Microsoft. MachineLearningServices Arbeitsbereiche 2026-03-15-Vorschau

Bicep-Ressourcendefinition

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

• Resource groups - Siehe resource group deployment-Befehle

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

Verwendungsbeispiele

Beispiele für Bicep

Ein grundlegendes Beispiel für die Bereitstellung von Azure Machine Learning Workspace.

param resourceName string = 'acctest0001'
param location string = 'westeurope'

resource storageAccount 'Microsoft.Storage/storageAccounts@2021-09-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  sku: {
    name: 'Standard_LRS'
  }
  kind: 'StorageV2'
  properties: {
    accessTier: 'Hot'
    allowBlobPublicAccess: true
    allowCrossTenantReplication: true
    allowSharedKeyAccess: true
    defaultToOAuthAuthentication: false
    encryption: {
      keySource: 'Microsoft.Storage'
      services: {
        queue: {
          keyType: 'Service'
        }
        table: {
          keyType: 'Service'
        }
      }
    }
    isHnsEnabled: false
    isNfsV3Enabled: false
    isSftpEnabled: false
    minimumTlsVersion: 'TLS1_2'
    networkAcls: {
      defaultAction: 'Allow'
    }
    publicNetworkAccess: 'Enabled'
    supportsHttpsTrafficOnly: true
  }
}

resource vault 'Microsoft.KeyVault/vaults@2021-10-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  properties: {
    accessPolicies: [
      {
        objectId: '45a2d1ea-488a-44b0-bb2e-3cd8e485ebef'
        permissions: {
          certificates: [
            'all'
          ]
          keys: [
            'all'
          ]
          secrets: [
            'all'
          ]
          storage: []
        }
        tenantId: tenant().tenantId
      }
    ]
    createMode: 'default'
    enablePurgeProtection: true
    enableRbacAuthorization: false
    enableSoftDelete: true
    enabledForDeployment: false
    enabledForDiskEncryption: false
    enabledForTemplateDeployment: false
    publicNetworkAccess: 'Enabled'
    sku: {
      family: 'A'
      name: 'standard'
    }
    tenantId: tenant().tenantId
  }
}

resource workspace 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-05-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  sku: {
    name: 'Basic'
    tier: 'Basic'
  }
  properties: {
    applicationInsights: component.id
    keyVault: vault.id
    publicNetworkAccess: 'Disabled'
    storageAccount: storageAccount.id
    v1LegacyMode: false
  }
}

resource component 'Microsoft.Insights/components@2020-02-02' = {
  name: resourceName
  location: location
  kind: 'web'
  properties: {
    Application_Type: 'web'
    DisableIpMasking: false
    DisableLocalAuth: false
    ForceCustomerStorageForProfiler: false
    RetentionInDays: 90
    SamplingPercentage: 100
    publicNetworkAccessForIngestion: 'Enabled'
    publicNetworkAccessForQuery: 'Enabled'
  }
}

Von Azure verifizierte Module

Die folgenden Azure Verifizierte Module können verwendet werden, um diesen Ressourcentyp bereitzustellen.

Azure-Schnellstartbeispiele

Die folgenden Azure-Schnellstartvorlagen Bicep-Beispiele für die Bereitstellung dieses Ressourcentyps enthalten.

Ressourcenformat

Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces-Ressource zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage die folgende Bicep hinzu.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2026-03-15-preview' = {
  identity: {
    type: 'string'
    userAssignedIdentities: {
      {customized property}: {}
    }
  }
  kind: 'string'
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    allowPublicAccessWhenBehindVnet: bool
    allowRoleAssignmentOnRG: bool
    applicationInsights: 'string'
    associatedWorkspaces: [
      'string'
    ]
    containerRegistries: [
      'string'
    ]
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    enableDataIsolation: bool
    enableServiceSideCMKEncryption: bool
    enableSimplifiedCmk: bool
    enableSoftwareBillOfMaterials: bool
    encryption: {
      cosmosDbResourceId: 'string'
      identity: {
        userAssignedIdentity: 'string'
      }
      keyVaultProperties: {
        identityClientId: 'string'
        keyIdentifier: 'string'
        keyVaultArmId: 'string'
      }
      searchAccountResourceId: 'string'
      status: 'string'
      storageAccountResourceId: 'string'
    }
    existingWorkspaces: [
      'string'
    ]
    featureStoreSettings: {
      computeRuntime: {
        sparkRuntimeVersion: 'string'
      }
      offlineStoreConnectionName: 'string'
      onlineStoreConnectionName: 'string'
    }
    friendlyName: 'string'
    hbiWorkspace: bool
    hubResourceId: 'string'
    imageBuildCompute: 'string'
    ipAllowlist: [
      'string'
    ]
    keyVault: 'string'
    keyVaults: [
      'string'
    ]
    managedNetwork: {
      enableNetworkMonitor: bool
      firewallSku: 'string'
      isolationMode: 'string'
      managedNetworkKind: 'string'
      outboundRules: {
        {customized property}: {
          category: 'string'
          status: 'string'
          type: 'string'
          // For remaining properties, see OutboundRule objects
        }
      }
      status: {
        sparkReady: bool
        status: 'string'
      }
    }
    networkAcls: {
      defaultAction: 'string'
      ipRules: [
        {
          value: 'string'
        }
      ]
    }
    primaryUserAssignedIdentity: 'string'
    provisionNetworkNow: bool
    publicNetworkAccess: 'string'
    serverlessComputeSettings: {
      serverlessComputeCustomSubnet: 'string'
      serverlessComputeNoPublicIP: bool
    }
    serviceManagedResourcesSettings: {
      cosmosDb: {
        collectionsThroughput: int
      }
    }
    sharedPrivateLinkResources: [
      {
        name: 'string'
        properties: {
          groupId: 'string'
          privateLinkResourceId: 'string'
          requestMessage: 'string'
          status: 'string'
        }
      }
    ]
    softDeleteRetentionInDays: int
    storageAccount: 'string'
    storageAccounts: [
      'string'
    ]
    systemDatastoresAuthMode: 'string'
    v1LegacyMode: bool
    workspaceHubConfig: {
      additionalWorkspaceStorageAccounts: [
        'string'
      ]
      defaultWorkspaceResourceGroup: 'string'
    }
  }
  sku: {
    capacity: int
    family: 'string'
    name: 'string'
    size: 'string'
    tier: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

OutboundRule-Objekte

Legen Sie den Typ Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für FQDN-:

{
  destination: 'string'
  type: 'FQDN'
}

Verwenden Sie für PrivateEndpoint-:

{
  destination: {
    serviceResourceId: 'string'
    sparkEnabled: bool
    sparkStatus: 'string'
    subresourceTarget: 'string'
  }
  fqdns: [
    'string'
  ]
  type: 'PrivateEndpoint'
}

Verwenden Sie für ServiceTag-:

{
  destination: {
    action: 'string'
    addressPrefixes: [
      'string'
    ]
    portRanges: 'string'
    protocol: 'string'
    serviceTag: 'string'
  }
  type: 'ServiceTag'
}

Eigenschaftswerte

Microsoft.MachineLearningServices/Workspaces

ComputeRuntimeDto

CosmosDbSettings

Encryption(Eigenschaft)

FeatureStoreEinstellungen

FqdnOutboundRule

IdentityForCmk

IPRule

KeyVault-Eigenschaften

ManagedNetworkProvisionStatus

Verwaltete Netzwerkeinstellungen

ManagedNetworkSettingsOutboundRules

ManagedServiceIdentity

NetworkAcls

Ausgehender Wert

PrivateEndpointDestination

PrivateEndpointOutboundRule

ServerlessComputeEinstellungen

ServiceManagedResources-Einstellungen

ServiceTagDestination

ServiceTagOutboundRule

SharedPrivateLinkRessource

SharedPrivateLinkResourceProperty

Sku

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

WorkspaceHubConfig

Workspace-Eigenschaften

ArbeitsbereichTags

ARM-Vorlagenressourcendefinition

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

• Ressourcengruppen – Siehe Ressourcengruppen-Deployment-Befehle Für eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version siehe Änderungsprotokoll.

Verwendungsbeispiele

Azure-Schnellstartvorlagen

Die folgenden Azure-Schnellstartvorlagen diesen Ressourcentyp bereitstellen.

Template	Beschreibung
Azure AI Foundry Grundausstattung	Diese Sammlung von Vorlagen zeigt, wie man Azure AI Foundry mit der Grundkonfiguration einrichtet, also mit aktiviertem öffentlichen Internetzugang, von Microsoft verwalteten Schlüsseln zur Verschlüsselung und Microsoft-verwalteter Identitätskonfiguration für die KI-Ressource.
Azure AI Foundry Grundausstattung	Diese Sammlung von Vorlagen zeigt, wie man Azure AI Foundry mit der Grundkonfiguration einrichtet, also mit aktiviertem öffentlichen Internetzugang, von Microsoft verwalteten Schlüsseln zur Verschlüsselung und Microsoft-verwalteter Identitätskonfiguration für die KI-Ressource.
Azure AI Foundry Netzwerk eingeschränkt	Diese Sammlung von Vorlagen zeigt, wie man Azure AI Foundry mit deaktivierter privater Verbindung und Ausgang einrichten kann, wobei Microsoft-verwaltete Schlüssel für die Verschlüsselung und die von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden.
Azure AI Foundry mit Microsoft Entra ID Authentication	Diese Sammlung von Vorlagen zeigt, wie man Azure AI Foundry mit Microsoft Entra ID-Authentifizierung für abhängige Ressourcen wie Azure AI Services und Azure Storage einrichtet.
Azure AI Studio Grundeinstellung	Diese Sammlung von Vorlagen zeigt, wie man Azure AI Studio mit der grundlegenden Konfiguration einrichtet, also mit aktiviertem öffentlichen Internetzugang, Microsoft-verwalteten Schlüsseln zur Verschlüsselung und Microsoft-verwalteter Identitätskonfiguration für die KI-Ressource.
Azure AI Studio-Netzwerk eingeschränkt	Dieses Set von Vorlagen zeigt, wie man Azure AI Studio mit deaktivierter privater Verbindung und Ausgang einrichten kann, wobei Microsoft-verwaltete Schlüssel für die Verschlüsselung und die von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden.
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-Arbeitsbereich	Diese Vorlage erstellt einen neuen Azure Machine Learning Workspace sowie ein verschlüsseltes Speicherkonto, KeyVault und Applications Insights Logging
API-Schlüssel für die Grundlegende Agent-Einrichtung	Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Azure AI Agent Service mit der grundlegenden Einrichtung mithilfe der API-Schlüsselauthentifizierung für die AI Service/AOAI-Verbindung eingerichtet wird. Agents verwenden mehrinstanzenfähige Such- und Speicherressourcen, die vollständig von Microsoft verwaltet werden. Sie haben keine Transparenz oder Kontrolle über diese zugrundeliegenden Azure-Ressourcen.
Grundlegende Agenten-Einrichtungsidentität	Diese Sammlung von Vorlagen zeigt, wie man den Azure AI Agent Service mit der grundlegenden Konfiguration mittels verwalteter Identitätsauthentikation für die KI-Service/AOAI-Verbindung einrichtet. Agents verwenden mehrinstanzenfähige Such- und Speicherressourcen, die vollständig von Microsoft verwaltet werden. Sie haben keine Transparenz oder Kontrolle über diese zugrundeliegenden Azure-Ressourcen.
Erstellen Sie einen AML-Arbeitsbereich mit mehreren Datensätzen & Datastores	Diese Vorlage erstellt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit mehreren Datensätzen und Datenspeichern.
Erstellen Sie ein AKS-Rechenziel mit einer privaten IP-Adresse	Diese Vorlage erstellt ein AKS-Rechenziel in einem gegebenen Azure Machine Learning-Service-Arbeitsbereich mit einer privaten IP-Adresse.
Erstellen Sie einen Azure Machine Learning Service workspace	Diese Bereitstellungsvorlage spezifiziert einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen, darunter Azure Key Vault, Azure Storage, Azure-Anwendung Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt die minimale Menge an Ressourcen, die Sie benötigen, um mit Azure Machine Learning zu beginnen.
Erstellen Sie einen Azure Machine Learning Service Workspace (CMK)	Diese Bereitstellungsvorlage legt fest, wie man einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit dienstseitiger Verschlüsselung mit Ihren Verschlüsselungsschlüsseln erstellt.
Erstellen Sie einen Azure Machine Learning Service Workspace (CMK)	Diese Bereitstellungsvorlage spezifiziert einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen, darunter Azure Key Vault, Azure Storage, Azure-Anwendung Insights und Azure Container Registry. Das Beispiel zeigt, wie man Azure Machine Learning für Verschlüsselung mit einem vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssel konfigurieren kann.
Erstellen Sie einen Azure Machine Learning Service Workspace (legacy)	Diese Bereitstellungsvorlage spezifiziert einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen, darunter Azure Key Vault, Azure Storage, Azure-Anwendung Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt die Menge an Ressourcen, die Sie benötigen, um mit Azure Machine Learning in einem netzwerkisolierten System zu beginnen.
Erstellen Sie einen Azure Machine Learning Service Workspace (vnet)	Diese Bereitstellungsvorlage spezifiziert einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen, darunter Azure Key Vault, Azure Storage, Azure-Anwendung Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt die Menge an Ressourcen, die Sie benötigen, um mit Azure Machine Learning in einem netzwerkisolierten System zu beginnen.
Bereitstellen von Secure AI Foundry mit einem verwalteten virtuellen Netzwerk	Mit dieser Vorlage wird eine sichere Azure AI Foundry -Umgebung mit robusten Netzwerk- und Identitätssicherheitseinschränkungen erstellt.
Netzwerk Secured Agent mit User Managed Identity	Diese Sammlung von Vorlagen zeigt, wie man den Azure AI Agent Service mit virtueller Netzwerkisolation unter Verwendung von User Managed Identity-Authetikation für die KI-Service/AOAI-Verbindung und private Netzwerkverbindungen einrichten kann, um den Agenten mit Ihren sicheren Daten zu verbinden.
Standardagenten-Setup	Diese Sammlung von Vorlagen zeigt, wie man den Azure AI Agent Service mit der Standardkonfiguration einrichtet, also mit aktivierter verwalteter Identitätsauthentifizierung für Projekt-/Hub-Verbindungen und öffentlichem Internetzugang. Agents verwenden kundeneigene, einzelmandantenbasierte Such- und Speicherressourcen. Mit diesem Setup haben Sie die volle Kontrolle und Sichtbarkeit über diese Ressourcen, aber Sie verursachen Kosten basierend auf Ihrer Nutzung.

Ressourcenformat

Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces-Ressource zu erstellen, fügen Sie der Vorlage den folgenden JSON-Code hinzu.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2026-03-15-preview",
  "name": "string",
  "identity": {
    "type": "string",
    "userAssignedIdentities": {
      "{customized property}": {
      }
    }
  },
  "kind": "string",
  "location": "string",
  "properties": {
    "allowPublicAccessWhenBehindVnet": "bool",
    "allowRoleAssignmentOnRG": "bool",
    "applicationInsights": "string",
    "associatedWorkspaces": [ "string" ],
    "containerRegistries": [ "string" ],
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "enableDataIsolation": "bool",
    "enableServiceSideCMKEncryption": "bool",
    "enableSimplifiedCmk": "bool",
    "enableSoftwareBillOfMaterials": "bool",
    "encryption": {
      "cosmosDbResourceId": "string",
      "identity": {
        "userAssignedIdentity": "string"
      },
      "keyVaultProperties": {
        "identityClientId": "string",
        "keyIdentifier": "string",
        "keyVaultArmId": "string"
      },
      "searchAccountResourceId": "string",
      "status": "string",
      "storageAccountResourceId": "string"
    },
    "existingWorkspaces": [ "string" ],
    "featureStoreSettings": {
      "computeRuntime": {
        "sparkRuntimeVersion": "string"
      },
      "offlineStoreConnectionName": "string",
      "onlineStoreConnectionName": "string"
    },
    "friendlyName": "string",
    "hbiWorkspace": "bool",
    "hubResourceId": "string",
    "imageBuildCompute": "string",
    "ipAllowlist": [ "string" ],
    "keyVault": "string",
    "keyVaults": [ "string" ],
    "managedNetwork": {
      "enableNetworkMonitor": "bool",
      "firewallSku": "string",
      "isolationMode": "string",
      "managedNetworkKind": "string",
      "outboundRules": {
        "{customized property}": {
          "category": "string",
          "status": "string",
          "type": "string"
          // For remaining properties, see OutboundRule objects
        }
      },
      "status": {
        "sparkReady": "bool",
        "status": "string"
      }
    },
    "networkAcls": {
      "defaultAction": "string",
      "ipRules": [
        {
          "value": "string"
        }
      ]
    },
    "primaryUserAssignedIdentity": "string",
    "provisionNetworkNow": "bool",
    "publicNetworkAccess": "string",
    "serverlessComputeSettings": {
      "serverlessComputeCustomSubnet": "string",
      "serverlessComputeNoPublicIP": "bool"
    },
    "serviceManagedResourcesSettings": {
      "cosmosDb": {
        "collectionsThroughput": "int"
      }
    },
    "sharedPrivateLinkResources": [
      {
        "name": "string",
        "properties": {
          "groupId": "string",
          "privateLinkResourceId": "string",
          "requestMessage": "string",
          "status": "string"
        }
      }
    ],
    "softDeleteRetentionInDays": "int",
    "storageAccount": "string",
    "storageAccounts": [ "string" ],
    "systemDatastoresAuthMode": "string",
    "v1LegacyMode": "bool",
    "workspaceHubConfig": {
      "additionalWorkspaceStorageAccounts": [ "string" ],
      "defaultWorkspaceResourceGroup": "string"
    }
  },
  "sku": {
    "capacity": "int",
    "family": "string",
    "name": "string",
    "size": "string",
    "tier": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

OutboundRule-Objekte

Legen Sie den Typ Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für FQDN-:

{
  "destination": "string",
  "type": "FQDN"
}

Verwenden Sie für PrivateEndpoint-:

{
  "destination": {
    "serviceResourceId": "string",
    "sparkEnabled": "bool",
    "sparkStatus": "string",
    "subresourceTarget": "string"
  },
  "fqdns": [ "string" ],
  "type": "PrivateEndpoint"
}

Verwenden Sie für ServiceTag-:

{
  "destination": {
    "action": "string",
    "addressPrefixes": [ "string" ],
    "portRanges": "string",
    "protocol": "string",
    "serviceTag": "string"
  },
  "type": "ServiceTag"
}

Eigenschaftswerte

Microsoft.MachineLearningServices/Workspaces

ComputeRuntimeDto

CosmosDbSettings

Encryption(Eigenschaft)

FeatureStoreEinstellungen

FqdnOutboundRule

IdentityForCmk

IPRule

KeyVault-Eigenschaften

ManagedNetworkProvisionStatus

Verwaltete Netzwerkeinstellungen

ManagedNetworkSettingsOutboundRules

ManagedServiceIdentity

NetworkAcls

Ausgehender Wert

PrivateEndpointDestination

PrivateEndpointOutboundRule

ServerlessComputeEinstellungen

ServiceManagedResources-Einstellungen

ServiceTagDestination

ServiceTagOutboundRule

SharedPrivateLinkRessource

SharedPrivateLinkResourceProperty

Sku

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

WorkspaceHubConfig

Workspace-Eigenschaften

ArbeitsbereichTags

Terraform -Ressourcendefinition (AzAPI-Anbieter)

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

• Ressourcengruppen Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Change Log.

Verwendungsbeispiele

Terraform-Beispiele

Ein grundlegendes Beispiel für die Bereitstellung von Azure Machine Learning Workspace.

terraform {
  required_providers {
    azapi = {
      source = "Azure/azapi"
    }
    azurerm = {
      source = "hashicorp/azurerm"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {
  }
}

provider "azapi" {
  skip_provider_registration = false
}

variable "resource_name" {
  type    = string
  default = "acctest0001"
}

variable "location" {
  type    = string
  default = "westeurope"
}

data "azurerm_client_config" "current" {
}

resource "azapi_resource" "resourceGroup" {
  type     = "Microsoft.Resources/resourceGroups@2020-06-01"
  name     = var.resource_name
  location = var.location
  body = {
    tags = {
      stage = "test"
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "storageAccount" {
  type      = "Microsoft.Storage/storageAccounts@2021-09-01"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  body = {
    kind = "StorageV2"
    properties = {
      accessTier                   = "Hot"
      allowBlobPublicAccess        = true
      allowCrossTenantReplication  = true
      allowSharedKeyAccess         = true
      defaultToOAuthAuthentication = false
      encryption = {
        keySource = "Microsoft.Storage"
        services = {
          queue = {
            keyType = "Service"
          }
          table = {
            keyType = "Service"
          }
        }
      }
      isHnsEnabled      = false
      isNfsV3Enabled    = false
      isSftpEnabled     = false
      minimumTlsVersion = "TLS1_2"
      networkAcls = {
        defaultAction = "Allow"
      }
      publicNetworkAccess      = "Enabled"
      supportsHttpsTrafficOnly = true
    }
    sku = {
      name = "Standard_LRS"
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "component" {
  type      = "Microsoft.Insights/components@2020-02-02"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  body = {
    kind = "web"
    properties = {
      Application_Type                = "web"
      DisableIpMasking                = false
      DisableLocalAuth                = false
      ForceCustomerStorageForProfiler = false
      RetentionInDays                 = 90
      SamplingPercentage              = 100
      publicNetworkAccessForIngestion = "Enabled"
      publicNetworkAccessForQuery     = "Enabled"
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "vault" {
  type      = "Microsoft.KeyVault/vaults@2021-10-01"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  body = {
    properties = {
      accessPolicies = [
        {
          objectId = "45a2d1ea-488a-44b0-bb2e-3cd8e485ebef"
          permissions = {
            certificates = [
              "all",
            ]
            keys = [
              "all",
            ]
            secrets = [
              "all",
            ]
            storage = []
          }
          tenantId = data.azurerm_client_config.current.tenant_id
        }
      ]
      createMode                   = "default"
      enablePurgeProtection        = true
      enableRbacAuthorization      = false
      enableSoftDelete             = true
      enabledForDeployment         = false
      enabledForDiskEncryption     = false
      enabledForTemplateDeployment = false
      publicNetworkAccess          = "Enabled"
      sku = {
        family = "A"
        name   = "standard"
      }
      tenantId = data.azurerm_client_config.current.tenant_id
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "workspace" {
  type      = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-05-01"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  identity {
    type         = "SystemAssigned"
    identity_ids = []
  }
  body = {
    properties = {
      applicationInsights = azapi_resource.component.id
      keyVault            = azapi_resource.vault.id
      publicNetworkAccess = "Disabled"
      storageAccount      = azapi_resource.storageAccount.id
      v1LegacyMode        = false
    }
    sku = {
      name = "Basic"
      tier = "Basic"
    }
  }
  ignore_casing             = true
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

Von Azure verifizierte Module

Die folgenden Azure Verifizierte Module können verwendet werden, um diesen Ressourcentyp bereitzustellen.

Ressourcenformat

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

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2026-03-15-preview"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  identity {
    type = "string"
    identity_ids = [
      "string"
    ]
  }
  location = "string"
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
  body = {
    kind = "string"
    properties = {
      allowPublicAccessWhenBehindVnet = bool
      allowRoleAssignmentOnRG = bool
      applicationInsights = "string"
      associatedWorkspaces = [
        "string"
      ]
      containerRegistries = [
        "string"
      ]
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      enableDataIsolation = bool
      enableServiceSideCMKEncryption = bool
      enableSimplifiedCmk = bool
      enableSoftwareBillOfMaterials = bool
      encryption = {
        cosmosDbResourceId = "string"
        identity = {
          userAssignedIdentity = "string"
        }
        keyVaultProperties = {
          identityClientId = "string"
          keyIdentifier = "string"
          keyVaultArmId = "string"
        }
        searchAccountResourceId = "string"
        status = "string"
        storageAccountResourceId = "string"
      }
      existingWorkspaces = [
        "string"
      ]
      featureStoreSettings = {
        computeRuntime = {
          sparkRuntimeVersion = "string"
        }
        offlineStoreConnectionName = "string"
        onlineStoreConnectionName = "string"
      }
      friendlyName = "string"
      hbiWorkspace = bool
      hubResourceId = "string"
      imageBuildCompute = "string"
      ipAllowlist = [
        "string"
      ]
      keyVault = "string"
      keyVaults = [
        "string"
      ]
      managedNetwork = {
        enableNetworkMonitor = bool
        firewallSku = "string"
        isolationMode = "string"
        managedNetworkKind = "string"
        outboundRules = {
          {customized property} = {
            category = "string"
            status = "string"
            type = "string"
            // For remaining properties, see OutboundRule objects
          }
        }
        status = {
          sparkReady = bool
          status = "string"
        }
      }
      networkAcls = {
        defaultAction = "string"
        ipRules = [
          {
            value = "string"
          }
        ]
      }
      primaryUserAssignedIdentity = "string"
      provisionNetworkNow = bool
      publicNetworkAccess = "string"
      serverlessComputeSettings = {
        serverlessComputeCustomSubnet = "string"
        serverlessComputeNoPublicIP = bool
      }
      serviceManagedResourcesSettings = {
        cosmosDb = {
          collectionsThroughput = int
        }
      }
      sharedPrivateLinkResources = [
        {
          name = "string"
          properties = {
            groupId = "string"
            privateLinkResourceId = "string"
            requestMessage = "string"
            status = "string"
          }
        }
      ]
      softDeleteRetentionInDays = int
      storageAccount = "string"
      storageAccounts = [
        "string"
      ]
      systemDatastoresAuthMode = "string"
      v1LegacyMode = bool
      workspaceHubConfig = {
        additionalWorkspaceStorageAccounts = [
          "string"
        ]
        defaultWorkspaceResourceGroup = "string"
      }
    }
    sku = {
      capacity = int
      family = "string"
      name = "string"
      size = "string"
      tier = "string"
    }
  }
}

OutboundRule-Objekte

Legen Sie den Typ Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für FQDN-:

{
  destination = "string"
  type = "FQDN"
}

Verwenden Sie für PrivateEndpoint-:

{
  destination = {
    serviceResourceId = "string"
    sparkEnabled = bool
    sparkStatus = "string"
    subresourceTarget = "string"
  }
  fqdns = [
    "string"
  ]
  type = "PrivateEndpoint"
}

Verwenden Sie für ServiceTag-:

{
  destination = {
    action = "string"
    addressPrefixes = [
      "string"
    ]
    portRanges = "string"
    protocol = "string"
    serviceTag = "string"
  }
  type = "ServiceTag"
}

Eigenschaftswerte

Microsoft.MachineLearningServices/Workspaces

ComputeRuntimeDto

CosmosDbSettings

Encryption(Eigenschaft)

FeatureStoreEinstellungen

FqdnOutboundRule

IdentityForCmk

IPRule

KeyVault-Eigenschaften

ManagedNetworkProvisionStatus

Verwaltete Netzwerkeinstellungen

ManagedNetworkSettingsOutboundRules

ManagedServiceIdentity

NetworkAcls

Ausgehender Wert

PrivateEndpointDestination

PrivateEndpointOutboundRule

ServerlessComputeEinstellungen

ServiceManagedResources-Einstellungen

ServiceTagDestination

ServiceTagOutboundRule

SharedPrivateLinkRessource

SharedPrivateLinkResourceProperty

Sku

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

WorkspaceHubConfig

Workspace-Eigenschaften

ArbeitsbereichTags