Início rápido: implantar IA do Azure Search usando um modelo de Azure Resource Manager

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Este artigo descreve o processo para usar um modelo do ARM (Azure Resource Manager) para implantar um recurso da IA do Azure Search no portal do Azure.

Um modelo do Azure Resource Manager é um arquivo JSON (JavaScript Object Notation) que define a infraestrutura e a configuração do seu projeto. O modelo usa a sintaxe declarativa. Descreva a implantação pretendida sem escrever a sequência de comandos de programação para criar a implantação.

Somente as propriedades incluídas no modelo são usadas na implantação. Se for necessário mais personalização, como configurar a segurança de rede, você poderá atualizar o serviço como tarefa pós-implantação. Para personalizar um serviço existente com o menor número de etapas, use a CLI do Azure ou o Azure PowerShell. Se você estiver avaliando a versão prévia do recurso, use a API REST de Gerenciamento.

Se o seu ambiente atender aos pré-requisitos e você estiver familiarizado com o uso de modelos do ARM, selecione o botão Implantar no Azure. O modelo será aberto no portal do Azure.

Button to deploy the Resource Manager template to Azure.

Pré-requisitos

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Examinar o modelo

O modelo usado neste início rápido é proveniente dos Modelos de Início Rápido do Azure.

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "metadata": {
    "_generator": {
      "name": "bicep",
      "version": "0.5.6.12127",
      "templateHash": "11257266040777038564"
    }
  },
  "parameters": {
    "name": {
      "type": "string",
      "maxLength": 60,
      "minLength": 2,
      "metadata": {
        "description": "Service name must only contain lowercase letters, digits or dashes, cannot use dash as the first two or last one characters, cannot contain consecutive dashes, and is limited between 2 and 60 characters in length."
      }
    },
    "sku": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "standard",
      "metadata": {
        "description": "The pricing tier of the search service you want to create (for example, basic or standard)."
      },
      "allowedValues": [
        "free",
        "basic",
        "standard",
        "standard2",
        "standard3",
        "storage_optimized_l1",
        "storage_optimized_l2"
      ]
    },
    "replicaCount": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 1,
      "maxValue": 12,
      "minValue": 1,
      "metadata": {
        "description": "Replicas distribute search workloads across the service. You need at least two replicas to support high availability of query workloads (not applicable to the free tier)."
      }
    },
    "partitionCount": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 1,
      "allowedValues": [
        1,
        2,
        3,
        4,
        6,
        12
      ],
      "metadata": {
        "description": "Partitions allow for scaling of document count as well as faster indexing by sharding your index over multiple search units."
      }
    },
    "hostingMode": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "default",
      "allowedValues": [
        "default",
        "highDensity"
      ],
      "metadata": {
        "description": "Applicable only for SKUs set to standard3. You can set this property to enable a single, high density partition that allows up to 1000 indexes, which is much higher than the maximum indexes allowed for any other SKU."
      }
    },
    "location": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[resourceGroup().location]",
      "metadata": {
        "description": "Location for all resources."
      }
    }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.Search/searchServices",
      "apiVersion": "2020-08-01",
      "name": "[parameters('name')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "sku": {
        "name": "[parameters('sku')]"
      },
      "properties": {
        "replicaCount": "[parameters('replicaCount')]",
        "partitionCount": "[parameters('partitionCount')]",
        "hostingMode": "[parameters('hostingMode')]"
      }
    }
  ]
}

O recurso do Azure definido neste modelo:

Implantar o modelo

Selecione a imagem a seguir para entrar no Azure e abrir um modelo. O modelo cria um recurso da IA do Azure Search.

Button to deploy the Resource Manager template to Azure.

O portal exibe um formulário que permite fornecer valores de parâmetro com facilidade. Alguns parâmetros são preenchidos previamente com os valores padrão do modelo. Você precisará fornecer a assinatura, o grupo de recursos, a localização e o nome do serviço. Caso deseje usar os serviços de IA do Azure em um pipeline de enriquecimento de IA, por exemplo, para analisar o texto de arquivos de imagem binária, escolha uma localização que ofereça a IA do Azure Search e os serviços de IA do Azure. Os dois serviços devem estar na mesma região para cargas de trabalho de enriquecimento de IA. Depois de completar o formulário, você precisará concordar com os termos e as condições e, em seguida, selecionar o botão Comprar para concluir a implantação.

Azure portal display of template

Examinar os recursos implantados

Quando a implantação for concluída, você poderá acessar o novo grupo de recursos e o novo serviço de pesquisa no portal.

Limpar os recursos

Outros tutoriais e guias de início rápido da IA do Azure Search complementam este início rápido. Se você pretende continuar trabalhando com os tutoriais e os guias de início rápido a seguir, o ideal é manter esse recurso em vigor. Quando ele não for mais necessário, será possível excluir o grupo de recursos, o que excluirá o serviço de IA do Azure Search e os recursos relacionados.

Próximas etapas

Neste guia de início rápido, você criou um serviço da IA do Azure Search usando um modelo do ARM e validou a implantação. Para saber mais sobre a IA do Azure Search e do Azure Resource Manager, prossiga para os artigos abaixo.