado, las claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
|
configuración básica de Azure AI Studio
|
Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con la configuración básica, lo que significa que con el acceso público a Internet habilitado, las claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
|
red restringida de Azure AI Studio Network
|
Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con vínculo privado y salida deshabilitados, mediante claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
|
red restringida de Azure AI Studio Network
|
Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con vínculo privado y salida deshabilitados, mediante claves administradas por Microsoft para el cifrado y la configuración de identidad administrada por Microsoft para el recurso de IA. |
|
Azure AI Studio con la autenticación de id. de Entra de Microsoft
|
Este conjunto de plantillas muestra cómo configurar Azure AI Studio con la autenticación de id. de Entra de Microsoft para recursos dependientes, como Azure AI Services y Azure Storage. |
|
Azure Digital Twins con el servicio Function y Private Link
|
Esta plantilla crea un servicio de Azure Digital Twins configurado con una función de Azure conectada a una red virtual que puede comunicarse a través de un punto de conexión de Private Link a Digital Twins. También crea una zona DNS privada para permitir la resolución sin problemas de nombre de host del punto de conexión de Digital Twins desde la red virtual a la dirección IP de subred interna del punto de conexión privado. El nombre de host se almacena como una configuración en la función de Azure con el nombre "ADT_ENDPOINT". |
|
aplicación de funciones de Azure y una función desencadenada por HTTP
|
En este ejemplo se implementa una aplicación de funciones de Azure y una función desencadenada por HTTP insertada en la plantilla. También implementa un almacén de claves y rellena un secreto con la clave de host de la aplicación de funciones. |
|
aplicación de funciones de Azure hospedada en de plan dedicado
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de hospedaje dedicado, lo que significa que se ejecutará y se facturará igual que cualquier sitio de App Service. |
|
aplicación de funciones de Azure hospedada en el plan de consumo de Linux
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de consumo de Linux, que es un plan de hospedaje dinámico. La aplicación se ejecuta a petición y se le factura por ejecución, sin compromiso de recursos permanentes. |
|
aplicación de funciones de Azure hospedada en el plan Premium
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan Premium. |
|
aplicación de funciones de Azure hospedada en el plan de consumo de Windows
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de consumo de Windows, que es un plan de hospedaje dinámico. La aplicación se ejecuta a petición y se le factura por ejecución, sin compromiso de recursos permanentes. |
|
aplicación de funciones de Azure con una ranura de implementación
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan Premium con ranura de producción y una ranura de implementación adicional. |
|
Aplicación de funciones de Azure con event Hubs e identidad administrada
|
su plantilla aprovisiona una aplicación de funciones de Azure en un plan de consumo de Linux, junto con un centro de eventos, Azure Storage y Application Insights. La aplicación de funciones puede usar la identidad administrada para conectarse al centro de eventos y a la cuenta de almacenamiento. |
|
Azure Function App con virtual Network Integration
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan Premium con la integración de red virtual regional habilitada para una red virtual recién creada. |
|
configuración segura de un extremo a otro de Azure Machine Learning
|
Este conjunto de plantillas de Bicep muestra cómo configurar Azure Machine Learning de un extremo a otro en una configuración segura. Esta implementación de referencia incluye el área de trabajo, un clúster de proceso, una instancia de proceso y un clúster de AKS privado asociado. |
|
configuración segura de un extremo a otro de Azure Machine Learning (heredado)
|
Este conjunto de plantillas de Bicep muestra cómo configurar Azure Machine Learning de un extremo a otro en una configuración segura. Esta implementación de referencia incluye el área de trabajo, un clúster de proceso, una instancia de proceso y un clúster de AKS privado asociado. |
|
área de trabajo de Azure Machine Learning
|
Esta plantilla crea un área de trabajo de Azure Machine Learning, junto con una cuenta de almacenamiento cifrada, el registro de KeyVault y Applications Insights. |
|
|
Esta plantilla implementa BrowserBox en una máquina virtual LVM de Azure Ubuntu Server 22.04 LTS, Debian 11 o RHEL 8.7 LVM. |
|
Creación de un área de trabajo de AML con varios conjuntos de datos & almacenes de datos
|
Esta plantilla crea un área de trabajo de Azure Machine Learning con varios conjuntos de datos & almacenes de datos. |
|
Crear un destino de proceso de AKS con una dirección IP privada
|
Esta plantilla crea un destino de proceso de AKS en un área de trabajo de Azure Machine Learning Service con una dirección IP privada. |
|
Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service
|
Esta plantilla de implementación especifica un área de trabajo de Azure Machine Learning y sus recursos asociados, incluidos Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights y Azure Container Registry. Esta configuración describe el conjunto mínimo de recursos que necesita para empezar a trabajar con Azure Machine Learning. |
|
Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service (CMK)
|
Esta plantilla de implementación especifica cómo crear un área de trabajo de Azure Machine Learning con cifrado del lado servicio mediante las claves de cifrado. |
|
Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service (CMK)
|
Esta plantilla de implementación especifica un área de trabajo de Azure Machine Learning y sus recursos asociados, incluidos Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights y Azure Container Registry. En el ejemplo se muestra cómo configurar Azure Machine Learning para el cifrado con una clave de cifrado administrada por el cliente. |
|
Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service (heredada)
|
Esta plantilla de implementación especifica un área de trabajo de Azure Machine Learning y sus recursos asociados, incluidos Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights y Azure Container Registry. Esta configuración describe el conjunto de recursos que necesita para empezar a trabajar con Azure Machine Learning en una configuración aislada de red. |
|
Creación de un área de trabajo de Azure Machine Learning Service (vnet)
|
Esta plantilla de implementación especifica un área de trabajo de Azure Machine Learning y sus recursos asociados, incluidos Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights y Azure Container Registry. Esta configuración describe el conjunto de recursos que necesita para empezar a trabajar con Azure Machine Learning en una configuración aislada de red. |
|
Creación de API Management en una red virtual interna con App Gateway
|
En esta plantilla se muestra cómo crear una instancia de Azure API Management en una red privada protegida por Azure Application Gateway. |
|
Creación de Azure Front Door delante de Azure API Management
|
En este ejemplo se muestra cómo usar Azure Front Door como equilibrador de carga global delante de Azure API Management. |
|
Crear aplicación de funciones y de almacenamiento seguro para puntos de conexión privados
|
Esta plantilla permite implementar una aplicación de funciones de Azure que se comunica con Azure Storage a través de puntos de conexión privados. |
|
Crea una aplicación de microservicios Dapr mediante Container Apps
|
Cree una aplicación de microservicios de Dapr mediante Container Apps. |
|
Crea una aplicación dapr pub-sub servicebus mediante Container Apps
|
Cree una aplicación pub-sub servicebus de Dapr mediante Container Apps. |
|
Crea una aplicación de funciones con una identidad de servicio administrada
|
Crea una aplicación de funciones con la identidad de servicio administrada habilitada con Application Insights configurado para registros y métricas. |
|
Implementación de una sencilla aplicación de microservicios de Azure Spring Apps
|
Esta plantilla implementa una sencilla aplicación de microservicios de Azure Spring Apps para que se ejecute en Azure. |
|
Implementación de un plan de Azure Functions Premium habilitado para AZ
|
Esta plantilla permite implementar un plan de Azure Functions Premium con compatibilidad con zonas de disponibilidad, incluida una cuenta de almacenamiento habilitada para zonas de disponibilidad. |
|
Implementación de un plan de Azure Functions Premium con de integración de red virtual
|
Esta plantilla le permite implementar un plan de Azure Function Premium con la integración de red virtual regional habilitada en una red virtual recién creada. |
|
Implementar Application Insight y crear alertas en ella
|
Esta plantilla le permite implementar Application Insight y crear alertas en ella. |
|
Implementación segura de Azure AI Studio con una red virtual administrada
|
Esta plantilla crea un entorno seguro de Azure AI Studio con restricciones sólidas de seguridad de red e identidad. |
|
de la aplicación Django
|
Esta plantilla permite crear una instancia de App Service para implementar una aplicación de Django. |
|
Enterprise Governance-AppService, SQL DB, AD, OMS, Runbooks
|
La adopción de la nube para una empresa, pequeña o grande requiere modelos de gobernanza responsables y eficientes para derivar el valor de sus implementaciones en la nube. CloudWise (un nombre de código para la solución), es una solución compuesta disponible en inicios rápidos de asociados de Azure, es un habilitador de adopción para clientes, integradores de sistemas y asociados, que ofrece una solución de gobernanza y operaciones automáticas, centrada en optimizar los costos, mejorar la confiabilidad de las aplicaciones, reducir el riesgo empresarial. La solución resalta los pilares básicos de gobernanza de visibilidad y control. |
|
sitio web de eShop con de ASE de ILB
|
Una instancia de App Service Environment es una opción de plan de servicio Premium de Azure App Service que proporciona un entorno totalmente aislado y dedicado para ejecutar de forma segura aplicaciones de Azure App Service a gran escala, incluidas Web Apps, Mobile Apps y API Apps. |
|
Front Door Estándar/Premium con el origen de Azure Functions
|
Esta plantilla crea una instancia de Front Door Standard/Premium, una aplicación de Azure Functions y configura la aplicación de funciones para validar que el tráfico ha llegado a través del origen de Front Door. |
|
Function App en el plan de consumo de Linux con de compilación remota
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de consumo de Linux y realiza la compilación remota durante la implementación de código. La aplicación se ejecuta a petición y se le factura por ejecución, sin compromiso de recursos permanentes. |
|
Function App protegida por Azure Frontdoor
|
Esta plantilla le permite implementar una función premium de Azure protegida y publicada por Azure Frontdoor Premium. La concción entre Azure Frontdoor y Azure Functions está protegida por Azure Private Link. |
|
Entorno de App Service de ILB con Azure Firewall
|
Plantillas y parámetros de Resource Manager que muestran cómo implementar el entorno de App Service con la integración de Azure Firewall |
|
CI/CD de Java mediante Jenkins y Azure Web Apps
|
Este es un ejemplo de CI/CD de Java mediante Jenkins y Azure Web Apps. |
|
kentico Xperience
|
Esta plantilla facilita la implementación de recursos necesarios para hospedar entornos de Kentico Xperience en Microsoft Azure. |
|
aplicación de funciones privadas y de almacenamiento seguro para puntos de conexión privados
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan Premium que tiene puntos de conexión privados y se comunica con Azure Storage a través de puntos de conexión privados. |
|
Aprovisionar una aplicación de funciones en un plan de consumo
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de consumo, que es un plan de hospedaje dinámico. La aplicación se ejecuta a petición y se le factura por ejecución, sin compromiso de recursos permanentes. Hay otras plantillas disponibles para el aprovisionamiento en un plan de hospedaje dedicado. |
|
Aprovisionar una aplicación de funciones que se ejecuta en un plan de App Service
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de hospedaje dedicado, lo que significa que se ejecutará y se facturará igual que cualquier sitio de App Service. |
|
Aprovisionar una aplicación web con una de SQL Database
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación web, una instancia de SQL Database, la configuración de escalabilidad automática, las reglas de alerta y App Insights. Configura una cadena de conexión en la aplicación web para la base de datos. |
|
función Provision Consumption plan with a Deployment Slot
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación de funciones en un plan de consumo, que es un plan de hospedaje dinámico. La aplicación se ejecuta a petición y se le factura por ejecución, sin compromiso de recursos permanentes. Hay otras plantillas disponibles para el aprovisionamiento en un plan de hospedaje dedicado. |
|
Simple Umbraco CMS Web App
|
Esta plantilla proporciona una manera sencilla de implementar una aplicación web cmS de umbraco en Azure App Service Web Apps. |
|
Aplicación web con Application Insights que se envía a Log Analytics
|
Esta plantilla ayudará a admitir las nuevas versiones de API de microsoft.insights/components. A partir de 2020-02-02-preview WorkspaceID se necesitará al crear Application Inisghts.Esta plantilla implementará el plan de App Service, App Service, Application Insights, área de trabajo de Log Analytics y la enlazará todo. |
|
Aplicación web con una instancia de SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Search
|
Esta plantilla aprovisiona una aplicación web, una instancia de SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Search y Application Insights. |
|
Aplicación web con identidad administrada, SQL Server y ΑΙ
|
Ejemplo sencillo para implementar la infraestructura de Azure para la aplicación + datos + identidad administrada + supervisión |
Definición de recursos de Terraform (proveedor AzAPI)
El tipo de recurso components se puede implementar con operaciones destinadas a:
- grupos de recursos de
Para obtener una lista de las propiedades modificadas en cada versión de API, consulte registro de cambios.
Formato de recurso
Para crear un recurso Microsoft.Insights/components, agregue el siguiente terraform a la plantilla.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.Insights/components@2015-05-01"
name = "string"
kind = "string"
location = "string"
tags = {
{customized property} = "string"
}
body = jsonencode({
properties = {
Application_Type = "string"
DisableIpMasking = bool
Flow_Type = "string"
HockeyAppId = "string"
ImmediatePurgeDataOn30Days = bool
IngestionMode = "string"
Request_Source = "string"
RetentionInDays = int
SamplingPercentage = int
}
})
}
Valores de propiedad
ApplicationInsightsComponentProperties
| Nombre | Descripción | Valor |
|---|---|---|
| Application_Type | Tipo de aplicación que se está supervisando. | 'otros' 'web' (obligatorio) |
| DisableIpMasking | Deshabilite el enmascaramiento IP. | Bool |
| Flow_Type | Lo usa el sistema de Application Insights para determinar qué tipo de flujo creó este componente. Se debe establecer en "Bluefield" al crear o actualizar un componente a través de la API REST. | 'Bluefield' |
| HockeyAppId | El identificador de aplicación único creado cuando se agrega una nueva aplicación a HockeyApp, que se usa para las comunicaciones con HockeyApp. | cuerda |
| ImmediatePurgeDataOn30Days | Purga los datos inmediatamente después de 30 días. | Bool |
| IngestionMode | Indica el flujo de la ingesta. | "ApplicationInsights" 'ApplicationInsightsWithDiagnosticSettings' 'LogAnalytics' |
| Request_Source | Describe qué herramienta creó este componente de Application Insights. Los clientes que usan esta API deben establecerlo en el valor predeterminado "rest". | 'rest' |
| RetentionInDays | Período de retención en días. | Int |
| SamplingPercentage | Porcentaje de los datos generados por la aplicación que se está supervisando que se muestrean para la telemetría de Application Insights. | Int |
ComponentsResourceTags
| Nombre | Descripción | Valor |
|---|