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チュートリアル: 仮想マシンを作成し、それに Automanage プロファイルを割り当てる

  • [アーティクル]

このチュートリアルでは、リソース グループと仮想マシンを作成します。 次に、Python SDK を使用して、Automanage のベスト プラクティス構成プロファイルを新しいマシンに割り当てます。

前提条件

リソースを作成する

Azure へのサインイン

次のコマンドを使用して Azure にサインインします。

az login

リソース グループの作成

リソース グループを作成します。

az group create --name "test-rg" --location "eastus"

仮想マシンの作成

Windows 仮想マシンを作成します。

az vm create `
    --resource-group "test-rg" `
    --name "testvm" `
    --location "eastus" `
    --image win2016datacenter `
    --admin-username testUser `
    --size Standard_D2s_v3 `
    --storage-sku Standard_LRS

ベスト プラクティス プロファイルを仮想マシンに割り当てる

リソース グループと仮想マシンが正常に作成されたので、次に Python プロジェクトを設定し、新しく作成された仮想マシンに Automanage のベスト プラクティス構成プロファイルを割り当てます。

Python パッケージのインストール

pip を使用して、Azure Identity パッケージと Azure Automanage パッケージをインストールします。

pip install azure-mgmt-automanage
pip install azure-identity

パッケージをインポートする

app.py ファイルを作成し、インストールしたパッケージをそのファイル内にインポートします。

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.mgmt.automanage import AutomanageClient

ローカル変数をいくつか設定します。

sub = "<sub ID>"
rg = "test-rg"
vm = "testvm"

Azure に対して認証を行い、Automanage クライアントを作成する

azure-identity パッケージ内の DefaultAzureCredential を使用して、Azure に対して認証を行います。 次に、資格情報を使用して Automanage クライアントを作成します。

credential = DefaultAzureCredential()
client = AutomanageClient(credential, sub)

ベスト プラクティス プロファイルの割り当てを作成する

次に、新しい仮想マシンとベスト プラクティス プロファイルの間で割り当てを作成します。

assignment = {
    "properties": {
        "configurationProfile": "/providers/Microsoft.Automanage/bestPractices/AzureBestPracticesProduction",
    }
}

# assignment name must be 'default'
client.configuration_profile_assignments.create_or_update(
    "default", rg, vm, assignment)

次の Python ファイルを実行します。

python app.py

ポータルで割り当てを表示する

仮想マシンに移動し、[Automanage] ブレードを選択します。automanage blade

仮想マシンで有効になった Automanage プロファイルを表示します。automanage vm

次のステップ

Automanage Python SDK の詳細については、azure-samples-python-management リポジトリを参照してください。