Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Когда следует использовать параметр, когда использовать переменную в шаблонах ARM

Я не понимаю, где использовать переменную и где использовать параметр в шаблонах ARM. Как нам сделать этот звонок?

Указанный сценарий использует оба. Мне больше любопытно оправдание использования переменных.

введите описание изображения здесь

Ссылка

Пример сценария развертывания Azure Service Fabric

https://raw.githubusercontent.com/azure/azure-quickstart-templates/master/service-fabric-oms/azuredeploy.json

azure continuous-deployment azure-resource-manager azure-resource-group azure-template
03.07.2017

Ответы:


1

В json-файле шаблона Azure:

параметры: значения, которые предоставляются при выполнении развертывания для настройки развертывания ресурсов.

переменные: значения, которые используются в шаблоне как фрагменты JSON для упрощения выражений языка шаблонов.

Дополнительную информацию см. В этом официальном документе: Изучите структуру и синтаксис шаблонов Azure Resource Manager.

Мне больше любопытно оправдание использования переменных.

Исходя из моего опыта, если вы используете переменную только один раз, вам не нужно использовать переменные. Но если вы хотите использовать переменную несколько раз, вам лучше использовать переменные. Использование переменной может упростить ваш шаблон, чтобы избежать дублирования контента.

Например, если вы не используете supportLogStorageAccountName более одного раза, вы можете просто сделать:

"name": "[toLower(concat('sf', uniqueString(resourceGroup().id),'2'))]"

Однако, если вы несколько \ много раз используете предоставить переменную supportLogStorageAccountName, вы можете использовать переменную, чтобы избежать дублирования.

04.07.2017
  • Спасибо, Шуй! Чтобы добавить к приведенному выше ответу для параметров - вы можете указать это в отдельном файле, таким образом настроив тот же сценарий, возможно, для сред Prod / Dev / Test. Пример использования - New-AzResourceGroupDeployment -Name EgDeployment -ResourceGroupName EgRG -TemplateFile azuredeploy.json -TemplateParameterFile parameters.json. Обратитесь - Файл параметров 08.06.2019
  • сравнение с параметрами отсутствует 28.01.2020

    • 2

    Шаблоны ARM обычно используются для создания набора близких к идентичным средам. Параметры - вот что их отличает. Это обычно используется для типа среды (prod, dev, test) и параметров, связанных с производительностью / стоимостью. Переменные используются для создания уникальных имен для служб, основанных на параметрах или вычисленных на их основе.

    Примером этого может быть имя учетной записи хранения. Обычно это делается путем объединения общего имени, такого как _storage, и параметра имени среды, такого как «test», и сохранения его в переменной. Когда вы создаете другую среду, все, что вам нужно сделать, это изменить параметр типа среды.

    03.07.2017
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..