Workspaces/armazenamentos de dados do Microsoft.MachineLearningServices 2020-05-01-preview

Definição de recurso do Bicep

O tipo de recurso workspaces/datastores pode ser implantado com operações direcionadas:

• Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação do grupo de recursos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte de log de alterações.

Formato de recurso

Para criar um recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datastores, adicione o seguinte Bicep ao modelo.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datastores@2020-05-01-preview' = {
  parent: resourceSymbolicName
  accountKey: 'string'
  accountName: 'string'
  adlsResourceGroup: 'string'
  adlsSubscriptionId: 'string'
  authorityUrl: 'string'
  clientId: 'string'
  clientSecret: 'string'
  containerName: 'string'
  databaseName: 'string'
  dataStoreType: 'string'
  description: 'string'
  endpoint: 'string'
  enforceSSL: bool
  fileSystem: 'string'
  includeSecret: bool
  name: 'string'
  password: 'string'
  port: 'string'
  protocol: 'string'
  resourceUrl: 'string'
  sasToken: 'string'
  serverName: 'string'
  shareName: 'string'
  skipValidation: bool
  storageAccountResourceGroup: 'string'
  storageAccountSubscriptionId: 'string'
  storeName: 'string'
  tenantId: 'string'
  userId: 'string'
  userName: 'string'
  workspaceSystemAssignedIdentity: bool
}

Valores de propriedade

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datastores

Definição de recurso de modelo do ARM

O tipo de recurso workspaces/datastores pode ser implantado com operações direcionadas:

• Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação do grupo de recursos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte de log de alterações.

Formato de recurso

Para criar um recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datastores, adicione o JSON a seguir ao modelo.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datastores",
  "apiVersion": "2020-05-01-preview",
  "name": "string",
  "accountKey": "string",
  "accountName": "string",
  "adlsResourceGroup": "string",
  "adlsSubscriptionId": "string",
  "authorityUrl": "string",
  "clientId": "string",
  "clientSecret": "string",
  "containerName": "string",
  "databaseName": "string",
  "dataStoreType": "string",
  "description": "string",
  "endpoint": "string",
  "enforceSSL": "bool",
  "fileSystem": "string",
  "includeSecret": "bool",
  "password": "string",
  "port": "string",
  "protocol": "string",
  "resourceUrl": "string",
  "sasToken": "string",
  "serverName": "string",
  "shareName": "string",
  "skipValidation": "bool",
  "storageAccountResourceGroup": "string",
  "storageAccountSubscriptionId": "string",
  "storeName": "string",
  "tenantId": "string",
  "userId": "string",
  "userName": "string",
  "workspaceSystemAssignedIdentity": "bool"
}

Valores de propriedade

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datastores

Modelos de início rápido

Os modelos de início rápido a seguir implantam esse tipo de recurso.

Modelo	Descrição
criar um armazenamento de dados de armazenamento de blobs	Esse modelo cria um armazenamento de dados de armazenamento de blobs no workspace do Azure Machine Learning.
criar um datastore do sistema de arquivos databricks	Este modelo cria um armazenamento de dados do Sistema de Arquivos do Databricks no workspace do Azure Machine Learning.
criar um armazenamento de dados de compartilhamento de arquivos	Esse modelo cria um armazenamento de dados de compartilhamento de arquivos no workspace do Azure Machine Learning.
Criar workspace AML com vários conjuntos de dados &	Esse modelo cria o workspace do Azure Machine Learning com vários conjuntos de dados & armazenamentos de dados.
criar um do Azure ADLS Datastore	Esse modelo cria um armazenamento de dados do ADLS no workspace do Azure Machine Learning.
criar um armazenamento de dados do Azure ADLS Gen2	Esse modelo cria um armazenamento de dados do ADLS Gen2 no workspace do Azure Machine Learning.
criar um do MySQL Datastore do Azure	Esse modelo cria um armazenamento de dados MySQL no workspace do Azure Machine Learning.
criar um do Datastore do PostgreSQL do Azure	Este modelo cria um armazenamento de dados PostgreSQL no workspace do Azure Machine Learning.
criar um do SQL Datastore do Azure	Esse modelo cria um armazenamento de dados SQL no workspace do Azure Machine Learning.

Definição de recurso do Terraform (provedor de AzAPI)

O tipo de recurso workspaces/datastores pode ser implantado com operações direcionadas:

• grupos de recursos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte de log de alterações.

Formato de recurso

Para criar um recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datastores, adicione o Terraform a seguir ao seu modelo.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datastores@2020-05-01-preview"
  name = "string"
  accountKey = "string"
  accountName = "string"
  adlsResourceGroup = "string"
  adlsSubscriptionId = "string"
  authorityUrl = "string"
  clientId = "string"
  clientSecret = "string"
  containerName = "string"
  databaseName = "string"
  dataStoreType = "string"
  description = "string"
  endpoint = "string"
  enforceSSL = bool
  fileSystem = "string"
  includeSecret = bool
  password = "string"
  port = "string"
  protocol = "string"
  resourceUrl = "string"
  sasToken = "string"
  serverName = "string"
  shareName = "string"
  skipValidation = bool
  storageAccountResourceGroup = "string"
  storageAccountSubscriptionId = "string"
  storeName = "string"
  tenantId = "string"
  userId = "string"
  userName = "string"
  workspaceSystemAssignedIdentity = bool
}

Valores de propriedade

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datastores