Avvio rapido: Distribuire Azure AI Search usando un modello di Azure Resource Manager
Questo articolo illustra la procedura per usare Azure Resource Manager (ARM) per distribuire una risorsa di Azure AI Search nel portale di Azure.
Un modello di Azure Resource Manager è un file JSON (JavaScript Object Notation) che definisce l'infrastruttura e la configurazione del progetto. Il modello utilizza la sintassi dichiarativa. Si descrive la distribuzione prevista senza scrivere la sequenza di comandi di programmazione necessari per creare la distribuzione.
Nella distribuzione vengono usate solo le proprietà incluse nel modello. Se sono necessarie altre personalizzazioni, ad esempio la configurazione della sicurezza di rete, è possibile aggiornare il servizio come attività post-distribuzione. Per personalizzare un servizio esistente con il numero minimo di passaggi, usare l’Interfaccia della riga di comando di Azure o Azure PowerShell. Se si valutano le funzionalità di anteprima, usare l'API REST di gestione.
Supponendo che l'ambiente soddisfi i prerequisiti e si abbia familiarità con l'uso dei modelli di Resource Manager, selezionare il pulsante Distribuisci in Azure. Il modello verrà aperto nel portale di Azure.
Prerequisiti
Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.
Rivedere il modello
Il modello usato in questo avvio rapido proviene dai modelli di avvio rapido di Azure.
{
"$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
"contentVersion": "1.0.0.0",
"metadata": {
"_generator": {
"name": "bicep",
"version": "0.5.6.12127",
"templateHash": "11257266040777038564"
}
},
"parameters": {
"name": {
"type": "string",
"maxLength": 60,
"minLength": 2,
"metadata": {
"description": "Service name must only contain lowercase letters, digits or dashes, cannot use dash as the first two or last one characters, cannot contain consecutive dashes, and is limited between 2 and 60 characters in length."
}
},
"sku": {
"type": "string",
"defaultValue": "standard",
"metadata": {
"description": "The pricing tier of the search service you want to create (for example, basic or standard)."
},
"allowedValues": [
"free",
"basic",
"standard",
"standard2",
"standard3",
"storage_optimized_l1",
"storage_optimized_l2"
]
},
"replicaCount": {
"type": "int",
"defaultValue": 1,
"maxValue": 12,
"minValue": 1,
"metadata": {
"description": "Replicas distribute search workloads across the service. You need at least two replicas to support high availability of query workloads (not applicable to the free tier)."
}
},
"partitionCount": {
"type": "int",
"defaultValue": 1,
"allowedValues": [
1,
2,
3,
4,
6,
12
],
"metadata": {
"description": "Partitions allow for scaling of document count as well as faster indexing by sharding your index over multiple search units."
}
},
"hostingMode": {
"type": "string",
"defaultValue": "default",
"allowedValues": [
"default",
"highDensity"
],
"metadata": {
"description": "Applicable only for SKUs set to standard3. You can set this property to enable a single, high density partition that allows up to 1000 indexes, which is much higher than the maximum indexes allowed for any other SKU."
}
},
"location": {
"type": "string",
"defaultValue": "[resourceGroup().location]",
"metadata": {
"description": "Location for all resources."
}
}
},
"resources": [
{
"type": "Microsoft.Search/searchServices",
"apiVersion": "2020-08-01",
"name": "[parameters('name')]",
"location": "[parameters('location')]",
"sku": {
"name": "[parameters('sku')]"
},
"properties": {
"replicaCount": "[parameters('replicaCount')]",
"partitionCount": "[parameters('partitionCount')]",
"hostingMode": "[parameters('hostingMode')]"
}
}
]
}
La risorsa di Azure definita in questo modello:
- Microsoft.Search/searchServices: creare un servizio Azure AI Search
Distribuire il modello
Selezionare l'immagine seguente per accedere ad Azure e aprire un modello. Il modello crea una risorsa di Azure AI Search.
Il portale visualizza un modulo che consente di fornire facilmente i valori dei parametri. Alcuni parametri sono precompilati con i valori predefiniti del modello. Sarà necessario specificare la sottoscrizione, il gruppo di risorse, la posizione e il nome del servizio. Se si vuole usare servizi di Azure AI in una pipeline di arricchimento tramite intelligenza artificiale, ad esempio per analizzare file di immagine binari per verificare la presenza di testo, scegliere una posizione che offra sia Azure AI Search che servizi di Azure AI. È necessario che entrambi i servizi si trovino nella stessa area per i carichi di lavoro di arricchimento tramite intelligenza artificiale. Una volta completato il modulo, sarà necessario accettare i termini e le condizioni, quindi selezionare il pulsante Acquista per completare la distribuzione.
Esaminare le risorse distribuite
Al termine della distribuzione, è possibile accedere al nuovo gruppo di risorse e al nuovo servizio di ricerca nel portale.
Pulire le risorse
Altre guide di avvio rapido ed esercitazioni di Azure AI Search si basano su questa guida di avvio rapido. Se si prevede di usare le guide di avvio rapido e le esercitazioni successive, è consigliabile non cancellare la risorsa creata. Quando non è più necessario, è possibile eliminare il gruppo di risorse per eliminare il servizio Azure AI Search e le risorse correlate.
Passaggi successivi
In questo argomento di avvio rapido è stato creato un servizio Azure AI Search usando un modello di Azure Resource Manager ed è stata convalidata la distribuzione. Per altre informazioni su Azure AI Search e Azure Resource Manager, continuare con gli articoli seguenti.
- Leggere una panoramica di Azure AI Search.
- Creare un indice per il servizio di ricerca.
- Creare un'app demo usando la procedura guidata del portale.
- Creare un set di competenze per estrarre informazioni dai dati.