Registros Microsoft.ContainerRegistry 2019-12-01-preview

Definição de recurso do Bicep

O tipo de recurso de registro 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.ContainerRegistry/Registries, adicione o Bicep a seguir ao modelo.

resource symbolicname 'Microsoft.ContainerRegistry/registries@2019-12-01-preview' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  sku: {
    name: 'string'
  }
  identity: {
    principalId: 'string'
    tenantId: 'string'
    type: 'string'
    userAssignedIdentities: {}
  }
  properties: {
    adminUserEnabled: bool
    dataEndpointEnabled: bool
    encryption: {
      keyVaultProperties: {
        identity: 'string'
        keyIdentifier: 'string'
      }
      status: 'string'
    }
    networkRuleBypassOptions: 'string'
    networkRuleSet: {
      defaultAction: 'string'
      ipRules: [
        {
          action: 'Allow'
          value: 'string'
        }
      ]
      virtualNetworkRules: [
        {
          action: 'Allow'
          id: 'string'
        }
      ]
    }
    policies: {
      quarantinePolicy: {
        status: 'string'
      }
      retentionPolicy: {
        days: int
        status: 'string'
      }
      trustPolicy: {
        status: 'string'
        type: 'Notary'
      }
    }
    publicNetworkAccess: 'string'
  }
}

Valores de propriedade

Registros

IdentityProperties

RegistryProperties

EncryptionProperty

KeyVaultProperties

NetworkRuleSet

IPRule

VirtualNetworkRule

Políticas

QuarantinePolicy

RetentionPolicy

TrustPolicy

Sku

Modelos de início rápido

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

Modelo	Descrição
CI/CD usando o Jenkins no AKS (Serviço de Contêiner do Azure)	Os contêineres facilitam a criação e a implantação contínua de seus aplicativos. Ao orquestrar a implantação desses contêineres usando o Kubernetes no Serviço de Contêiner do Azure, você pode obter clusters replicáveis e gerenciáveis de contêineres. Ao configurar um build contínuo para produzir suas imagens de contêiner e orquestração, você pode aumentar a velocidade e a confiabilidade de sua implantação.
cluster do AKS com um Gateway nat e um gateway de aplicativo	Este exemplo mostra como implantar um cluster do AKS com o Gateway de NAT para conexões de saída e um Gateway de Aplicativo para conexões de entrada.
criar um cluster AKS privado com uma zona DNS pública	Este exemplo mostra como implantar um cluster do AKS privado com uma Zona DNS Pública.
cria um aplicativo de contêiner e um ambiente com o Registro	Crie um ambiente de aplicativo de contêiner com um aplicativo de contêiner básico de um Registro de Contêiner do Azure. Ele também implanta um workspace do Log Analytics para armazenar logs.
Cria um aplicativo dapr pub-sub servicebus usando aplicativos de contêiner	Crie um aplicativo dapr pub-sub servicebus usando Aplicativos de Contêiner.
modelo simples do Registro de Contêiner do Azure	Um modelo para criar um novo Registro de Contêiner do Azure.
Registro de Contêiner do Azure com o modelo de replicação geográfica	Um modelo para criar um novo Registro de Contêiner do Azure com replicação geográfica
Registro de Contêiner do Azure com políticas e de diagnóstico	Registro de Contêiner do Azure com Políticas e Diagnóstico (bicep)
configuração básica do Azure AI Studio	Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
configuração básica do Azure AI Studio	Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Azure AI Studio com o Microsoft Entra ID Authentication	Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a autenticação de ID do Microsoft Entra para recursos dependentes, como os Serviços de IA do Azure e o Armazenamento do Azure.
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning	Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning (herdada)	Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
Criar um destino de computação do AKS com um endereço IP privado	Esse modelo cria um destino de computação do AKS em determinado workspace de serviço do Azure Machine Learning com um endereço IP privado.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning.
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente.
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning)	Este modelo de implantação especifica como criar um workspace do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (vnet)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (herdado)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede.
cluster do AKS com o Controlador de Entrada do Gateway de Aplicativo	Este exemplo mostra como implantar um cluster do AKS com o Gateway de Aplicativo, o Controlador de Entrada do Gateway de Aplicativo, o Registro de Contêiner do Azure, o Log Analytics e o Key Vault
Criar imagens de contêiner com tarefas do ACR	Esse modelo usa DeploymentScript para orquestrar o ACR para criar sua imagem de contêiner a partir do repositório de código.
importar imagens de contêiner para o ACR	Esse modelo aproveita o módulo Importar ACR do registro bicep para importar imagens de contêiner público para um Registro de Contêiner do Azure.

Definição de recurso de modelo do ARM

O tipo de recurso de registro 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.ContainerRegistry/Registries, adicione o JSON a seguir ao modelo.

{
  "type": "Microsoft.ContainerRegistry/registries",
  "apiVersion": "2019-12-01-preview",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "sku": {
    "name": "string"
  },
  "identity": {
    "principalId": "string",
    "tenantId": "string",
    "type": "string",
    "userAssignedIdentities": {}
  },
  "properties": {
    "adminUserEnabled": "bool",
    "dataEndpointEnabled": "bool",
    "encryption": {
      "keyVaultProperties": {
        "identity": "string",
        "keyIdentifier": "string"
      },
      "status": "string"
    },
    "networkRuleBypassOptions": "string",
    "networkRuleSet": {
      "defaultAction": "string",
      "ipRules": [
        {
          "action": "Allow",
          "value": "string"
        }
      ],
      "virtualNetworkRules": [
        {
          "action": "Allow",
          "id": "string"
        }
      ]
    },
    "policies": {
      "quarantinePolicy": {
        "status": "string"
      },
      "retentionPolicy": {
        "days": "int",
        "status": "string"
      },
      "trustPolicy": {
        "status": "string",
        "type": "Notary"
      }
    },
    "publicNetworkAccess": "string"
  }
}

Valores de propriedade

Registros

IdentityProperties

RegistryProperties

EncryptionProperty

KeyVaultProperties

NetworkRuleSet

IPRule

VirtualNetworkRule

Políticas

QuarantinePolicy

RetentionPolicy

TrustPolicy

Sku

Modelos de início rápido

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

Modelo	Descrição
CI/CD usando o Jenkins no AKS (Serviço de Contêiner do Azure)	Os contêineres facilitam a criação e a implantação contínua de seus aplicativos. Ao orquestrar a implantação desses contêineres usando o Kubernetes no Serviço de Contêiner do Azure, você pode obter clusters replicáveis e gerenciáveis de contêineres. Ao configurar um build contínuo para produzir suas imagens de contêiner e orquestração, você pode aumentar a velocidade e a confiabilidade de sua implantação.
cluster do AKS com um Gateway nat e um gateway de aplicativo	Este exemplo mostra como implantar um cluster do AKS com o Gateway de NAT para conexões de saída e um Gateway de Aplicativo para conexões de entrada.
criar um cluster AKS privado com uma zona DNS pública	Este exemplo mostra como implantar um cluster do AKS privado com uma Zona DNS Pública.
cria um aplicativo de contêiner e um ambiente com o Registro	Crie um ambiente de aplicativo de contêiner com um aplicativo de contêiner básico de um Registro de Contêiner do Azure. Ele também implanta um workspace do Log Analytics para armazenar logs.
Cria um aplicativo dapr pub-sub servicebus usando aplicativos de contêiner	Crie um aplicativo dapr pub-sub servicebus usando Aplicativos de Contêiner.
modelo simples do Registro de Contêiner do Azure	Um modelo para criar um novo Registro de Contêiner do Azure.
Registro de Contêiner do Azure com o modelo de replicação geográfica	Um modelo para criar um novo Registro de Contêiner do Azure com replicação geográfica
Registro de Contêiner do Azure com políticas e de diagnóstico	Registro de Contêiner do Azure com Políticas e Diagnóstico (bicep)
configuração básica do Azure AI Studio	Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
configuração básica do Azure AI Studio	Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Azure AI Studio com o Microsoft Entra ID Authentication	Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a autenticação de ID do Microsoft Entra para recursos dependentes, como os Serviços de IA do Azure e o Armazenamento do Azure.
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning	Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning (herdada)	Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
Criar um destino de computação do AKS com um endereço IP privado	Esse modelo cria um destino de computação do AKS em determinado workspace de serviço do Azure Machine Learning com um endereço IP privado.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning.
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente.
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning)	Este modelo de implantação especifica como criar um workspace do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (vnet)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (herdado)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede.
cluster do AKS com o Controlador de Entrada do Gateway de Aplicativo	Este exemplo mostra como implantar um cluster do AKS com o Gateway de Aplicativo, o Controlador de Entrada do Gateway de Aplicativo, o Registro de Contêiner do Azure, o Log Analytics e o Key Vault
Criar imagens de contêiner com tarefas do ACR	Esse modelo usa DeploymentScript para orquestrar o ACR para criar sua imagem de contêiner a partir do repositório de código.
importar imagens de contêiner para o ACR	Esse modelo aproveita o módulo Importar ACR do registro bicep para importar imagens de contêiner público para um Registro de Contêiner do Azure.

Definição de recurso do Terraform (provedor de AzAPI)

O tipo de recurso de registro 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.ContainerRegistry/Registries, adicione o Terraform a seguir ao modelo.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.ContainerRegistry/registries@2019-12-01-preview"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  tags = {
    tagName1 = "tagValue1"
    tagName2 = "tagValue2"
  }
  identity {
    type = "string"
    identity_ids = []
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      adminUserEnabled = bool
      dataEndpointEnabled = bool
      encryption = {
        keyVaultProperties = {
          identity = "string"
          keyIdentifier = "string"
        }
        status = "string"
      }
      networkRuleBypassOptions = "string"
      networkRuleSet = {
        defaultAction = "string"
        ipRules = [
          {
            action = "Allow"
            value = "string"
          }
        ]
        virtualNetworkRules = [
          {
            action = "Allow"
            id = "string"
          }
        ]
      }
      policies = {
        quarantinePolicy = {
          status = "string"
        }
        retentionPolicy = {
          days = int
          status = "string"
        }
        trustPolicy = {
          status = "string"
          type = "Notary"
        }
      }
      publicNetworkAccess = "string"
    }
    sku = {
      name = "string"
    }
  })
}

Valores de propriedade

Registros

IdentityProperties

RegistryProperties

EncryptionProperty

KeyVaultProperties

NetworkRuleSet

IPRule

VirtualNetworkRule

Políticas

QuarantinePolicy

RetentionPolicy

TrustPolicy

Sku