Observação
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar entrar ou alterar diretórios.
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar alterar os diretórios.
Neste início rápido, você implanta um Microsoft Foundry recurso e projeto usando um modelo Microsoft Bicep. Bicep ajuda a criar recursos relacionados em uma implantação coordenada e reutilizar a mesma configuração entre ambientes.
Se você já tiver configurado um recurso do Foundry no portal do Azure, poderá exportar essa configuração como um arquivo Bicep em vez de criar um modelo do zero.
Dica
Para modelos de Bicep prontos para produção que abrangem cenários comuns de implantação do Foundry, consulte a pasta infrastructure-setup-bicep no repositório de exemplos de Foundry. Clone o repositório e personalize os modelos em vez de começar do zero.
Pré-requisitos
Uma conta Azure com uma assinatura ativa. Se você não tiver uma, crie uma conta de Azure free, que inclui uma assinatura de avaliação gratuita.
- Acesse uma função que permita realizar as atribuições de função, como Proprietário. Para obter mais informações sobre permissões, consulte o controle de acesso baseado em Role para Microsoft Foundry.
- Instalar a CLI do Bicep.
Obtenha os arquivos de exemplo:
git clone https://github.com/microsoft-foundry/foundry-samples
cd foundry-samples/infrastructure/infrastructure-setup-bicep/00-basic
Implantar o arquivo de Bicep
Implante o arquivo Bicep usando CLI do Azure ou Azure PowerShell:
az group create --name exampleRG --location eastus
az deployment group create --resource-group exampleRG --template-file main.bicep --parameters aiFoundryName=myai aiProjectName=myai-proj
Referência: az group create, az deployment group create.
Nota
Substitua myai pelo nome do recurso.
exampleRG é o nome do grupo de recursos e eastus é a região Azure em que os recursos são implantados.
Quando a implantação for concluída, você verá uma mensagem indicando que a implantação foi bem-sucedida (a saída exibe: "provisioningState": "Succeeded"). Isso confirma que o recurso e o projeto do Foundry foram criados.
Exportar um recurso existente para um arquivo de Bicep
Se você já tiver configurado um recurso do Foundry no portal do Azure, poderá exportar essa configuração como um arquivo Bicep. O arquivo exportado captura suas configurações de recurso atuais, incluindo regras de rede, configuração de identidade e associações de projeto. Use-o como ponto de partida para implantações repetíveis em ambientes.
Vá para o recurso Foundry no portal Azure.
No menu à esquerda, expanda Automação e selecione Exportar modelo.
Selecione a guia Bicep para exibir o código Bicep gerado.
Selecione Baixar para salvar o arquivo localmente ou Copiar para copiar o código para sua área de transferência.
Nota
A exportação poderá ser concluída com avisos se alguns tipos de recurso não derem suporte à exportação completa. Examine a saída e preencha as propriedades ausentes manualmente.
Personalizar o modelo exportado
O arquivo do Bicep exportado contém valores codificados específicos à sua assinatura e seu grupo de recursos. Antes de reutilizar o modelo, examine e atualize o seguinte:
- Substitua as IDs de assinatura codificadas, os nomes de grupo de recursos e as IDs de recurso por parâmetros do Bicep.
- Remova as propriedades que você não precisa ou que referenciem recursos fora do escopo de implantação.
- Adicione ou ajuste as configurações de segurança para atender aos requisitos da sua organização.
Para obter modelos de Bicep prontos para produção com configurações de segurança corporativa já internas, consulte a pasta infrastructure-setup-bicep no repositório de exemplos de Foundry.
Configurações de segurança relacionadas
Ao personalizar seu modelo, considere adicionar as seguintes configurações de segurança. Escolha com base em seus requisitos de governança:
| Controle | Quando adicionar | Saiba mais |
|---|---|---|
| Pontos de extremidade privados (isolamento de rede) | Sua organização proíbe endpoints públicos, ou você precisa manter o tráfego em sua rede virtual para fins de conformidade (HIPAA, PCI, FedRAMP). | Configurar isolamento de rede com endpoints privados |
| CMK (chaves gerenciadas pelo cliente) para criptografia | Você deve controlar o ciclo de vida da chave de criptografia, a cadência de rotação ou a revogação. Ou a classificação de seus dados exige BYOK (Bring Your Own Key). | Configurar chaves gerenciadas pelo cliente para criptografia |
| RBAC (controle de acesso baseado em função) | Você precisa de acesso com o menor privilégio possível para construtores, em vez de administradores, ou concede acesso a várias equipes que compartilham um recurso do Foundry. | Configurar o controle de acesso baseado em função para o Foundry |
| Definições personalizadas da Política do Azure | Sua equipe de plataforma impõe uma linha de base de segurança (regiões permitidas, tags obrigatórias, SKUs permitidas, CMK obrigatório ou link privado) em cada recurso do Foundry que a organização cria. | Criar definições de Azure Policy personalizadas |
Examinar o arquivo de Bicep (opcional)
Opcionalmente, examine o modelo de Bicep para entender as definições de recurso.
Você pode encontrar o arquivo Bicep usado neste artigo em https://github.com/microsoft-foundry/foundry-samples/tree/main/infrastructure/infrastructure-setup-bicep/00-basic.
Este modelo cria os seguintes recursos:
Examinar os recursos implantados
Use o portal do Foundry para exibir os recursos criados. Você também pode usar CLI do Azure ou Azure PowerShell para listar os recursos.
az resource list --resource-group exampleRG
Limpar recursos
Se você pretende continuar trabalhando com os próximos guias de início rápido e tutoriais, poderá manter os recursos que criou neste guia de início rápido. Se você quiser remover os recursos, use o comando a seguir.
az group delete --name exampleRG
Referência: az group delete
Solução de problemas
| Sintoma | Cause | Resolução |
|---|---|---|
ServiceModelDeprecating erro durante a implantação |
O modelo do Bicep inclui uma implantação de modelo referencia uma versão de modelo desativada ou em processo de desativação. | Abra main.bicep, localize o modelDeployment bloco de recursos e comente-o ou atualize o modelo name e version para um modelo atualmente disponível. Execute az cognitiveservices model list --location <your-location> --query "[?model.lifecycleStatus=='GenerallyAvailable']" para localizar modelos disponíveis. |
The content for this response was already consumed |
CLI do Azure versões 2.74–2.75 têm um bug conhecido que mascara o erro de implantação real. | Execute o comando novamente com --debug e pesquise Exception Details: na saída para encontrar o erro real. |
A implantação falha com AccountNameInvalid |
O aiFoundryName valor deve ser globalmente exclusivo, de 2 a 64 caracteres, e pode conter apenas letras minúsculas, números e hifens. |
Escolha um nome diferente, como <your-name>-foundry-<random-suffix>. |
| Recursos são implantados em uma região diferente do grupo de recursos | O parâmetro do modelo Bicep location tem como padrão eastus2, mas o grupo de recursos pode estar em uma região diferente. |
Passe o location parâmetro explicitamente. Por exemplo, adicione location=eastus à sua --parameters lista. |
Conteúdo relacionado
- Introdução ao SDK
- Configurar isolamento de rede com endpoints privados
- Configurar chaves gerenciadas pelo cliente para criptografia
- Configurar o controle de acesso baseado em função para o Foundry
- Exemplos de configurações de segurança — veja exemplos de configurações de modelo Bicep para configurações de segurança empresarial, incluindo isolamento de rede, criptografia com chave gerenciada pelo cliente, opções avançadas de identidade e configuração padrão de agentes.