カスタム DNS サーバーでワークスペースを使用する方法
プライベート エンドポイントで (Azure AI ハブを含む) Azure Machine Learning ワークスペースを使用する場合、DNS 名前解決を処理する方法はいくつかあります。 既定では、ワークスペースとプライベート エンドポイントの名前解決は、Azure によって自動的に処理されます。 代わりに独自のカスタム DNS サーバーを使用する場合は、ワークスペース用に DNS エントリを手動で作成したり、条件付きフォワーダーを使用したりする必要があります。
重要
この記事では、DNS ソリューションで DNS レコードを手動登録する必要がある場合に、これらのエントリの完全修飾ドメイン名 (FQDN) と IP アドレスを検索する方法について説明します。 また、この記事では、FQDN が正しい IP アドレスに自動的に解決されるようにカスタム DNS ソリューションを構成する方法についての、アーキテクチャに関する推奨事項も提供します。 これらの項目に対する DNS レコードの構成に関する情報については、この記事では説明しません。 レコードを追加する方法については、DNS ソフトウェアのドキュメントを参照してください。
前提条件
- 独自の DNS サーバーを使用する Azure Virtual Network。
Azure AI Studio で使用されるハブ ワークスペースなど、プライベート エンドポイントを使用する Azure Machine Learning ワークスペース。 詳細については、Azure Machine Learning ワークスペースの作成に関するページをご覧ください。
利用中のワークスペース依存関係リソースが Azure 仮想ネットワークを使用してセキュリティ保護されている場合は、「トレーニングと推論中のネットワークの分離」の記事内容の理解。
- プライベート エンドポイントを持つ Azure Machine Learning ワークスペース。 詳細については、Azure Machine Learning ワークスペースの作成に関するページをご覧ください。
- トレーニングおよび推論中にネットワーク分離を使用することに精通していること。
Azure プライベート DNS に関する知識
必要に応じて、Azure CLI または Azure PowerShell。
DNS サーバーの自動統合
はじめに
DNS サーバーと Azure Machine Learning の自動統合を使用するには、2 つの一般的なアーキテクチャがあります。
- Azure 仮想ネットワークでホストされているカスタム DNS サーバー。
- ExpressRoute 経由で Azure Machine Learning に接続された、オンプレミスでホストされているカスタム DNS サーバー。
お使いのアーキテクチャはこれらの例と異なるかもしれませんが、これらを参照ポイントとして使用できます。 どちらのアーキテクチャの例でも、正しく構成されていない可能性があるコンポーネントを特定するのに役立つトラブルシューティングの手順が提供されます。
別の方法として、ワークスペースを含む Azure Virtual Network (VNet) に接続しているクライアント上の hosts
ファイルを変更することもできます。 詳細については、「ホスト ファイル」セクションを参照してください。
ワークスペースの DNS 解決パス
Private Link 経由での特定の Azure Machine Learning ワークスペースへのアクセスは、次に示す完全修飾ドメイン (ワークスペース FQDN と呼ばれます) と通信することによって行われます。
重要
(Azure AI Studio ハブを含む) ハブ ワークスペースを使用している場合は、そのハブから作成された各プロジェクト ワークスペースの追加のエントリも存在することになります。
Azure パブリック リージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.azureml.ms
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.cert.api.azureml.ms
<compute instance name>.<region the workspace was created in>.instances.azureml.ms
<compute instance name>-22.<region the workspace was created in>.instances.azureml.ms
- マネージド仮想ネットワーク内のコンピューティングに接続するために、az ml compute connect-ssh
コマンドによって使用されます。ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.azure.net
<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.com
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
ヒント
ハブ ワークスペースを使用している場合は、"そのハブ ワークスペースから作成された各プロジェクト ワークスペース用" の以下の FQDN も存在します。
<project workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.azureml.ms
<project workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.cert.api.azureml.ms
ml-<project workspacename, truncated>-<region>-<project workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.azure.net
21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.ml.azure.cn
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.cert.api.ml.azure.cn
<compute instance name>.<region the workspace was created in>.instances.azureml.cn
<compute instance name>-22.<region the workspace was created in>.instances.azureml.cn
- マネージド仮想ネットワーク内のコンピューティングに接続するために、az ml compute connect-ssh
コマンドによって使用されます。ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.chinacloudapi.cn
<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.cn
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
ヒント
ハブ ワークスペースを使用している場合は、"そのハブ ワークスペースから作成された各プロジェクト ワークスペース用" の以下の FQDN も存在します。
<project workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.ml.azure.cn
<project workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.cert.api.ml.azure.cn
ml-<project workspace name, truncated>-<region>-<project workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.chinacloudapi.cn
Azure US Government リージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.ml.azure.us
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.cert.api.ml.azure.us
<compute instance name>.<region the workspace was created in>.instances.azureml.us
<compute instance name>-22.<region the workspace was created in>.instances.azureml.us
- マネージド仮想ネットワーク内のコンピューティングに接続するために、az ml compute connect-ssh
コマンドによって使用されます。ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.usgovcloudapi.net
<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.us
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
ヒント
ハブ ワークスペースを使用している場合は、"そのハブ ワークスペースから作成された各プロジェクト ワークスペース用" の以下の FQDN も存在します。
<project workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.ml.azure.us
<project workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.cert.api.ml.azure.us
ml-<project workspace name, truncated>-<region>-<project workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.usgovcloudapi.net
完全修飾ドメインは、ワークスペース プライベート リンク FQDN と呼ばれる次の正規名 (CNAME) に解決されます。
Azure パブリック リージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.privatelink.api.azureml.ms
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.privatelink.notebooks.azure.net
<managed online endpoint name>.<per-workspace globally-unique identifier>.inference.<region>.privatelink.api.azureml.ms
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
21Vianet によって運営される Azure のリージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.privatelink.api.ml.azure.cn
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.privatelink.notebooks.chinacloudapi.cn
<managed online endpoint name>.<per-workspace globally-unique identifier>.inference.<region>.privatelink.api.ml.azure.cn
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
Azure US Government リージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.privatelink.api.ml.azure.us
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.privatelink.notebooks.usgovcloudapi.net
<managed online endpoint name>.<per-workspace globally-unique identifier>.inference.<region>.privatelink.api.ml.azure.us
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
FQDN は、そのリージョンの Azure Machine Learning ワークスペースの IP アドレスに解決されます。 ただし、ワークスペースの Azure Private Link FQDN の解決は、仮想ネットワークでホストされているカスタム DNS サーバーを使用して無効にすることができます。 このアーキテクチャの例については、vnet でホストされているカスタム DNS サーバーの例を参照してください。 ハブおよびプロジェクト ワークスペースの場合、すべてのプロジェクト ワークスペースの FQDN はハブ ワークスペースの IP アドレスに解決されます。
Note
マネージド オンライン エンドポイントでは、ワークスペースのプライベート エンドポイントを共有します。 プライベート DNS ゾーン privatelink.api.azureml.ms
に DNS レコードを手動で追加する場合は、ワークスペース内のすべてのエンドポイントをプライベート エンドポイントにルーティングするために、ワイルドカード *.<per-workspace globally-unique identifier>.inference.<region>.privatelink.api.azureml.ms
を含む A レコードを追加する必要があります。
DNS サーバーの手動統合
ここでは、DNS サーバーで A レコードを作成する完全修飾ドメインと、A レコードの値を設定する IP アドレスについて説明します。
プライベート エンドポイント FQDN を取得する
Azure パブリック リージョン
次のリストには、ワークスペースが Azure パブリック クラウドにある場合に使用される完全修飾ドメイン名 (FQDN) が含まれています。
<workspace-GUID>.workspace.<region>.cert.api.azureml.ms
<workspace-GUID>.workspace.<region>.api.azureml.ms
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<workspace-guid>.<region>.notebooks.azure.net
注意
この FQDN のワークスペース名は切り詰められている可能性があります。 切り詰めは
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<workspace-guid>
を 63 文字以下に維持するために行われます。<instance-name>.<region>.instances.azureml.ms
注意
- コンピューティング インスタンスには、仮想ネットワーク内からのみアクセスできます。
- この FQDN の IP アドレスは、コンピューティング インスタンスの IP ではありません。 代わりに、ワークスペースのプライベート エンドポイントのプライベート IP アドレス (
*.api.azureml.ms
エントリの IP) を使用します。
<instance-name>-22.<region>.instances.azureml.ms
- マネージド仮想ネットワーク内のコンピューティングに接続するために、az ml compute connect-ssh
コマンドによってのみ使用されます。 マネージド ネットワークまたは SSH 接続を使用していない場合は不要です。<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.com
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
ヒント
ハブおよびプロジェクト ワークスペースを使用している場合、各プロジェクト ワークスペースは独自の追加 FQDN のセットを持ちます。 詳細については、「ワークスペースの DNS 解決」セクションを参照してください。
21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン
次の FQDN は、21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン向けです。
<workspace-GUID>.workspace.<region>.cert.api.ml.azure.cn
<workspace-GUID>.workspace.<region>.api.ml.azure.cn
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<workspace-guid>.<region>.notebooks.chinacloudapi.cn
注意
この FQDN のワークスペース名は切り詰められている可能性があります。 切り詰めは
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<workspace-guid>
を 63 文字以下に維持するために行われます。<instance-name>.<region>.instances.azureml.cn
- この FQDN の IP アドレスは、コンピューティング インスタンスの IP ではありません。 代わりに、ワークスペースのプライベート エンドポイントのプライベート IP アドレス (
*.api.azureml.ms
エントリの IP) を使用します。
- この FQDN の IP アドレスは、コンピューティング インスタンスの IP ではありません。 代わりに、ワークスペースのプライベート エンドポイントのプライベート IP アドレス (
<instance-name>-22.<region>.instances.azureml.cn
- マネージド仮想ネットワーク内のコンピューティングに接続するために、az ml compute connect-ssh
コマンドによってのみ使用されます。 マネージド ネットワークまたは SSH 接続を使用していない場合は不要です。<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.cn
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
ヒント
ハブおよびプロジェクト ワークスペースを使用している場合、各プロジェクト ワークスペースは独自の追加 FQDN のセットを持ちます。 詳細については、「ワークスペースの DNS 解決」セクションを参照してください。
Azure 米国政府機関
次の FQDN は、Azure US Government リージョン向けです。
<workspace-GUID>.workspace.<region>.cert.api.ml.azure.us
<workspace-GUID>.workspace.<region>.api.ml.azure.us
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<workspace-guid>.<region>.notebooks.usgovcloudapi.net
注意
この FQDN のワークスペース名は切り詰められている可能性があります。 切り詰めは
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<workspace-guid>
を 63 文字以下に維持するために行われます。<instance-name>.<region>.instances.azureml.us
- この FQDN の IP アドレスは、コンピューティング インスタンスの IP ではありません。 代わりに、ワークスペースのプライベート エンドポイントのプライベート IP アドレス (
*.api.azureml.ms
エントリの IP) を使用します。
- この FQDN の IP アドレスは、コンピューティング インスタンスの IP ではありません。 代わりに、ワークスペースのプライベート エンドポイントのプライベート IP アドレス (
<instance-name>-22.<region>.instances.azureml.us
- マネージド仮想ネットワーク内のコンピューティングに接続するために、az ml compute connect-ssh
コマンドによってのみ使用されます。 マネージド ネットワークまたは SSH 接続を使用していない場合は不要です。<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.us
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
ヒント
ハブおよびプロジェクト ワークスペースを使用している場合、各プロジェクト ワークスペースは独自の追加 FQDN のセットを持ちます。 詳細については、「ワークスペースの DNS 解決」セクションを参照してください。
IP アドレスを検索する
VNet 内の FQDN の内部 IP アドレスを検索するには、次のいずれかの方法を使用します。
注意
完全修飾ドメイン名と IP アドレスは、構成によって異なります。 たとえば、ドメイン名の GUID 値は、ワークスペースに固有です。
プライベート エンドポイント ネットワーク インターフェイスの ID を取得するには、次のコマンドを使用します。
az network private-endpoint show --name <endpoint> --resource-group <resource-group> --query 'networkInterfaces[*].id' --output table
ワークスペースまたはハブ ワークスペースの IP アドレスと FQDN 情報を取得するには、次のコマンドを使用します。
<resource-id>
を、前の手順の ID に置き換えます。az network nic show --ids <resource-id> --query 'ipConfigurations[*].{IPAddress: privateIPAddress, FQDNs: privateLinkConnectionProperties.fqdns}'
出力は、次のテキストのようになります。
[ { "FQDNs": [ "fb7e20a0-8891-458b-b969-55ddb3382f51.workspace.eastus.api.azureml.ms", "fb7e20a0-8891-458b-b969-55ddb3382f51.workspace.eastus.cert.api.azureml.ms" ], "IPAddress": "10.1.0.5" }, { "FQDNs": [ "ml-myworkspace-eastus-fb7e20a0-8891-458b-b969-55ddb3382f51.eastus.notebooks.azure.net" ], "IPAddress": "10.1.0.6" }, { "FQDNs": [ "*.eastus.inference.ml.azure.com" ], "IPAddress": "10.1.0.7" } ]
ハブ ワークスペースを使用している場合は、そのハブから作成されたプロジェクト ワークスペース "ごとに" 以下の手順を使用します。
プロジェクト ワークスペース ID を取得するには、次のコマンドを使用します。
az ml workspace show --name <project-workspace-name> --resource-group <resource-group> --query 'discovery_url'
返される値は、
https://<project-workspace-id>.workspace.<region>.api.azureml.ms/mlflow/<version>/subscriptions/<subscription-id>/resourceGroups/<resource-group>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<project-workspace-name>
という形式に従います。ハブ ワークスペースから返される末尾が
workspace.<region>.api.azureml.ms
およびworkspace.<region>.cert.api.azureml.ms
で終わる FQDN を取得します。 これらの FQDN の先頭にある GUID 値をプロジェクト ワークスペース ID に置き換えます。 これらの FQDN は、ハブ ワークスペース FQDN に追加されます。ハブ ワークスペースから返される
<workspace-name>-<region>-<GUID>.<region>.notebooks.azure.net
の形式に従う FQDN を取得します。 GUID 値をプロジェクト ワークスペース ID に置き換えます。 ハブ ワークスペース名をプロジェクト ワークスペース名に置き換えます。 このエントリを 63 文字以下に保つために、ワークスペース名を切り詰める必要があるかもしれません。 この FQDN は、ハブ ワークスペース FQDN に追加されます。
どの方法でも返される情報は同じで、リソースの FQDN とプライベート IP アドレスのリストです。 次の例は、Azure パブリック クラウドからのものです。
FQDN | IP アドレス |
---|---|
fb7e20a0-8891-458b-b969-55ddb3382f51.workspace.eastus.api.azureml.ms |
10.1.0.5 |
fb7e20a0-8891-458b-b969-55ddb3382f51.workspace.eastus.cert.api.azureml.ms |
10.1.0.5 |
ml-myworkspace-eastus-fb7e20a0-8891-458b-b969-55ddb3382f51.eastus.notebooks.azure.net |
10.1.0.6 |
*.eastus.inference.ml.azure.com |
10.1.0.7 |
次の表は、21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョンの IP の例を示しています。
FQDN | IP アドレス |
---|---|
52882c08-ead2-44aa-af65-08a75cf094bd.workspace.chinaeast2.api.ml.azure.cn |
10.1.0.5 |
52882c08-ead2-44aa-af65-08a75cf094bd.workspace.chinaeast2.cert.api.ml.azure.cn |
10.1.0.5 |
ml-mype-pltest-chinaeast2-52882c08-ead2-44aa-af65-08a75cf094bd.chinaeast2.notebooks.chinacloudapi.cn |
10.1.0.6 |
*.chinaeast2.inference.ml.azure.cn |
10.1.0.7 |
次の表は、Azure US Government リージョンの IP の例を示しています。
FQDN | IP アドレス |
---|---|
52882c08-ead2-44aa-af65-08a75cf094bd.workspace.chinaeast2.api.ml.azure.us |
10.1.0.5 |
52882c08-ead2-44aa-af65-08a75cf094bd.workspace.chinaeast2.cert.api.ml.azure.us |
10.1.0.5 |
ml-mype-plt-usgovvirginia-52882c08-ead2-44aa-af65-08a75cf094bd.usgovvirginia.notebooks.usgovcloudapi.net |
10.1.0.6 |
*.usgovvirginia.inference.ml.azure.us |
10.1.0.7 |
Note
マネージド オンライン エンドポイントは、ワークスペースのプライベート エンドポイントを共有します。 プライベート DNS ゾーン privatelink.api.azureml.ms
に DNS レコードを手動で追加する場合は、ワークスペース内のすべてのエンドポイントをプライベート エンドポイントにルーティングするために、ワイルドカード *.<per-workspace globally-unique identifier>.inference.<region>.privatelink.api.azureml.ms
を含む A レコードを追加する必要があります。
カスタム DNS サーバーで A レコードを作成する
FQDN と対応する IP アドレスの一覧が収集された後、構成された DNS サーバーでの A レコードの作成に進みます。 A レコードを作成する方法については、お使いの DNS サーバーのドキュメントを参照してください。 FQDN 全体に対して一意のゾーンを作成し、ゾーンのルートに A レコードを作成することが推奨されていることにご注意ください。
例: VNet でホストされているカスタム DNS サーバー
このアーキテクチャでは、一般的なハブ アンド スポーク仮想ネットワーク トポロジを使用します。 1 つの仮想ネットワークには DNS サーバーが含まれ、もう 1 つには Azure Machine Learning ワークスペースおよびそれと関連付けられているリソースへのプライベート エンドポイントが含まれます。 両方の仮想ネットワークの間には有効なルートが存在する必要があります。 たとえば、一連のピアリングされた仮想ネットワークなどです。
次の手順では、このトポロジがどのように動作するのかについて説明します。
プライベート DNS ゾーンを作成し、DNS サーバーの仮想ネットワークにリンクします:
カスタム DNS ソリューションを Azure Machine Learning ワークスペースで動作させるための最初のステップでは、次のドメインをルートとする 2 つのプライベート DNS ゾーンを作成します。
Azure パブリック リージョン:
privatelink.api.azureml.ms
privatelink.notebooks.azure.net
21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン:
privatelink.api.ml.azure.cn
privatelink.notebooks.chinacloudapi.cn
Azure US Government リージョン:
privatelink.api.ml.azure.us
privatelink.notebooks.usgovcloudapi.net
Note
マネージド オンライン エンドポイントは、ワークスペースのプライベート エンドポイントを共有します。 プライベート DNS ゾーン
privatelink.api.azureml.ms
に DNS レコードを手動で追加する場合は、ワークスペース内のすべてのエンドポイントをプライベート エンドポイントにルーティングするために、ワイルドカード*.<per-workspace globally-unique identifier>.inference.<region>.privatelink.api.azureml.ms
を含む A レコードを追加する必要があります。プライベート DNS ゾーンを作成した後、DNS サーバーの仮想ネットワークにそれをリンクする必要があります。 DNS サーバーが含まれている仮想ネットワーク。
プライベート DNS ゾーンによって、ゾーンのルートのスコープ内のすべての名前の名前解決がオーバーライドされます。 このオーバーライドは、プライベート DNS ゾーンがリンクされているすべての仮想ネットワークに適用されます。 たとえば、
privatelink.api.azureml.ms
をルートとするプライベート DNS ゾーンが仮想ネットワーク foo にリンクされている場合、bar.workspace.westus2.privatelink.api.azureml.ms
の解決を試みる仮想ネットワーク foo 内のすべてのリソースは、privatelink.api.azureml.ms
ゾーンにリストされているレコードを受け取ります。ただし、プライベート DNS ゾーンにリストされているレコードは、既定の Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスを使用してドメインを解決するデバイスにのみ返されます。 そのため、カスタム DNS サーバーは、ネットワーク トポロジ全体に広がるデバイスのドメインを解決します。 しかし、カスタム DNS サーバーは、Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスに対して Azure Machine Learning 関連のドメインを解決する必要があります。
DNS サーバー仮想ネットワークにリンクされているプライベート DNS ゾーンをターゲットとするプライベート DNS 統合を使用してプライベート エンドポイントを作成します:
次のステップでは、Azure Machine Learning ワークスペースへのプライベート エンドポイントを作成します。 プライベート エンドポイントは、ステップ 1 で作成した両方のプライベート DNS ゾーンを対象とします。 これにより、ワークスペースとのすべての通信は、Azure Machine Learning 仮想ネットワークのプライベート エンドポイントを介して行われます。
重要
この例が正しく機能するためには、プライベート エンドポイントでプライベート DNS 統合が有効になっている必要があります。
Azure DNS に転送するための条件付きフォワーダーを DNS サーバーに作成します:
次に、Azure DNS 仮想サーバーへの条件付きフォワーダーを作成します。 条件付きフォワーダーを使用すると、DNS サーバーは常に、ワークスペースに関連付けられている FQDN の Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスを照会します。 これは、DNS サーバーによってプライベート DNS ゾーンから対応するレコードが返されることを意味します。
条件付きで転送されるゾーンの一覧を次に示します。 Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスは 168.63.129.16 です。
Azure パブリック リージョン:
api.azureml.ms
notebooks.azure.net
instances.azureml.ms
aznbcontent.net
inference.ml.azure.com
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン:
api.ml.azure.cn
notebooks.chinacloudapi.cn
instances.azureml.cn
aznbcontent.net
inference.ml.azure.cn
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
Azure US Government リージョン:
api.ml.azure.us
notebooks.usgovcloudapi.net
instances.azureml.us
aznbcontent.net
inference.ml.azure.us
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
重要
カスタム DNS サーバーとして使用できる多くの DNS ソリューションがあるため、ここには DNS サーバーの構成手順は含まれていません。 条件付き転送を適切に構成する方法については、お使いの DNS ソリューションのドキュメントを参照してください。
ワークスペースのドメインを解決します:
この時点で、すべてのセットアップが完了します。 これで、名前解決に DNS サーバーを使用し、Azure Machine Learning プライベート エンドポイントへのルートを持つクライアントは、ワークスペースへのアクセスを続行できます。 クライアントはまず、次の FQDN のアドレスを DNS サーバーに照会することで開始します。
Azure パブリック リージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.azureml.ms
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.azure.net
<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.com
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.ml.azure.cn
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.chinacloudapi.cn
<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.cn
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
Azure US Government リージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.ml.azure.us
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.usgovcloudapi.net
<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.us
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
Azure DNS は、ワークスペース ドメインを CNAME に再帰的に解決します。
DNS サーバーは、手順 4 の FQDN を Azure DNS から解決します。 Azure DNS は、手順 1 に記載されているドメインの 1 つで応答します。
DNS サーバーは、Azure DNS からのワークスペース ドメイン CNAME レコードを再帰的に解決します:
DNS サーバーは、ステップ 5 で受信した CNAME を再帰的に解決します。 ステップ 3 で設定された条件付きフォワーダーがあるので、DNS サーバーにより要求が解決のため Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスに送信されます。
Azure DNS により、プライベート DNS ゾーンからレコードが返されます:
プライベート DNS ゾーンに格納されている対応するレコードが、DNS サーバーに返されます。これは、Azure DNS 仮想サーバーによりプライベート エンドポイントの IP アドレスが返されることを意味します。
カスタム DNS サーバーにより、ワークスペース ドメイン名がプライベート エンドポイント アドレスに解決されます:
最終的に、カスタム DNS サーバーにより、ステップ 4 のプライベート エンドポイントの IP アドレスがクライアントに返されます。 これにより、Azure Machine Learning ワークスペースへのすべてのトラフィックがプライベート エンドポイントを経由することが保証されます。
トラブルシューティング
仮想マシンからワークスペースにアクセスできない場合、または仮想ネットワークのコンピューティング リソースでジョブが失敗する場合は、次の手順を使用して原因を特定します。
プライベート エンドポイントでワークスペースの FQDN を見つけます:
次のいずれかのリンクを使用して、Azure portal に移動します。
Azure Machine Learning ワークスペースへのプライベート エンドポイントに移動します。 ワークスペースの FQDN が [概要] タブに表示されます。
Virtual Network トポロジ内のコンピューティング リソースにアクセスします:
Azure Virtual Network トポロジ内のコンピューティング リソースへのアクセスに進みます。 これには、ハブ仮想ネットワークとピアリングされている仮想ネットワーク内の仮想マシンにアクセスすることが必要な場合があります。
ワークスペースの FQDN を解決します:
コマンド プロンプト、シェル、または PowerShell を開きます。 次に、各ワークスペース FQDN について、次のコマンドを実行します。
nslookup <workspace FQDN>
各 nslookup の結果により、Azure Machine Learning ワークスペースへのプライベート エンドポイントの 2 つのプライベート IP アドレスの 1 つが返されます。 そうでない場合は、カスタム DNS ソリューションで何かが正しく構成されていません。
考えられる原因:
- トラブルシューティング コマンドを実行しているコンピューティング リソースで、DNS 解決に DNS サーバーが使用されていません
- プライベート エンドポイントの作成時に選択したプライベート DNS ゾーンが、DNS サーバーの VNet にリンクされていません
- Azure DNS 仮想サーバーの IP への条件付きフォワーダーが、正しく構成されていません
例: オンプレミスでホストされているカスタム DNS サーバー
このアーキテクチャでは、一般的なハブ アンド スポーク仮想ネットワーク トポロジを使用します。 オンプレミス ネットワークからハブ仮想ネットワークに接続するには、ExpressRoute が使用されます。 カスタム DNS サーバーはオンプレミスでホストされています。 別の仮想ネットワークには、Azure Machine Learning ワークスペースおよびそれと関連付けられているリソースへのプライベート エンドポイントが含まれます。 このトポロジでは、Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスに要求を送信できる DNS サーバーをホストする別の仮想ネットワークが必要です。
次の手順では、このトポロジがどのように動作するのかについて説明します。
プライベート DNS ゾーンを作成し、DNS サーバーの仮想ネットワークにリンクします:
カスタム DNS ソリューションを Azure Machine Learning ワークスペースで動作させるための最初のステップでは、次のドメインをルートとする 2 つのプライベート DNS ゾーンを作成します。
Azure パブリック リージョン:
privatelink.api.azureml.ms
privatelink.notebooks.azure.net
21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン:
privatelink.api.ml.azure.cn
privatelink.notebooks.chinacloudapi.cn
Azure US Government リージョン:
privatelink.api.ml.azure.us
privatelink.notebooks.usgovcloudapi.net
Note
マネージド オンライン エンドポイントは、ワークスペースのプライベート エンドポイントを共有します。 プライベート DNS ゾーン
privatelink.api.azureml.ms
に DNS レコードを手動で追加する場合は、ワークスペース内のすべてのエンドポイントをプライベート エンドポイントにルーティングするために、ワイルドカード*.<per-workspace globally-unique identifier>.inference.<region>.privatelink.api.azureml.ms
を含む A レコードを追加する必要があります。プライベート DNS ゾーンの作成後、DNS サーバー VNet (DNS サーバーが含まれている仮想ネットワーク) にそれをリンクする必要があります。
注意
仮想ネットワーク内の DNS サーバーは、オンプレミスの DNS サーバーとは別のものです。
プライベート DNS ゾーンによって、ゾーンのルートのスコープ内のすべての名前の名前解決がオーバーライドされます。 このオーバーライドは、プライベート DNS ゾーンがリンクされているすべての仮想ネットワークに適用されます。 たとえば、
privatelink.api.azureml.ms
をルートとするプライベート DNS ゾーンが仮想ネットワーク foo にリンクされている場合、bar.workspace.westus2.privatelink.api.azureml.ms
の解決を試みる仮想ネットワーク foo 内のすべてのリソースは、privatelink.api.azureml.ms ゾーンにリストされているレコードを受け取ります。ただし、プライベート DNS ゾーンにリストされているレコードは、既定の Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスを使用してドメインを解決するデバイスにのみ返されます。 Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスは、仮想ネットワークのコンテキスト内でのみ有効です。 オンプレミスの DNS サーバーを使用している場合、Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスにクエリを実行してレコードを取得することはできません。
この動作を回避するには、仮想ネットワークに中間 DNS サーバーを作成します。 この DNS サーバーは、Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスにクエリを実行して、仮想ネットワークにリンクされたプライベート DNS ゾーンのレコードを取得できます。
オンプレミスの DNS サーバーは、ネットワーク トポロジ全体に広がるデバイスのドメインを解決しますが、Azure Machine Learning 関連のドメインは DNS サーバーで解決します。 DNS サーバーは、それらのドメインを Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスから解決します。
DNS サーバー仮想ネットワークにリンクされているプライベート DNS ゾーンをターゲットとするプライベート DNS 統合を使用してプライベート エンドポイントを作成します:
次のステップでは、Azure Machine Learning ワークスペースへのプライベート エンドポイントを作成します。 プライベート エンドポイントは、ステップ 1 で作成した両方のプライベート DNS ゾーンを対象とします。 これにより、ワークスペースとのすべての通信は、Azure Machine Learning 仮想ネットワークのプライベート エンドポイントを介して行われます。
重要
この例が正しく機能するためには、プライベート エンドポイントでプライベート DNS 統合が有効になっている必要があります。
Azure DNS に転送するための条件付きフォワーダーを DNS サーバーに作成します:
次に、Azure DNS 仮想サーバーへの条件付きフォワーダーを作成します。 条件付きフォワーダーを使用すると、DNS サーバーは常に、ワークスペースに関連付けられている FQDN の Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスを照会します。 これは、DNS サーバーによってプライベート DNS ゾーンから対応するレコードが返されることを意味します。
条件付きで転送されるゾーンの一覧を次に示します。 Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスは 168.63.129.16 です。
Azure パブリック リージョン:
api.azureml.ms
notebooks.azure.net
instances.azureml.ms
aznbcontent.net
inference.ml.azure.com
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン:
api.ml.azure.cn
notebooks.chinacloudapi.cn
instances.azureml.cn
aznbcontent.net
inference.ml.azure.cn
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
Azure US Government リージョン:
api.ml.azure.us
notebooks.usgovcloudapi.net
instances.azureml.us
aznbcontent.net
inference.ml.azure.us
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
重要
カスタム DNS サーバーとして使用できる多くの DNS ソリューションがあるため、ここには DNS サーバーの構成手順は含まれていません。 条件付き転送を適切に構成する方法については、お使いの DNS ソリューションのドキュメントを参照してください。
オンプレミスの DNS サーバーに条件付きフォワーダーを作成して、DNS サーバーに転送します:
次に、DNS サーバー仮想ネットワーク内の DNS サーバーへの条件付きフォワーダーを作成します。 このフォワーダーは、ステップ 1 の一覧で示されているゾーンに対するものです。 これはステップ 3 と似ていますが、Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスに転送するのではなく、オンプレミスの DNS サーバーは DNS サーバーの IP アドレスを対象とします。 オンプレミスの DNS サーバーは Azure にないため、プライベート DNS ゾーンのレコードを直接解決することはできません。 この場合、DNS サーバーによって、オンプレミスの DNS サーバーからの要求は Azure DNS 仮想サーバーの IP にプロキシされます。 これにより、オンプレミスの DNS サーバーは、DNS サーバーの仮想ネットワークにリンクされているプライベート DNS ゾーン内のレコードを取得できます。
条件付きで転送されるゾーンの一覧を次に示します。 転送先の IP アドレスは、DNS サーバーの IP アドレスです。
Azure パブリック リージョン:
api.azureml.ms
notebooks.azure.net
instances.azureml.ms
inference.ml.azure.com
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン:
api.ml.azure.cn
notebooks.chinacloudapi.cn
instances.azureml.cn
inference.ml.azure.cn
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
Azure US Government リージョン:
api.ml.azure.us
notebooks.usgovcloudapi.net
instances.azureml.us
inference.ml.azure.us
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
重要
カスタム DNS サーバーとして使用できる多くの DNS ソリューションがあるため、ここには DNS サーバーの構成手順は含まれていません。 条件付き転送を適切に構成する方法については、お使いの DNS ソリューションのドキュメントを参照してください。
ワークスペースのドメインを解決します:
この時点で、すべてのセットアップが完了します。 名前解決にオンプレミスの DNS サーバーを使用し、Azure Machine Learning プライベート エンドポイントへのルートを持つクライアントは、ワークスペースへのアクセスを続行できます。
クライアントはまず、次の FQDN のアドレスをオンプレミスの DNS サーバーに照会することで開始します。
Azure パブリック リージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.azureml.ms
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.azure.net
<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.com
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
21Vianet によって運営される Microsoft Azure のリージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.ml.azure.cn
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.chinacloudapi.cn
<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.cn
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
Azure US Government リージョン:
<per-workspace globally-unique identifier>.workspace.<region the workspace was created in>.api.ml.azure.us
ml-<workspace-name, truncated>-<region>-<per-workspace globally-unique identifier>.<region>.notebooks.usgovcloudapi.net
<managed online endpoint name>.<region>.inference.ml.azure.us
- マネージド オンライン エンドポイントで使用されます
オンプレミスの DNS サーバーは、ワークスペース ドメインを再帰的に解決します。
オンプレミスの DNS サーバーは、DNS サーバーから手順 5 の FQDN を解決します。 手順 4 の条件付きフォワーダーがあるため、オンプレミスの DNS サーバーは解決のために DNS サーバーに要求を送信します。
DNS サーバーは、ワークスペース ドメインを Azure DNS から CNAME に解決します。
DNS サーバーは、手順 5 の FQDN を Azure DNS から解決します。 Azure DNS は、手順 1 に記載されているドメインの 1 つで応答します。
オンプレミスの DNS サーバーは、DNS サーバーからのワークスペース ドメイン CNAME レコードを再帰的に解決します:
オンプレミスの DNS サーバーは、手順 7 で受信した CNAME を再帰的に解決します。 ステップ 4 で条件付きフォワーダーのセットアップを行ったので、オンプレミスの DNS サーバーは解決のために DNS サーバーに要求を送信します。
DNS サーバーは、Azure DNS からのワークスペース ドメイン CNAME レコードを再帰的に解決します:
DNS サーバーは、手順 7 で受信した CNAME を再帰的に解決します。 ステップ 3 で設定された条件付きフォワーダーがあるので、DNS サーバーにより要求が解決のため Azure DNS 仮想サーバーの IP アドレスに送信されます。
Azure DNS により、プライベート DNS ゾーンからレコードが返されます:
プライベート DNS ゾーンに格納されている対応するレコードが、DNS サーバーに返されます。これは、Azure DNS 仮想サーバーがプライベート エンドポイントの IP アドレスを返すことを意味します。
オンプレミスの DNS サーバーが、ワークスペース ドメイン名をプライベート エンドポイント アドレスに解決します:
手順 8 のオンプレミス DNS サーバーから DNS サーバーへのクエリでは、最終的に、Azure Machine Learning ワークスペースへのプライベート エンドポイントに関連付けられている IP アドレスが返されます。 これらの IP アドレスを返された元のクライアントは、ステップ 1 で構成したプライベート エンドポイントを介して Azure Machine Learning ワークスペースと通信するようになります。
重要
この設定で VNet 上のカスタム DNS サーバー IP とともに VPN Gateway を使用している場合は、中断されていない通信を維持するために、Azure DNS IP (168.63.129.16) を一覧に追加する必要があります。
例: Hosts ファイル
hosts
ファイルは、Linux、macOS、および Windows がローカル コンピューターの名前解決を上書きするために使用するテキスト ドキュメントです。 このファイルには、IP アドレスの一覧と、対応するホスト名が含まれます。 ローカル コンピューターがホスト名を解決しようとすると、そのホスト名が hosts
ファイルに含まれている場合、名前は対応する IP アドレスに解決されます。
重要
hosts
ファイルは、ローカル コンピューターの名前解決のみを上書きします。 複数のコンピューターで hosts
ファイルを使用する場合は、各コンピューターで個別にファイルを変更する必要があります。
次の表は、hosts
ファイルの場所を示しています。
オペレーティング システム | 場所 |
---|---|
Linux | /etc/hosts |
macOS | /etc/hosts |
Windows | %SystemRoot%\System32\drivers\etc\hosts |
ヒント
ファイル名は hosts
であり、拡張子はありません。 ファイルを編集する場合は、管理者アクセスを使用します。 たとえば、Linux または macOS では sudo vi
を使用する場合があります。 Windows で、管理者としてメモ帳を実行します。
Azure Machine Learning の hosts
ファイル エントリの例を次に示します。
# For core Azure Machine Learning hosts
10.1.0.5 fb7e20a0-8891-458b-b969-55ddb3382f51.workspace.eastus.api.azureml.ms
10.1.0.5 fb7e20a0-8891-458b-b969-55ddb3382f51.workspace.eastus.cert.api.azureml.ms
10.1.0.6 ml-myworkspace-eastus-fb7e20a0-8891-458b-b969-55ddb3382f51.eastus.notebooks.azure.net
# For a managed online/batch endpoint named 'mymanagedendpoint'
10.1.0.7 mymanagedendpoint.eastus.inference.ml.azure.com
# For a compute instance named 'mycomputeinstance'
10.1.0.5 mycomputeinstance.eastus.instances.azureml.ms
hosts
ファイルの詳細については、https://wikipedia.org/wiki/Hosts_(file) を参照してください。
依存サービスの DNS 解決
ワークスペースが依存しているサービスは、プライベート エンドポイントを使用して保護されている場合もあります。 その場合、サービスと直接通信する必要がある場合は、カスタム DNS レコードの作成が必要になることがあります。 たとえば、ワークスペースで使用される Azure Storage アカウントのデータを直接操作する場合などです。
注意
一部のサービスには、サブサービスまたは機能用に複数のプライベート エンドポイントがあります。 たとえば、Azure Storage アカウントでは、BLOB、ファイル、および DFS 用に個別のプライベート エンドポイントを持つことができます。 BLOB と File ストレージの両方にアクセスする必要がある場合は、特定のプライベート エンドポイントごとに解決を有効にする必要があります。
サービスと DNS の解決の詳細については、「Azure プライベート エンドポイントの DNS 構成」を参照してください。
トラブルシューティング
上記の手順を行った後に、仮想マシンからワークスペースにアクセスできない場合、または Azure Machine Learning ワークスペースへのプライベート エンドポイントが含まれている仮想ネットワークのコンピューティング リソースでジョブが失敗する場合は、次の手順に従って原因を特定してください。
プライベート エンドポイントでワークスペースの FQDN を見つけます:
次のいずれかのリンクを使用して、Azure portal に移動します。
Azure Machine Learning ワークスペースへのプライベート エンドポイントに移動します。 ワークスペースの FQDN が [概要] タブに表示されます。
Virtual Network トポロジ内のコンピューティング リソースにアクセスします:
Azure Virtual Network トポロジ内のコンピューティング リソースへのアクセスに進みます。 これには、ハブ仮想ネットワークとピアリングされている仮想ネットワーク内の仮想マシンにアクセスすることが必要な場合があります。
ワークスペースの FQDN を解決します:
コマンド プロンプト、シェル、または PowerShell を開きます。 次に、各ワークスペース FQDN について、次のコマンドを実行します。
nslookup <workspace FQDN>
各 nslookup の結果で、Azure Machine Learning ワークスペースへのプライベート エンドポイントの 2 つのプライベート IP アドレスの 1 つが生成される必要があります。 そうでない場合は、カスタム DNS ソリューションで何かが正しく構成されていません。
考えられる原因:
- トラブルシューティング コマンドを実行しているコンピューティング リソースで、DNS 解決に DNS サーバーが使用されていません
- プライベート エンドポイントの作成時に選択したプライベート DNS ゾーンが、DNS サーバーの VNet にリンクされていません
- DNS サーバーから Azure DNS 仮想サーバーの IP への条件付きフォワーダーが、正しく構成されていません
- オンプレミスの DNS サーバーから DNS サーバーへの条件付きフォワーダーが、正しく構成されていません
関連するコンテンツ
プライベート エンドポイントの DNS 構成への統合については、「Azure プライベート エンドポイントの DNS 構成」をご覧ください。