Microsoft.Insights-Komponenten 2020-02-02-02-Preview

Bicep-Ressourcendefinition

Der Komponentenressourcentyp 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.Insights/Components-Ressource zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage den folgenden Bicep hinzu.

resource symbolicname 'Microsoft.Insights/components@2020-02-02-preview' = {
  etag: 'string'
  kind: 'string'
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    Application_Type: 'string'
    DisableIpMasking: bool
    DisableLocalAuth: bool
    Flow_Type: 'string'
    ForceCustomerStorageForProfiler: bool
    HockeyAppId: 'string'
    ImmediatePurgeDataOn30Days: bool
    IngestionMode: 'string'
    publicNetworkAccessForIngestion: 'string'
    publicNetworkAccessForQuery: 'string'
    Request_Source: 'string'
    SamplingPercentage: int
    WorkspaceResourceId: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

Eigenschaftswerte

ApplicationInsightsComponentProperties

ComponentsResourceTags

Microsoft.Insights/Components

Schnellstartbeispiele

Die folgenden Schnellstartbeispiele stellen diesen Ressourcentyp bereit.

ARM-Vorlagenressourcendefinition

Der Komponentenressourcentyp 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.Insights/Components-Ressource zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage den folgenden JSON-Code hinzu.

{
  "type": "Microsoft.Insights/components",
  "apiVersion": "2020-02-02-preview",
  "name": "string",
  "etag": "string",
  "kind": "string",
  "location": "string",
  "properties": {
    "Application_Type": "string",
    "DisableIpMasking": "bool",
    "DisableLocalAuth": "bool",
    "Flow_Type": "string",
    "ForceCustomerStorageForProfiler": "bool",
    "HockeyAppId": "string",
    "ImmediatePurgeDataOn30Days": "bool",
    "IngestionMode": "string",
    "publicNetworkAccessForIngestion": "string",
    "publicNetworkAccessForQuery": "string",
    "Request_Source": "string",
    "SamplingPercentage": "int",
    "WorkspaceResourceId": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

Eigenschaftswerte

ApplicationInsightsComponentProperties

ComponentsResourceTags

Microsoft.Insights/Components

Schnellstartvorlagen

Die folgenden Schnellstartvorlagen stellen diesen Ressourcentyp bereit.

Schablone	Beschreibung
App Service Environment mit Azure SQL-Back-End-	Diese Vorlage erstellt eine App Service-Umgebung mit einem Azure SQL-Back-End zusammen mit privaten Endpunkten sowie zugeordneten Ressourcen, die normalerweise in einer privaten/isolierten Umgebung verwendet werden.
Anwendungsgateway mit interner API-Verwaltung und Web App-	Das Anwendungsgateway routingt Internetdatenverkehr an eine API-Verwaltungsinstanz für virtuelle Netzwerke (interner Modus), die eine in einer Azure Web App gehostete Web-API verwendet.
ASP.NET App-	Mit dieser Vorlage können Sie einen App-Dienst für die Bereitstellung einer ASP.NET-App erstellen.
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.
Azure Digital Twins mit Funktion und privatem Link-Dienst	Diese Vorlage erstellt einen Azure Digital Twins-Dienst, der mit einer mit einem virtuellen Netzwerk verbundenen Azure-Funktion konfiguriert ist, die über einen privaten Link-Endpunkt mit Digital Twins kommunizieren kann. Außerdem wird eine private DNS-Zone erstellt, um eine nahtlose Hostnamenauflösung des Digital Twins-Endpunkts vom virtuellen Netzwerk zur internen IP-Adresse des privaten Endpunkts zu ermöglichen. Der Hostname wird als Einstellung für die Azure-Funktion mit dem Namen "ADT_ENDPOINT" gespeichert.
Azure Function-App und eine http-ausgelöste Funktion	In diesem Beispiel wird eine Azure Function-App und eine HTTP-ausgelöste Funktion inline in der Vorlage bereitgestellt. Außerdem wird ein Schlüsseltresor bereitgestellt und ein Geheimschlüssel mit dem Hostschlüssel der Funktions-App aufgefüllt.
In dedizierten Plan gehostete Azure-Funktions-App	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App für einen dedizierten Hostingplan zur Verfügung, was bedeutet, dass sie wie jede App Service-Website ausgeführt und in Rechnung gestellt wird.
Azure Function App gehostet auf dem Linux-Verbrauchsplan	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App in einem Linux-Verbrauchsplan bereit, bei dem es sich um einen dynamischen Hostingplan handelt. Die App wird bei Bedarf ausgeführt, und Sie werden pro Ausführung abgerechnet, ohne ständige Ressourcenverpflichtung.
In Premium-Plan gehostete Azure-Funktions-App	Mit dieser Vorlage wird eine Funktions-App für einen Premium-Plan bereitgestellt.
In Windows-Verbrauchsplan gehostete Azure-Funktions-App	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App in einem Windows-Verbrauchsplan bereit, bei dem es sich um einen dynamischen Hostingplan handelt. Die App wird bei Bedarf ausgeführt, und Sie werden pro Ausführung abgerechnet, ohne ständige Ressourcenverpflichtung.
Azure Function App mit einem Bereitstellungsplatz	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App in einem Premium-Plan mit Produktionsplatz und einem zusätzlichen Bereitstellungsplatz zur Seite.
Azure Function App mit Event Hub und verwalteter Identität	Seine Vorlage stellt eine Azure Function-App in einem Linux-Verbrauchsplan zusammen mit einem Event Hub, Azure Storage und Application Insights bereit. Die Funktions-App kann verwaltete Identität verwenden, um eine Verbindung mit dem Event Hub- und Speicherkonto herzustellen.
Azure Function App mit Virtual Network Integration	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App in einem Premium-Plan mit aktivierter regionaler Integration des virtuellen Netzwerks in ein neu erstelltes virtuelles Netzwerk bereit.
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
BrowserBox Azure Edition	Diese Vorlage stellt BrowserBox auf einem virtuellen Azure Ubuntu Server 22.04 LTS, Debian 11 oder RHEL 8.7 LVM bereit.
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.
Erstellen der API-Verwaltung im internen VNet mit App-Gateway-	Diese Vorlage veranschaulicht, wie Sie eine Instanz von Azure API Management in einem privaten Netzwerk erstellen, das durch Azure Application Gateway geschützt ist.
Erstellen von Azure Front Door vor der Azure API Management-	In diesem Beispiel wird die Verwendung von Azure Front Door als globaler Lastenausgleich vor der Azure-API-Verwaltung veranschaulicht.
Erstellen der Funktions-App und der durch private Endpunkt gesicherten Speicher-	Mit dieser Vorlage können Sie eine Azure-Funktions-App bereitstellen, die mit Azure Storage über private Endpunkte kommuniziert.
Erstellt eine Dapr Microservices-App mit Container-Apps	Erstellen Sie eine Dapr Microservices-App mit Container-Apps.
Erstellt eine Dapr pub-sub servicebus-App mit Container-Apps	Erstellen Sie eine Dapr pub-sub servicebus-App mit Container-Apps.
Erstellt eine Funktions-App mit verwalteter Dienstidentität	Erstellt eine Funktions-App mit verwalteter Dienstidentität, die mit Application Insights für Protokolle und Metriken eingerichtet ist.
Bereitstellen einer einfachen Azure Spring Apps Microservice-Anwendung	Diese Vorlage stellt eine einfache Azure Spring Apps Microservice-Anwendung bereit, die auf Azure ausgeführt werden kann.
Bereitstellen eines AZ-aktivierten Azure Function Premium-Plans	Mit dieser Vorlage können Sie einen Azure Function Premium-Plan mit Unterstützung für Verfügbarkeitszonen bereitstellen, einschließlich eines Aktivierten Speicherkontos für Verfügbarkeitszonen.
Bereitstellen eines Azure Function Premium-Plans mit vnet-Integration	Mit dieser Vorlage können Sie einen Azure Function Premium-Plan mit aktivierter regionaler Integration des virtuellen Netzwerks in ein neu erstelltes virtuelles Netzwerk bereitstellen.
Bereitstellen von Application Insight und Erstellen einer Benachrichtigung darin	Mit dieser Vorlage können Sie Application Insight bereitstellen und Benachrichtigungen erstellen.
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.
Django-App	Mit dieser Vorlage können Sie einen App-Dienst für die Bereitstellung einer Django-App erstellen.
Enterprise Governance-AppService, SQL DB, AD, OMS, Runbooks	Die Cloudakzeptanz für ein Unternehmen, klein oder groß, erfordert verantwortungsvolle und effiziente Governancemodelle, um einen Nutzen aus ihren Cloudbereitstellungen abzuleiten. CloudWise (ein Codename für die Lösung) ist eine zusammengesetzte Lösung, die von Azure Partner QuickStarts zur Verfügung steht, ist ein Einführungsaktivierer für Kunden, Systemintegratoren und Partner gleichermaßen, die eine selbstverwendbare, automatisierte Governance- und Betriebslösung bietet, die sich auf die Optimierung Ihrer Kosten, Verbesserung der Zuverlässigkeit Ihrer Anwendungen, Verringerung des Geschäftsrisikos konzentriert. Die Lösung hebt die wichtigsten Governance-Säulen der Sichtbarkeit und Kontrolle hervor.
eShop-Website mit ILB ASE	Eine App Service-Umgebung ist eine Premium-Serviceplanoption von Azure App Service, die eine vollständig isolierte und dedizierte Umgebung für die sichere Ausführung von Azure App Service-Apps im großen Maßstab bereitstellt, einschließlich Web-Apps, Mobile Apps und API-Apps.
Front Door Standard/Premium mit Azure Functions Origin	Diese Vorlage erstellt eine Front Door Standard/Premium-App, eine Azure Functions-App und konfiguriert die Funktions-App, um zu überprüfen, ob der Datenverkehr durch den Front Door-Ursprung gekommen ist.
Funktions-App unter Linux-Verbrauchsplan mit RemoteBuild-	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App in einem Linux-Verbrauchsplan bereit und führt während der Codebereitstellung Remotebuilds aus. Die App wird bei Bedarf ausgeführt, und Sie werden pro Ausführung abgerechnet, ohne ständige Ressourcenverpflichtung.
Funktions-App, gesichert durch Azure Frontdoor-	Mit dieser Vorlage können Sie eine azure Premium-Funktion bereitstellen, die durch Azure Frontdoor Premium geschützt und veröffentlicht wird. Die Verbindung zwischen Azure Frontdoor und Azure Functions ist durch azure Private Link geschützt.
ILB App Service Environment mit Azure Firewall	Ressourcen-Manager-Vorlagen und Parameter, die zeigen, wie App Service-Umgebung mit azure Firewall-Integration bereitgestellt wird
Java CI/CD mit Jenkins und Azure Web Apps	Dies ist ein Beispiel für Java CI/CD mit Jenkins und Azure Web Apps.
Kentico Xperience	Diese Vorlage erleichtert die Bereitstellung von Ressourcen, die zum Hosten von Kentico Xperience-Umgebungen in Microsoft Azure erforderlich sind.
private Funktions-App und vom privaten Endpunkt gesicherte Speicher-	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App für einen Premium-Plan mit privaten Endpunkten und kommuniziert mit Azure Storage über private Endpunkte.
Bereitstellen einer Funktions-App für einen Verbrauchsplan	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App für einen Verbrauchsplan bereit, bei dem es sich um einen dynamischen Hostingplan handelt. Die App wird bei Bedarf ausgeführt, und Sie werden pro Ausführung abgerechnet, ohne ständige Ressourcenverpflichtung. Es gibt weitere Vorlagen für die Bereitstellung in einem dedizierten Hostingplan.
Bereitstellen einer Funktions-App, die in einem App Service Plan	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App für einen dedizierten Hostingplan zur Verfügung, was bedeutet, dass sie wie jede App Service-Website ausgeführt und in Rechnung gestellt wird.
Bereitstellen einer Web App mit einer SQL-Datenbank	Diese Vorlage enthält eine Web App, eine SQL-Datenbank, AutoScale-Einstellungen, Warnungsregeln und App Insights. Sie konfiguriert eine Verbindungszeichenfolge in der Web-App für die Datenbank.
Bereitstellungsverbrauchsplanfunktion mit einem Bereitstellungsplatz	Diese Vorlage stellt eine Funktions-App für einen Verbrauchsplan bereit, bei dem es sich um einen dynamischen Hostingplan handelt. Die App wird bei Bedarf ausgeführt, und Sie werden pro Ausführung abgerechnet, ohne ständige Ressourcenverpflichtung. Es gibt weitere Vorlagen für die Bereitstellung in einem dedizierten Hostingplan.
Simple Umbraco CMS Web App	Diese Vorlage bietet eine einfache Möglichkeit, umbraco CMS Web App in Azure App Service Web Apps bereitzustellen.
Web App mit Application Insights, die an Log Analytics-	Diese Vorlage soll die neuen API-Versionen von "microsoft.insights/components" unterstützen. Ab 2020-02-02-preview WorkspaceID ist beim Erstellen von Anwendungsinschriften erforderlich. Diese Vorlage stellt den App Service Plan, App Service, Application Insights, Log Analytics Workspace bereit und verbindet alles zusammen.
Web App mit einer SQL-Datenbank, Azure Cosmos DB, Azure Search	Diese Vorlage enthält eine Web App, eine SQL-Datenbank, Azure Cosmos DB, Azure Search und Application Insights.
Web App mit verwalteter Identität, SQL Server und ΑΙ	Einfaches Beispiel für die Bereitstellung der Azure-Infrastruktur für App + Daten + verwaltete Identität + Überwachung

Terraform -Ressourcendefinition (AzAPI-Anbieter)

Der Komponentenressourcentyp kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:

• Ressourcengruppen

Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.

Ressourcenformat

Um eine Microsoft.Insights/Components-Ressource zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage die folgende Terraform hinzu.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.Insights/components@2020-02-02-preview"
  name = "string"
  etag = "string"
  kind = "string"
  location = "string"
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      Application_Type = "string"
      DisableIpMasking = bool
      DisableLocalAuth = bool
      Flow_Type = "string"
      ForceCustomerStorageForProfiler = bool
      HockeyAppId = "string"
      ImmediatePurgeDataOn30Days = bool
      IngestionMode = "string"
      publicNetworkAccessForIngestion = "string"
      publicNetworkAccessForQuery = "string"
      Request_Source = "string"
      SamplingPercentage = int
      WorkspaceResourceId = "string"
    }
  })
}

Eigenschaftswerte

ApplicationInsightsComponentProperties

ComponentsResourceTags

Microsoft.Insights/Components