Azure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval
使用 .NET 在 Azure 上管理 Arize AI 资源
通过 Azure Resource Manager SDK 在 Azure 上部署和管理 Arize AI 机器学习可观测性组织。为机器学习团队简化 Azure Marketplace 订阅工作流程。
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测试它
正在使用“Azure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval”。 在美国东部创建 Arize AI 组织
预期结果:
已成功在资源组 'ml-prod' 中创建 Arize AI 组织 'my-arize-org'。配置状态：成功。资源 ID 包含订阅、资源组和组织名称。
正在使用“Azure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval”。 检查组织是否存在
预期结果:
组织 'my-arize-org' 存在。属性：位置=EastUS，配置状态=成功，Marketplace 状态=已订阅，标签={environment: production}
安全审计
安全Documentation-only skill providing usage examples for Azure Resource Manager SDK. Static analysis scanned 0 files with 0 suspicious patterns detected. No executable code present - only markdown documentation with standard Azure authentication patterns using DefaultAzureCredential.
质量评分
你能构建什么
ML 平台团队配置
为加入 Azure 环境的新机器学习团队自动创建 Arize AI 组织
资源治理和清理
通过编程控制审计和管理跨订阅的 Arize AI 资源
Marketplace 订阅管理
为企业部署简化 Arize AI marketplace 订阅工作流程
试试这些提示
帮助我在位于美国东部的 Azure 资源组 'ml-prod' 中创建一个新的 Arize AI 组织，使用我的 marketplace 订阅 ID
显示我 Azure 订阅中的所有 Arize AI 组织及其当前配置状态
更新我的 Arize 组织 'my-arize-org' 的标签，添加 environment=production 和 team=data-science
在验证不再使用后，引导我安全地删除 Arize AI 组织
最佳实践
- 使用 DefaultAzureCredential 进行身份验证以支持多种凭据源
- 在 .NET 中始终���用异步方法并配合正确的 await 模式
- 处理带有特定状态码的 RequestFailedException 以应对错误场景
避免
- 避免硬编码凭据——始终使用环境变量或托管标识
- 不要忽略长时间运行的操作结果——等待完成或轮询状态
- 检查资源是否存在时永远不要跳过 404 Not Found 的错误处理