Azure AI Foundry ハブ用のマネージドネットワークを設定する方法

2025-10-13

注

この機能にはハブベースのプロジェクトを使用する必要があります。 Azure AI Foundry プロジェクトはサポートされていません。「自分が持っているプロジェクトの種類を確認する方法」と「ハブベースのプロジェクトを作成する」をご覧ください。

ハブベースのプロジェクトのネットワーク分離には、Azure AI Foundry ハブへのアクセスと、ハブとプロジェクト内のコンピューティングリソース (コンピューティングインスタンス、サーバーレス、マネージドオンラインエンドポイントなど) の分離という 2 つの部分があります。この記事では、後者について説明します。図で強調表示されています。ハブの組み込みのネットワーク分離を使用して、コンピューティングリソースを保護します。

次のネットワーク分離設定を設定します:

ネットワーク分離モードを選択します: インターネット送信を許可するか、承認された送信のみを許可します。
承認された送信のみを許可するモードで Visual Studio Code 統合を使用する場合は、「Visual Code Studio を使用する」セクションで説明されているように FQDN アウトバウンド規則を作成します。
承認された送信のみを許可するモードで Hugging Face モデルを使用する場合は、「Hugging Face モデルを使用する」セクションで説明されているように FQDN アウトバウンド規則を作成します。
承認された送信モードのみを許可するオープンソースモデルのいずれかを使用する場合は、「Azure によって直接販売されるモデル」セクションで説明されているように FQDN アウトバウンド規則を作成します。

ネットワーク分離アーキテクチャと分離モード

マネージド仮想ネットワークの分離を有効にすると、ハブ用のマネージド仮想ネットワークが作成されます。ハブ用に作成したマネージドコンピューティングリソースは、自動的にこのマネージド仮想ネットワークを使います。マネージド仮想ネットワークは、Azure Storage、Azure Key Vault、Azure Container Registry など、ハブが使う Azure リソースのプライベートエンドポイントを使用できます。

マネージド仮想ネットワークの 3 つの送信モードのいずれかを選択します:

送信モード	説明	シナリオ
インターネット送信を許可する	マネージド仮想ネットワークからのすべてのインターネット送信トラフィックを許可します。	Python パッケージや事前トレーニング済みモデルなど、インターネット上の機械学習リソースに無制限にアクセスする必要がある場合に推奨されます。¹
承認された送信のみを許可する	送信トラフィックを許可するには、サービスタグを使用します。	* データ流出のリスクを最小限に抑えると共に、すべての必要な機械学習の成果物を非公開の環境で準備する必要がある場合。 * サービス、サービスタグ、または完全修飾ドメイン名 (FQDN) の承認済みリストへの送信アクセスを構成する場合。
障害者	受信および送信トラフィックが制限されていません。	ハブからのパブリック受信と送信が必要です。

¹ [承認された送信のみを許可する] モードのアウトバウンド規則を使うと、[インターネット送信を許可する] と同じ結果を得られます。相違点は以下のとおりです。

Azure リソースにアクセスするには常にプライベートエンドポイントを使用します。
許可する必要がある送信接続ごとに規則を追加する必要があります。
完全修飾ドメイン名 (FQDN) アウトバウンド規則を追加すると、この規則の種類では Azure Firewall を使用するため、コストが増加します。 FQDN アウトバウンド規則を使用する場合は、Azure Firewall の料金が請求に含まれます。詳細については、価格に関するページをご覧ください。
"承認された送信のみを許可する" の既定の規則は、データ流出のリスクを最小限に抑えるように設計されています。アウトバウンド規則を追加すると、リスクが増加する可能性があります。

マネージド仮想ネットワークは、必須の既定の規則を使って事前に構成されています。また、ハブはハブへのプライベートエンドポイント接続、ハブの既定のストレージアカウント、コンテナーレジストリ、キーコンテナーを構成します (これらのリソースがプライベートに設定されている場合、または分離モードが承認された送信のみを許可するように設定されている場合)。分離モードを選択したら、必要な他のアウトバウンド規則を追加します。

次のダイアグラムは、[インターネット送信を許可する] として構成されたマネージド仮想ネットワークを示しています:

次のダイアグラムは、[承認された送信のみを許可する] として構成されたマネージド仮想ネットワークを示しています:

注

この構成では、ハブが使用する Storage、Key Vault、コンテナーレジストリに非公開として設定されます。これらはプライベートであるため、ハブはプライベートエンドポイントを使用してアクセスします。

注

パブリック AI Foundry ハブからプライベートストレージアカウントにアクセスするには、ストレージアカウントの仮想ネットワーク内から AI Foundry にアクセスします。仮想ネットワーク内から AI Foundry にアクセスすると、プライベートストレージアカウントへのファイルのアップロードなどのアクションを実行できます。プライベートストレージアカウントは、AI Foundry ハブのネットワーク設定に依存しません。「Azure Storage ファイアウォールおよび仮想ネットワークを構成する」を参照してください。

[前提条件]

作業を開始するには、次の前提条件が必要です:

Azure サブスクリプション。 Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。
Azure サブスクリプションの Microsoft.Network リソースプロバイダーを登録します。ハブはこのプロバイダーを使用して、マネージド仮想ネットワークのプライベートエンドポイントを作成します。

リソースプロバイダーの登録については、「リソースプロバイダー登録エラーの解決」を参照してください。
マネージド仮想ネットワークのプライベートエンドポイントを作成するには、次の Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) アクションを使用します:
- Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/privateEndpointConnections/read
- Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/privateEndpointConnections/write

Azure サブスクリプション。 Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。
Microsoft.Network リソースプロバイダーは、Azure サブスクリプションに登録する必要があります。このリソースプロバイダーは、マネージド仮想ネットワークのプライベートエンドポイントを作成するときにハブによって使用されます。

リソースプロバイダーの登録については、「リソースプロバイダー登録エラーの解決」を参照してください。
マネージド仮想ネットワークのプライベートエンドポイントを作成するには、次の Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) アクションを使用します:
- Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/privateEndpointConnections/read
- Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/privateEndpointConnections/write
Azure CLI と Azure CLI の ml 拡張機能をインストールします。詳しくは、CLI (v2) のインストール、設定、使用に関するページをご覧ください。
この記事の CLI の例では、Bash 互換シェルを使用することを前提としています。たとえば、Linux システムや Linux 用 Windows サブシステムを使用します。
この記事の Azure CLI の例では、ハブ名に ws、リソースグループ名に rg を使います。実際の Azure サブスクリプションでこれらのコマンドを実行する場合は、必要に応じてこれらの値を変更してください。

Azure サブスクリプション。 Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。無料版または有料版をお試しください。
Microsoft.Network リソースプロバイダーは、Azure サブスクリプションに登録する必要があります。このリソースプロバイダーは、マネージド仮想ネットワークのプライベートエンドポイントを作成するときにハブによって使用されます。

リソースプロバイダーの登録については、「リソースプロバイダー登録エラーの解決」を参照してください。
マネージドネットワークをデプロイするときに使用する Azure ID には、プライベートエンドポイントを作成するための次の Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) アクションが必要です。
- Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/privateEndpointConnections/read
- Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/privateEndpointConnections/write
Azure Machine Learning Python SDK v2。 SDK の詳細については、「Azure Machine Learning 用 Python SDK v2 のインストール」を参照してください。

この記事の例では、コードが次の Python コードで始まることを想定しています。これは、マネージド仮想ネットワークを使用してハブを作成するのに必要なクラスをインポートし、Azure サブスクリプションとリソースグループの変数を設定し、ml_client を作成します。次の例では、プレースホルダーテキスト <SUBSCRIPTION_ID> と <RESOURCE_GROUP> をお使いの値に置き換えます:

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.ai.ml.entities import (
    Hub,
    ManagedNetwork,
    IsolationMode,
    ServiceTagDestination,
    PrivateEndpointDestination,
    FqdnDestination
)
from azure.identity import DefaultAzureCredential

# Replace with the values for your Azure subscription and resource group.
subscription_id = "<SUBSCRIPTION_ID>"
resource_group = "<RESOURCE_GROUP>"

# get a handle to the subscription
ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group)

制限事項

Azure AI Foundry は、コンピューティングリソースでマネージド仮想ネットワーク分離をサポートしています。 Azure AI Foundry は、コンピューティングの分離で Bring Your Own Virtual Network をサポートしていません。このシナリオは、オンプレミスネットワークから Azure AI Foundry にアクセスするために必要な Azure Virtual Network とは異なります。
マネージド仮想ネットワークの分離を有効にした後に無効にすることはできません。
マネージド仮想ネットワークは、プライベートエンドポイントを使ってプライベートリソースに接続します。ストレージアカウントなどの Azure リソースに対して、プライベートエンドポイントとサービスエンドポイントを使用することはできません。すべてのシナリオでプライベートエンドポイントを使用します。
Azure AI Foundry を削除すると、サービスはマネージド仮想ネットワークを削除します。
[承認された送信のみを許可する] では、Azure AI Foundry によってデータ流出保護が自動的に有効になります。 FQDN などの他のアウトバウンド規則を追加した場合、Microsoft はこれらの宛先へのデータ流出に対する保護を保証できません。
FQDN アウトバウンド規則では、Azure Firewall を使用するため、マネージド仮想ネットワークのコストが増加します。詳細については、価格に関するページをご覧ください。
FQDN アウトバウンド規則では、ポート 80 と 443 のみがサポートされます。
コンピューティングインスタンスのパブリック IP アドレスを無効にするには、ハブにプライベートエンドポイントを追加します。
マネージドネットワーク内のコンピューティングインスタンスの場合は、az ml compute connect-ssh を実行して SSH 経由で接続します。
承認された送信のみを許可するようにマネージドネットワークが構成されている場合は、Azure Storage アカウントへのアクセスに FQDN 規則を使用することはできません。代わりに、プライベートエンドポイントを使用します。

インターネット送信を許可するようにマネージド仮想ネットワークを構成する

ヒント

Azure AI Foundry は、コンピューティングリソースが作成されるか、プロビジョニングが手動で開始されるまでマネージド仮想ネットワークの作成を延期します。自動作成では、ネットワークもプロビジョニングされるため、最初のコンピューティングリソースの作成に約 30 分 かかることがあります。

新しいハブを作成する:
1. Azure portal にサインインし、[リソースの作成] メニューから [Azure AI Foundry] を選択します。
2. [新しい Azure AI ] を選択します。
3. [基本] タブで必要な情報を入力します。
4. [ネットワーク] タブで、[Private with Internet Outbound] (インターネットアウトバウンドに関してプライベート) を選びます。
5. アウトバウンド規則を追加するには、[ネットワーク] タブから [ユーザー定義アウトバウンド規則の追加] を選択します。[アウトバウンド規則] サイドバーから、次の情報を入力します:
  - 規則名: 規則の名前。このハブの名前は一意である必要があります。
  - 送信先の種類: ネットワーク分離がインターネット送信で非公開である場合、プライベートエンドポイントのみが選択されます。ハブのマネージド仮想ネットワークでは、すべての Azure リソースの種類に対するプライベートエンドポイントの作成はサポートされていません。サポートされているリソースの一覧で、[プライベートエンドポイント] セクションを参照してください。
  - サブスクリプション: プライベートエンドポイントを追加する Azure リソースを含むサブスクリプション。
  - リソースグループ: プライベートエンドポイントを追加する Azure リソースを含むリソースグループ。
  - リソースの種類: Azure リソースの種類。
  - リソース名: Azure リソースの名前。
  - サブリソース: Azure リソースの種類のサブリソース。
  保存を選択します。さらにルールを追加するには、[ユーザー定義のアウトバウンド規則の追加] を選択します。
6. ハブの作成を続行します。
既存の VM を更新する:
1. Azure portal にサインインし、マネージド仮想ネットワークの分離を有効にするハブを選びます。
2. [ネットワーク]>[インターネット送信を持つプライベート] を選択します。
  - "アウトバウンド規則" を "追加" するには、[ネットワーク] タブから [ユーザー定義のアウトバウンド規則の追加] を選びます。[アウトバウンド規則] サイドバーから、「新しいハブの作成」セクションでハブを作成するときに使ったものと同じ情報を指定します。
  - アウトバウンド規則を削除するには、規則の [削除] を選択します。
3. ページの上部にある [保存] を選択して、マネージド仮想ネットワークへの変更を適用します。

インターネット送信を許可するようにマネージド仮想ネットワークを構成するには、--managed-network allow_internet_outbound パラメーターまたは次のエントリを含む YAML 構成ファイルのいずれかを使います:

managed_network:
  isolation_mode: allow_internet_outbound

ハブが依存する他の Azure サービスに対して "アウトバウンド規則" を定義します。これらの規則によって、Azure リソースがマネージド仮想ネットワークと安全に通信できるようにする "プライベートエンドポイント" を定義します。次の規則は、Azure Blob Storage アカウントにプライベートエンドポイントを追加する方法を示しています。次の例で、プレースホルダーテキスト <SUBSCRIPTION_ID>、<RESOURCE_GROUP>、<STORAGE_ACCOUNT_NAME> をお使いの値に置き換えます。

managed_network:
  isolation_mode: allow_internet_outbound
  outbound_rules:
  - name: added-perule
    destination:
      service_resource_id: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<STORAGE_ACCOUNT_NAME>
      spark_enabled: true
      subresource_target: blob
    type: private_endpoint

az ml workspace create コマンドまたは az ml workspace update コマンドのいずれかを使用して、マネージド仮想ネットワークを構成します:

新しいハブを作成する:

次の例では、新しいハブを作成します。 --managed-network allow_internet_outbound パラメーターは、ハブ用にマネージド仮想ネットワークを構成します。
```
az ml workspace create --name ws --resource-group rg --kind hub --managed-network allow_internet_outbound
```
代わりに YAML ファイルを使ってハブを作成するには、--file パラメーターを使い、構成設定を含む YAML ファイルを指定します。
```
az ml workspace create --file hub.yaml --resource-group rg --name ws --kind hub
```
次の YAML の例では、マネージド仮想ネットワークがあるハブを定義しています。
```
name: myhub
___location: EastUS
managed_network:
  isolation_mode: allow_internet_outbound
```
既存の VM を更新する:

警告

マネージド仮想ネットワークを使うように既存のワークスペースを更新する前に、ワークスペースのすべてのコンピューティングリソースを削除する必要があります。これには、コンピューティングインスタンス、コンピューティングクラスター、マネージドオンラインエンドポイントが含まれます。

次の例では、既存のハブを更新しています。 --managed-network allow_internet_outbound パラメーターは、ハブ用にマネージド仮想ネットワークを構成します。
```
az ml workspace update --name ws --resource-group rg --kind hub --managed-network allow_internet_outbound
```
YAML ファイルを使って既存のハブを更新するには、--file パラメーターを使い、構成設定を含む YAML ファイルを指定します。
```
az ml workspace update --file hub.yaml --name ws --kind hub --resource-group MyGroup
```
次の YAML の例では、ハブのマネージド仮想ネットワークを定義しています。また、ハブが使用するリソースにプライベートエンドポイント接続を追加する方法も示しています。この例では、Azure Blob Storage アカウントにプライベートエンドポイントを追加します。次の例で、プレースホルダーテキスト <SUBSCRIPTION_ID>、<RESOURCE_GROUP>、<STORAGE_ACCOUNT_NAME> をお使いの値に置き換えます:
```
name: myhub
managed_network:
  isolation_mode: allow_internet_outbound
  outbound_rules:
  - name: added-perule
    destination:
      service_resource_id: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<STORAGE_ACCOUNT_NAME>
      spark_enabled: true
      subresource_target: blob
    type: private_endpoint
```

インターネット送信を許可するマネージド仮想ネットワークを構成するには、ManagedNetwork で IsolationMode.ALLOW_INTERNET_OUTBOUND クラスを使用します。その後、ManagedNetwork オブジェクトを使用して、新しいハブを作成したり、既存のハブを更新したりします。ハブが依存する Azure サービスへの "アウトバウンド規則" を定義するには、クラスを使って、サービスに対する新しいプライベートエンドポイントを定義します。PrivateEndpointDestination

新しいハブを作成する:

次の例では、myhub という新しいハブを作成し、myrule というアウトバウンド規則で Azure Blob Storage アカウントのプライベートエンドポイントを追加しています。次の例で、プレースホルダーテキスト <SUBSCRIPTION_ID>、<RESOURCE_GROUP>、<STORAGE_ACCOUNT_NAME> をお使いの値に置き換えます:

# Basic managed VNet configuration
network = ManagedNetwork(isolation_mode=IsolationMode.ALLOW_INTERNET_OUTBOUND)

# Hub configuration
ws = Hub(
    name="myhub",
    ___location="eastus",
    managed_network=network
)

# Example private endpoint to Azure Blob Storage
rule_name = "myrule"
service_resource_id = "/subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<STORAGE_ACCOUNT_NAME>"
subresource_target = "blob"
spark_enabled = True

    # Add the outbound rulerule
ws.managed_network.outbound_rules = [PrivateEndpointDestination(
    name=rule_name, 
    service_resource_id=service_resource_id, 
    subresource_target=subresource_target, 
    spark_enabled=spark_enabled)]

# Create the hub
ws = ml_client.workspaces.begin_create(ws).result()

既存の VM を更新する:

次の例は、myhub という既存のハブのマネージド仮想ネットワークを作成する方法を示しています。

# Get the existing hub
    ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, "myhub")
ws = ml_client.workspaces.get(name="myhub")

    # Basic managed VNet configuration
ws.managed_network = ManagedNetwork(isolation_mode=IsolationMode.ALLOW_INTERNET_OUTBOUND)

# Example private endpoint outbound to a blob
rule_name = "myrule"
service_resource_id = "/subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<STORAGE_ACCOUNT_NAME>"
subresource_target = "blob"
spark_enabled = True

# Add the outbound 
ws.managed_network.outbound_rules = [PrivateEndpointDestination(
    name=rule_name, 
    service_resource_id=service_resource_id, 
    subresource_target=subresource_target, 
    spark_enabled=spark_enabled)]

# Update the hub
ml_client.workspaces.begin_update(ws)

承認された送信のみを許可するマネージド仮想ネットワークを構成する

ヒント

コンピューティングリソースを作成すると、Azure はマネージド VNet を自動的に設定します。自動作成を許可する場合、ネットワークも設定する必要があるため、最初のコンピューティングリソースの作成には約 30 分かかることがあります。 FQDN アウトバウンド規則を構成する場合、最初の FQDN 規則のためセットアップ時間が約 10 延長されます。

新しいハブを作成する:
1. Azure portal にサインインし、[リソースの作成] メニューから [Azure AI Foundry] を選択します。
2. [新しい Azure AI ] を選択します。
3. [基本] タブで、必要な情報を指定します。
4. [ネットワーク] タブから、[承認済み送信で非公開] を選びます。
5. アウトバウンド規則を追加するには、[ネットワーク] タブから [ユーザー定義アウトバウンド規則の追加] を選択します。[アウトバウンド規則] サイドバーから、次の情報を指定します:
  - 規則名: 規則の名前。このハブの名前は一意である必要があります。
  - 送信先の種類: プライベートエンドポイント、サービスタグ、または FQDN。サービスタグと FQDN は、ネットワーク分離が承認された送信で非公開である場合にのみ使用できます。
  送信先の種類がプライベートエンドポイントの場合は、次の情報を指定します:
  - サブスクリプション: プライベートエンドポイントを追加する Azure リソースを含むサブスクリプション。
  - リソースグループ: プライベートエンドポイントを追加する Azure リソースを含むリソースグループ。
  - リソースの種類: Azure リソースの種類。
  - リソース名: Azure リソースの名前。
- サブリソース: Azure リソースの種類のサブリソース。
ヒント

ハブのマネージド VNET では、すべての Azure リソースの種類に対するプライベートエンドポイントの作成はサポートされていません。サポートされているリソースの一覧で、[プライベートエンドポイント] セクションを参照してください。

送信先の種類がサービスタグの場合は、入力します:
- サービスタグ: 承認されたアウトバウンド規則に追加するサービスタグ。
- プロトコル: サービスタグを許可するプロトコル。
- ポート範囲: サービスタグを許可するポート範囲。
送信先の種類が FQDN の場合は、次の情報を入力します:
- FQDN 送信先: 承認済みのアウトバウンド規則に追加する完全修飾ドメイン名。
  
  [保存] を選択してルールを保存します。さらにルールを追加するには、もう一度 [ユーザー定義のアウトバウンド規則の追加] を選択します。
1. 通常どおりハブの作成を続行します。
既存の VM を更新する:
1. Azure portalにサインインし、マネージド仮想ネットワークの分離を有効にするハブを選びます。
2. [ネットワーク]>[承認された送信を持つプライベート] を選択します。
  - アウトバウンド規則を追加するには、[ネットワーク] タブから [ユーザー定義のアウトバウンド規則の追加] を選びます。[アウトバウンド規則] サイドバーから、前の「新しいハブの作成」セクションでハブを作成するときに使ったものと同じ情報を入力します。
  - アウトバウンド規則を削除するには、規則の [削除] を選択します。
3. ページの上部にある [保存] を選択して、マネージド仮想ネットワークへの変更を保存します。

承認された送信通信のみを許可するようにマネージド仮想ネットワークを構成するには、--managed-network allow_only_approved_outbound パラメーターまたは次のエントリを含む YAML 構成ファイルのいずれかを使います:

managed_network:
  isolation_mode: allow_only_approved_outbound

承認された送信通信のアウトバウンド規則を定義することもできます。 service_tag、fqdn、または private_endpoint の種類のアウトバウンド規則を作成します。次の例では、プライベートエンドポイントを Azure BLOB リソースに、サービスタグを Azure Data Factory に、FQDN を pypi.org に追加しています。次の例で、プレースホルダーテキスト <SUBSCRIPTION_ID>、<RESOURCE_GROUP>、<STORAGE_ACCOUNT_NAME> をご自分の値に置き換えます。

重要

サービスタグまたは FQDN アウトバウンド規則を追加することは、マネージド VNet が allow_only_approved_outbound に構成されている場合にのみ有効です。
アウトバウンド規則を追加した場合、Microsoft はデータ流出に対する保護を保証できません。

managed_network:
  isolation_mode: allow_only_approved_outbound
  outbound_rules:
  - name: added-servicetagrule
    destination:
      port_ranges: 80, 8080
      protocol: TCP
      service_tag: DataFactory
    type: service_tag
  - name: add-fqdnrule
    destination: 'pypi.org'
    type: fqdn
  - name: added-perule
    destination:
      service_resource_id: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<STORAGE_ACCOUNT_NAME>
      spark_enabled: true
      subresource_target: blob
    type: private_endpoint

マネージド仮想ネットワークは、az ml workspace create コマンドまたは az ml workspace update コマンドのいずれかを使用して構成できます。

新しいハブを作成する:

次の例では、--managed-network allow_only_approved_outbound パラメーターを使ってマネージド仮想ネットワークを構成しています。
```
az ml workspace create --name ws --resource-group rg --kind hub --managed-network allow_only_approved_outbound
```
次の YAML ファイルでは、マネージド仮想ネットワークがあるハブを定義しています。
```
name: myhub
___location: EastUS
managed_network:
  isolation_mode: allow_only_approved_outbound
```
YAML ファイルを使ってハブを作成するには、--file パラメーターを使います。
```
az ml workspace create --file hub.yaml --resource-group rg --name ws --kind hub
```
既存のハブを更新する

警告

マネージド仮想ネットワークを使うように既存のワークスペースを更新する前に、ワークスペースのすべてのコンピューティングリソースを削除する必要があります。これには、コンピューティングインスタンス、コンピューティングクラスター、マネージドオンラインエンドポイントが含まれます。

次の例では、--managed-network allow_only_approved_outbound パラメーターを使って、既存のハブのマネージド仮想ネットワークを構成しています。
```
az ml workspace update --name ws --resource-group rg --kind hub --managed-network allow_only_approved_outbound
```
次の YAML ファイルでは、ハブのマネージド仮想ネットワークを定義し、承認されたアウトバウンド規則を追加する方法を示しています。この例では、サービスタグ、FQDN、プライベートエンドポイントにアウトバウンド規則が追加されています:
```
name: myhub_dep
managed_network:
  isolation_mode: allow_only_approved_outbound
  outbound_rules:
  - name: added-servicetagrule
    destination:
      port_ranges: 80, 8080
      protocol: TCP
      service_tag: DataFactory
    type: service_tag
  - name: add-fqdnrule
    destination: 'pypi.org'
    type: fqdn
  - name: added-perule
    destination:
      service_resource_id: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<STORAGE_ACCOUNT_NAME>
      spark_enabled: true
      subresource_target: blob
    type: private_endpoint
```

承認されたアウトバウンド通信のみを許可するマネージド仮想ネットワークを構成するには、ManagedNetwork クラスを使い、IsolationMode.ALLOW_ONLY_APPROVED_OUTBOUND を使ってネットワークを定義します。これで、ManagedNetwork オブジェクトを使用して、新しいハブを作成したり、既存のハブを更新したりできます。 "アウトバウンド規則" を定義するには、次のクラスを使用します:

行き先	クラス
ハブが依存する Azure サービス	`PrivateEndpointDestination`
Azure サービスタグ	`ServiceTagDestination`
完全修飾ドメイン名 (FQDN)	`FqdnDestination`

新しいハブを作成する:

次の例では、myhub という新しいハブといくつかのアウトバウンド規則を作成しています。

myrule - Azure Blob ストアのプライベートエンドポイントを追加します。
datafactory - Azure Data Factory と通信するサービスタグ規則を追加します。

重要

サービスタグまたは FQDN アウトバウンド規則を追加することは、マネージド VNet が IsolationMode.ALLOW_ONLY_APPROVED_OUTBOUND に構成されている場合にのみ有効です。
アウトバウンド規則を追加した場合、Microsoft はデータ流出に対する保護を保証できません。

# Basic managed VNet configuration
network = ManagedNetwork(isolation_mode=IsolationMode.ALLOW_ONLY_APPROVED_OUTBOUND)

# Hub configuration
ws = Hub(
    name="myhub",
    ___location="eastus",
    managed_network=network
)

# Append some rules
ws.managed_network.outbound_rules = []
# Example private endpoint outbound to a blob
rule_name = "myrule"
service_resource_id = "/subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<STORAGE_ACCOUNT_NAME>"
subresource_target = "blob"
spark_enabled = True
ws.managed_network.outbound_rules.append(
    PrivateEndpointDestination(
        name=rule_name, 
        service_resource_id=service_resource_id, 
        subresource_target=subresource_target, 
        spark_enabled=spark_enabled
    )
)

# Example service tag rule
rule_name = "datafactory"
service_tag = "DataFactory"
protocol = "TCP"
port_ranges = "80, 8080-8089"
ws.managed_network.outbound_rules.append(
    ServiceTagDestination(
        name=rule_name, 
        service_tag=service_tag, 
        protocol=protocol, 
        port_ranges=port_ranges
    )
)

# Example FQDN rule
ws.managed_network.outbound_rules.append(
    FqdnDestination(
        name="fqdnrule", 
        destination="pypi.org"
    )
)

# Create the hub
ws = ml_client.workspaces.begin_create(ws).result()

既存の VM を更新する:

次の例は、myhub という既存のハブのマネージド仮想ネットワークを構成する方法を示しています。また、いくつかのアウトバウンド規則も追加します:

myrule - Azure Blob ストアのプライベートエンドポイントを追加します。
datafactory - Azure Data Factory と通信するサービスタグ規則を追加します。

ヒント

サービスタグまたは FQDN の送信を追加することは、マネージド VNet が IsolationMode.ALLOW_ONLY_APPROVED_OUTBOUND に構成されている場合にのみ有効です。

# Get the existing hub
ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, "myhub")
ws = ml_client.workspaces.get()

# Basic managed VNet configuration
ws.managed_network = ManagedNetwork(isolation_mode=IsolationMode.ALLOW_ONLY_APPROVED_OUTBOUND)

# Append some rules
ws.managed_network.outbound_rules = []
# Example private endpoint outbound to a blob
rule_name = "myrule"
service_resource_id = "/subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<STORAGE_ACCOUNT_NAME>"
subresource_target = "blob"
spark_enabled = True
ws.managed_network.outbound_rules.append(
    PrivateEndpointDestination(
        name=rule_name, 
        service_resource_id=service_resource_id, 
        subresource_target=subresource_target, 
        spark_enabled=spark_enabled
    )
)

# Example service tag rule
rule_name = "datafactory"
service_tag = "DataFactory"
protocol = "TCP"
port_ranges = "80, 8080-8089"
ws.managed_network.outbound_rules.append(
    ServiceTagDestination(
        name=rule_name, 
        service_tag=service_tag, 
        protocol=protocol, 
        port_ranges=port_ranges
    )
)

# Example FQDN rule
ws.managed_network.outbound_rules.append(
    FqdnDestination(
        name="fqdnrule", 
        destination="pypi.org"
    )
)

# Update the hub
ml_client.workspaces.begin_update(ws)

マネージド VNet を手動でプロビジョニングする

マネージド仮想ネットワークは、コンピューティングインスタンスを作成すると自動的にプロビジョニングされます。自動作成を利用している場合、ネットワークのプロビジョニングも行われるため、最初のコンピューティングインスタンスの作成に約 30 分かかることがあります。 FQDN アウトバウンド規則 (承認済みのみを許可するモードでだけ使用できます) を構成した場合、最初の FQDN 規則のプロビジョニング時間は約 10 分長くかかります。マネージドネットワークにプロビジョニングするアウトバウンド規則が多数ある場合、プロビジョニングが完了するまでに時間がかかる場合があります。プロビジョニングの時間が長くなると、最初のコンピューティングインスタンス作成がタイムアウトになる可能性があります。

待機時間を短縮し、タイムアウトを回避するには、マネージドネットワークを手動で設定します。コンピューティングインスタンスを作成する前に、プロビジョニングの完了を待ちます。

または、provision_network_now フラグを使用して、ハブの作成時にマネージドネットワークを設定します。

注

マネージドコンピューティングにモデルをデプロイするには、マネージドネットワークを手動でプロビジョニングするか、コンピューティングインスタンスを最初に作成する必要があります。コンピューティングインスタンスを作成すると、自動的にプロビジョニングされます。

ワークスペース作成中に、[作成時に事前にマネージドネットワークをプロビジョニングする] を選択して、マネージドネットワークを設定します。仮想ネットワークが設定された後、プライベートエンドポイントなどのネットワークリソースの課金が開始されます。このオプションは、ワークスペースの作成時にのみ使用できます。

次の例は、ハブ作成時にマネージド仮想ネットワークをプロビジョニングする方法を示しています。

az ml workspace create -n my_ai_hub_name -g my_resource_group --kind hub --managed-network AllowInternetOutbound --provision-network-now true

次の例は、マネージド仮想ネットワークをプロビジョニングする方法を示しています。

az ml workspace provision-network -g my_resource_group -n my_ai_hub_name

プロビジョニングが完了したことを確認するには、次のコマンドを実行します:

az ml workspace show -n my_ai_hub_name -g my_resource_group --query managed_network

SDK を使用してマネージド仮想ネットワークをプロビジョニングしてから、その状態を確認します。

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.ml import MLClient

subscription_id = "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
resource_group = "my_resource_group"
workspace_name = "my_ai_hub_name"

ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, workspace_name=workspace_name)

# Start provisioning the managed network for the workspace.
provision_result = ml_client.workspaces.begin_provision_network(workspace_name=workspace_name).result()

# Check the managed network status.
ws = ml_client.workspaces.get(name=workspace_name)
print(ws.managed_network.status)

アウトバウンド規則を管理する

Azure portalにサインインし、マネージド仮想ネットワークの分離を有効にするハブを選びます。
[ネットワーク] を選択します。 [Azure AI 送信アクセス] セクションを使用すると、アウトバウンド規則を管理できます。

アウトバウンド規則を追加するには、[ネットワーク] タブから [ユーザー定義アウトバウンド規則の追加] を選択します。[Azure AI アウトバウンド規則] サイドバーから、必要な値を指定します。
規則を有効または無効にするには、[アクティブ] 列のトグルを使用します。
アウトバウンド規則を削除するには、規則の [削除] を選択します。

次のコマンドで、プレースホルダーテキスト <workspace-name>、<resource-group>、<rule-name> をご自分の値に置き換えます。ハブのマネージド仮想ネットワークのアウトバウンド規則を一覧表示するには、次を実行します:

az ml workspace outbound-rule list --workspace-name <workspace-name> --resource-group <resource-group>

マネージド仮想ネットワークアウトバウンド規則の詳細を表示するには、次を実行します:

az ml workspace outbound-rule show --rule <rule-name> --workspace-name <workspace-name> --resource-group <resource-group>

マネージド仮想ネットワークからアウトバウンド規則を削除するには、次を実行します:

az ml workspace outbound-rule remove --rule <rule-name> --workspace-name <workspace-name> --resource-group <resource-group>

次の例は、myhub というハブのアウトバウンド規則を管理する方法を示しています。この例では、プレースホルダーテキスト <some-rule-name> をルール名に置き換えます:

# Connect to the hub
ws_name = "myhub"
ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, workspace_name=ws_name)

# Specify the rule name
rule_name = "<some-rule-name>"

# Get a rule by name
rule = ml_client._workspace_outbound_rules.get(resource_group, ws_name, rule_name)

# List rules for a hub
rule_list = ml_client._workspace_outbound_rules.list(resource_group, ws_name)

# Delete a rule from a hub
ml_client._workspace_outbound_rules.begin_remove(resource_group, ws_name, rule_name).result()

必要な規則の一覧

ヒント

これらのルールは、マネージド仮想ネットワーク (VNet) に自動的に追加されます。

プライベートエンドポイント:

マネージド仮想ネットワークの分離モードが Allow internet outbound のとき、Azure AI Foundry は、ハブのマネージド仮想ネットワークからの必要なプライベートエンドポイントアウトバウンド規則と、パブリックネットワークアクセスが無効になっている関連リソース (Azure Key Vault、Storage Account、Azure Container Registry、ハブ) を自動的に作成します。
マネージド仮想ネットワークの分離モードが Allow only approved outbound のとき、Azure AI Foundry は、ハブのマネージド仮想ネットワークからの必要なプライベートエンドポイントアウトバウンド規則と関連リソースを、それらのリソース (Azure Key Vault、ストレージアカウント、Azure Container Registry、ハブ) のパブリックネットワークアクセス設定に関係なく自動的に作成します。

Azure AI Foundry には、プライベートネットワーク用の一連のサービスタグが必要です。必要なサービスタグを置き換えないでください。次の表では、Azure AI Foundry 内で必要な各サービスタグとその目的について説明します。

サービスタグルール	受信または送信	目的
`AzureMachineLearning`	受信	Azure AI Foundry コンピューティングインスタンスとクラスターを作成、更新、削除します。
`AzureMachineLearning`	送信	Azure Machine Learning service の使用。ノートブックで Python IntelliSense にポート 18881 が使用されます。 Azure Machine Learning コンピューティングインスタンスの作成、更新、削除には、ポート 5831 が使用されます。
`AzureActiveDirectory`	送信	Microsoft Entra ID 使用した認証。
`BatchNodeManagement.region`	送信	Azure AI Foundry コンピューティングインスタンスとクラスターの Azure Batch バックエンドとの通信。
`AzureResourceManager`	送信	Azure AI Foundry、Azure CLI、Azure AI Foundry SDK を使用して Azure リソースを作成します。
`AzureFrontDoor.FirstParty`	送信	Microsoft が提供する Docker イメージにアクセスします。
`MicrosoftContainerRegistry`	送信	Microsoft が提供する Docker イメージにアクセスします。 Azure Kubernetes Service 用の Azure AI Foundry ルーターを設定します。
`AzureMonitor`	送信	ログとメトリックを Azure Monitor ログに送信します。ワークスペースの Azure Monitor をセキュリティで保護していない場合にのみ必要です。また、このアウトバウンド規則は、サポートインシデントの情報もログします。
`VirtualNetwork`	送信	仮想ネットワークまたはピアリングされた仮想ネットワーク内にプライベートエンドポイントが存在する場合に必要です。

シナリオ固有のアウトバウンド規則の一覧

シナリオ: パブリック機械学習パッケージにアクセスする

トレーニングとデプロイ用の Python パッケージをインストールするには、アウトバウンド FQDN 規則を追加して、次のホスト名へのトラフィックを許可します:

注

この一覧では、インターネット上の Python リソースの一般的なホストについて説明します。 GitHub リポジトリまたは別のホストにアクセスする必要がある場合は、シナリオに必要なホストを特定して追加します。

ホスト名	目的
`anaconda.com` `*.anaconda.com`	既定のパッケージをインストールするために使用されます。
`*.anaconda.org`	リポジトリデータを取得するために使用されます。
`pypi.org`	ユーザー設定によって上書きされない場合は、既定のインデックスから依存関係を一覧表示します。インデックスを上書きする場合は、`*.pythonhosted.org`も許可します。
`pytorch.org` `*.pytorch.org`	PyTorch に基づくいくつかのサンプルによって使用されます。
`*.tensorflow.org`	TensorFlow に基づくいくつかの例で使用されます。

シナリオ: Visual Studio Code を使用する

Visual Studio Code は、リモート接続を確立するために特定のホストとポートに依存します。

ホスト

これらのホストを使用して Visual Studio Code パッケージをインストールし、プロジェクトのコンピューティングインスタンスへのリモート接続を確立します。

注

これは、インターネット上のすべての Visual Studio Code リソースに必要なホストの完全な一覧ではなく、最も一般的に使用されているもののみを取り上げています。たとえば、GitHub リポジトリまたはその他のホストにアクセスする必要がある場合は、そのシナリオに必要なホストを特定して追加する必要があります。ホスト名の完全な一覧については、「 Visual Studio Code でのネットワーク接続」を参照してください。

ホスト名	目的
`.vscode.dev` `.vscode-unpkg.net` `.vscode-cdn.net` `.vscodeexperiments.azureedge.net` `default.exp-tas.com`	Web 用 VSCode (vscode.dev) にアクセスするために必要です。
`code.visualstudio.com`	VS Code デスクトップをダウンロードしてインストールするために必要です。このホストは VS Code Web では必要ありません。
`update.code.visualstudio.com` `*.vo.msecnd.net`	セットアップスクリプト中に VS Code サーバーコンポーネントをコンピューティングインスタンスにダウンロードします。
`marketplace.visualstudio.com` `vscode.blob.core.windows.net` `*.gallerycdn.vsassets.io`	VS Code 拡張機能をダウンロードしてインストールするために必要です。これらのホストにより、コンピューティングインスタンスへのリモート接続が有効になります。詳細については、「VS Code で Azure AI Foundry プロジェクトを開始する」をご覧ください。
`vscode.download.prss.microsoft.com`	Visual Studio Code ダウンロード CDN として機能します。

ポート

ポート 8704 から 8710 へのネットワークトラフィックを許可します。 VS Code サーバーは、この範囲の最初の使用可能なポートを選択します。

シナリオ: Hugging Face モデルを使用する

ハブで Hugging Face モデルを使用するには、FQDN アウトバウンド規則を追加して、次のホストへのトラフィックを許可します:

docker.io
*.docker.io
*.docker.com
production.cloudflare.docker.com
cdn.auth0.com
huggingface.co
cas-bridge.xethub.hf.co
cdn-lfs.huggingface.co

シナリオ: Azure によって直接販売されるモデル

これらのモデルでは、ランタイムに依存関係がインストールされ、次のホストへのトラフィックを許可するための FQDN アウトバウンド規則が必要です:

*.anaconda.org
*.anaconda.com
anaconda.com
pypi.org
*.pythonhosted.org
*.pytorch.org
pytorch.org

プライベートエンドポイント

プライベートエンドポイントは現在、次の Azure サービスでサポートされています。

Azure AI Foundry ハブ
Azure AI 検索
Azure AI サービス
Azure API Management
- VNet インジェクションのないクラシック層と、仮想ネットワーク統合を使用した Standard V2 レベルのみをサポートします。 API Management 仮想ネットワークの詳細については、「仮想ネットワークの概念」を参照してください。
Azure Container Registry
Azure Cosmos DB (すべてのサブリソースの種類)
Azure Data Factory
Azure Database for MariaDB
Azure Database for MySQL
Azure Database for PostgreSQL 単一サーバー
Azure Database for PostgreSQL フレキシブルサーバー
Azure Databricks
Azure Event Hubs
Azure Key Vault
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning レジストリ
Azure Cache for Redis
Azure SQL Server
Azure Storage (すべてのサブリソースの種類)
Application Insights (PrivateLinkScopes を使用)

プライベートエンドポイントを作成する場合は、エンドポイントが接続する "リソースの種類" と "サブリソース" を指定します。一部のリソースには、複数の種類とサブリソースがあります。詳細については、「プライベートエンドポイントとは」を参照してください。

Azure Storage、Azure Container Registry、Azure Key Vault などのハブ依存関係リソースのプライベートエンドポイントを作成する場合、そのリソースは別の Azure サブスクリプションに含めることができます。ただし、リソースはハブと同じテナントに存在する必要があります。

ターゲットリソースが以前にリストアップされた Azure リソースの 1 つである場合、サービスは接続用にプライベートエンドポイントを自動的に作成します。プライベートエンドポイントの有効なターゲット ID を指定します。接続の場合、ターゲット ID は親リソースの Azure Resource Manager ID でかまいません。接続のターゲットまたは metadata.resourceid にターゲット ID を含めます。接続に関する詳細については、「Azure AI Foundry ポータルで新しい接続を追加する方法」を参照してください。

プライベートエンドポイントの承認

Azure AI Foundry を使用してマネージド仮想ネットワークでプライベートエンドポイント接続を確立するには、ワークスペースのマネージド ID (システム割り当てまたはユーザー割り当て) とプライベートエンドポイントを作成するユーザー ID に、ターゲットリソースのプライベートエンドポイント接続を承認するアクセス許可が必要です。以前は、Azure AI Foundry サービスは、ロールの自動割り当てを通じてこれを許可しました。ロールの自動割り当てに関するセキュリティ上の懸念があるため、2025 年 4 月 30 日から、このサービスではこの自動アクセス許可付与ロジックを終了します。 Azure AI Enterprise ネットワーク接続承認者ロールまたはターゲットリソースの種類に対して必要なプライベートエンドポイント接続アクセス許可を持つカスタムロールを割り当てて、このロールを Foundry ハブのマネージド ID に付与することで、Azure AI Foundry がターゲット Azure リソースへのプライベートエンドポイント接続を承認できるようにします。

Azure AI Enterprise ネットワーク接続承認者ロールの対象となるプライベートエンドポイントターゲットリソースの種類の一覧を次に示します:

Azure Application Gateway
Azure Monitor
Azure AI 検索
Azure Event Hubs
Azure SQL Database
Azure Storage
Azure Machine Learning ワークスペース
Azure Machine Learning レジストリ
Azure AI Foundry
Azure Key Vault
Azure Cosmos DB
Azure Database for MySQL
Azure Database for PostgreSQL
Azure AI サービス
Azure Cache for Redis
Azure Container Registry
Azure API Management

Azure Data Factory、Azure Databricks、Azure Function Apps など、Azure AI Enterprise ネットワーク接続承認者ロールの対象ではないターゲットリソースの種類に対してプライベートエンドポイントアウトバウンド規則を作成するには、ターゲットリソースの種類でプライベートエンドポイント接続を承認するために必要なアクションによってのみ定義された、カスタムのスコープダウンロールを使用します。

既定のワークスペースリソースのプライベートエンドポイントアウトバウンド規則を作成するために、ワークスペースの作成によってロールの割り当てを通じて必要なアクセス許可が付与されるため、追加のアクションを実行する必要はありません。

承認された送信のみを許可する Azure Firewall バージョンを選択する

[承認された送信のみを許可する] モードで FQDN アウトバウンド規則を追加すると、Azure Firewall がデプロイされます。 Azure Firewall の料金が請求書に追加されます。既定では、Standard バージョンの Azure Firewall が作成されます。または、Basic バージョンを選択します。ファイアウォールのバージョンはいつでも変更できます。ニーズに合ったバージョンについては、「適切な Azure Firewall バージョンを選択する」を参照してください。

重要

アウトバウンド FQDN 規則を追加するまで、Azure Firewall は作成されません。価格の詳細については、「Azure Firewall の価格」で Standard バージョンの価格をご確認ください。

マネージド仮想ネットワークのファイアウォールバージョンを選択する方法を確認するには、次のタブを使用します。

[承認された送信のみを許可する] モードを選択すると、Azure Firewall バージョン (SKU) を選択するためのオプションが表示されます。 [Standard] または [Basic] を選択します。保存を選択します。

Azure CLI を使用してファイアウォールバージョンを設定するには、YAML ファイルを使用して firewall_sku を指定します。次の例では、ファイアウォール SKU を basic に設定します:

name: test-ws
resource_group: test-rg
___location: eastus2 
managed_network:
  isolation_mode: allow_only_approved_outbound
  outbound_rules:
  - category: required
    destination: 'contoso.com'
    name: contosofqdn
    type: fqdn
  firewall_sku: basic
tags: {}

Python SDK を使用してファイアウォールバージョンを設定するには、firewall_sku オブジェクトの ManagedNetwork プロパティを設定します。次の例では、ファイアウォール SKU を basic に設定します:

network = ManagedNetwork(isolation_mode=IsolationMode.ALLOW_ONLY_APPROVED_OUTBOUND,
                         firewall_sku='basic')

価格設定

ハブマネージド仮想ネットワーク機能は無料ですが、マネージド仮想ネットワークで使用される次のリソースに対して課金されます:

Azure Private Link - マネージド仮想ネットワークと Azure リソースとの間の通信をセキュリティで保護するプライベートエンドポイントは、Azure Private Link を使用します。価格については、Azure Private Link の価格に関するページをご覧ください。
FQDN アウトバウンド規則 - Azure Firewall はこれらの規則を適用します。 FQDN アウトバウンド規則を使用する場合は、Azure Firewall の料金が請求に表示されます。既定では、Standard バージョンの Azure Firewall が使用されています。 Basic バージョンを選択するには、Azure Firewall のバージョンの選択に関する記事をご覧ください。 Azure Firewall はハブごとにプロビジョニングされます。

重要

アウトバウンド FQDN 規則を追加するまで、Azure Firewall は作成されません。 FQDN 規則を使わない場合、Azure Firewall については課金されません。価格については、Azure Firewall の価格に関するページをご覧ください。

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