azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet

Azure Resource Manager SDK für Arize AI Observability und Evaluation (.NET). Verwenden Sie dies beim Verwalten von Arize AI-Organisationen auf Azure über den Azure Marketplace, beim Erstellen/Aktualisieren/Löschen von Arize-Ressourcen oder beim Integrieren von Arize ML-Observability in .NET-Anwendungen. Auslöser: „Arize AI“, „ML-Observability“, „ArizeAIObservabilityEval“, „Arize-Organisation“.

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet

Azure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval

.NET SDK for managing Arize AI Observability and Evaluation resources on Azure.

Installation

dotnet add package Azure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval --version 1.0.0

Package Info

PropertyValue
PackageAzure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval
Version1.0.0 (GA)
API Version2024-10-01
ARM TypeArizeAi.ObservabilityEval/organizations
DependenciesAzure.Core >= 1.46.2, Azure.ResourceManager >= 1.13.1

Environment Variables

AZURE_SUBSCRIPTION_ID=<your-subscription-id> # Required: Azure subscription ID
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod  # Required only if DefaultAzureCredential is used in production
AZURE_TENANT_ID=<your-tenant-id> # For service principal auth (optional)
AZURE_CLIENT_ID=<your-client-id> # For service principal auth (optional)
AZURE_CLIENT_SECRET=<your-client-secret> # For service principal auth (optional)

Authentication

using Azure.Identity;
using Azure.ResourceManager;
using Azure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval;

// Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
var credential = new DefaultAzureCredential(
    DefaultAzureCredential.DefaultEnvironmentVariableName
);
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/dotnet/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-dotnet#credential-classes
// var credential = new ManagedIdentityCredential();
var armClient = new ArmClient(credential);

Core Workflow

Create an Arize AI Organization

using Azure.Core;
using Azure.ResourceManager.Resources;
using Azure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval;
using Azure.ResourceManager.ArizeAIObservabilityEval.Models;

// Get subscription and resource group
var subscriptionId = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_SUBSCRIPTION_ID");
var subscription = await armClient.GetSubscriptionResource(
    SubscriptionResource.CreateResourceIdentifier(subscriptionId)).GetAsync();
var resourceGroup = await subscription.Value.GetResourceGroupAsync("my-resource-group");

// Get the organization collection
var collection = resourceGroup.Value.GetArizeAIObservabilityEvalOrganizations();

// Create organization data
var data = new ArizeAIObservabilityEvalOrganizationData(AzureLocation.EastUS)
{
    Properties = new ArizeAIObservabilityEvalOrganizationProperties
    {
        Marketplace = new ArizeAIObservabilityEvalMarketplaceDetails
        {
            SubscriptionId = "marketplace-subscription-id",
            OfferDetails = new ArizeAIObservabilityEvalOfferDetails
            {
                PublisherId = "arikimlabs1649082416596",
                OfferId = "arize-liftr-1",
                PlanId = "arize-liftr-1-plan",
                PlanName = "Arize AI Plan",
                TermUnit = "P1M",
                TermId = "term-id"
            }
        },
        User = new ArizeAIObservabilityEvalUserDetails
        {
            FirstName = "John",
            LastName = "Doe",
            EmailAddress = "john.doe@example.com"
        }
    },
    Tags = { ["environment"] = "production" }
};

// Create (long-running operation)
var operation = await collection.CreateOrUpdateAsync(
    WaitUntil.Completed,
    "my-arize-org",
    data);

var organization = operation.Value;
Console.WriteLine($"Created: {organization.Data.Name}");

Get an Organization

// Option 1: From collection
var org = await collection.GetAsync("my-arize-org");

// Option 2: Check if exists first
var exists = await collection.ExistsAsync("my-arize-org");
if (exists.Value)
{
    var org = await collection.GetAsync("my-arize-org");
}

// Option 3: GetIfExists (returns null if not found)
var response = await collection.GetIfExistsAsync("my-arize-org");
if (response.HasValue)
{
    var org = response.Value;
}

List Organizations

// List in resource group
await foreach (var org in collection.GetAllAsync())
{
    Console.WriteLine($"Org: {org.Data.Name}, State: {org.Data.Properties?.ProvisioningState}");
}

// List in subscription
await foreach (var org in subscription.Value.GetArizeAIObservabilityEvalOrganizationsAsync())
{
    Console.WriteLine($"Org: {org.Data.Name}");
}

Update an Organization

// Update tags
var org = await collection.GetAsync("my-arize-org");
var updateData = new ArizeAIObservabilityEvalOrganizationPatch
{
    Tags = { ["environment"] = "staging", ["team"] = "ml-ops" }
};
var updated = await org.Value.UpdateAsync(updateData);

Delete an Organization

var org = await collection.GetAsync("my-arize-org");
await org.Value.DeleteAsync(WaitUntil.Completed);

Key Types

TypePurpose
ArizeAIObservabilityEvalOrganizationResourceMain ARM resource for Arize organizations
ArizeAIObservabilityEvalOrganizationCollectionCollection for CRUD operations
ArizeAIObservabilityEvalOrganizationDataResource data model
ArizeAIObservabilityEvalOrganizationPropertiesOrganization properties
ArizeAIObservabilityEvalMarketplaceDetailsAzure Marketplace subscription info
ArizeAIObservabilityEvalOfferDetailsMarketplace offer configuration
ArizeAIObservabilityEvalUserDetailsUser contact information
ArizeAIObservabilityEvalOrganizationPatchPatch model for updates
ArizeAIObservabilityEvalSingleSignOnPropertiesV2SSO configuration

Enums

EnumValues
ArizeAIObservabilityEvalOfferProvisioningStateSucceeded, Failed, Canceled, Provisioning, Updating, Deleting, Accepted
ArizeAIObservabilityEvalMarketplaceSubscriptionStatusPendingFulfillmentStart, Subscribed, Suspended, Unsubscribed
ArizeAIObservabilityEvalSingleSignOnStateInitial, Enable, Disable
ArizeAIObservabilityEvalSingleSignOnTypeSaml, OpenId

Best Practices

  1. Use async methods — All operations support async/await
  2. Handle long-running operations — Use WaitUntil.Completed or poll manually
  3. Use GetIfExistsAsync — Avoid exceptions for conditional logic
  4. Implement retry policies — Configure via ArmClientOptions
  5. Use resource identifiers — For direct resource access without listing
  6. Close clients properly — Use using statements or dispose explicitly

Error Handling

try
{
    var org = await collection.GetAsync("my-arize-org");
}
catch (Azure.RequestFailedException ex) when (ex.Status == 404)
{
    Console.WriteLine("Organization not found");
}
catch (Azure.RequestFailedException ex)
{
    Console.WriteLine($"Azure error: {ex.Message}");
}

Direct Resource Access

// Access resource directly by ID (without listing)
var resourceId = ArizeAIObservabilityEvalOrganizationResource.CreateResourceIdentifier(
    subscriptionId,
    "my-resource-group",
    "my-arize-org");

var org = armClient.GetArizeAIObservabilityEvalOrganizationResource(resourceId);
var data = await org.GetAsync();

Links

Mehr Skills von microsoft

oss-growth
microsoft
OSS-Wachstums-Hacker-Persona
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Erstellen Sie Azure AI Foundry-Agents mit dem Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Verwenden Sie dies beim Erstellen persistenter Agents mit AzureAIAgentsProvider, bei der Nutzung gehosteter Tools (Code-Interpreter, Dateisuche, Websuche), bei der Integration von MCP-Servern, bei der Verwaltung von Konversationsthreads oder bei der Implementierung von Streaming-Antworten. Umfasst Funktionstools, strukturierte Ausgaben und Multi-Tool-Agents.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Richte AI Runway auf AKS ein – vom leeren Cluster bis zum laufenden Modell. Umfasst Cluster-Überprüfung, Controller-Installation, GPU-Bewertung, Provider-Einrichtung und erste Bereitstellung. WANN: „AI Runway einrichten“, „AKS-Cluster onboarden“, „AI Runway installieren“, „airunway setup“, „Modell auf AKS bereitstellen“, „GPU-Inferenz auf AKS“, „KAITO-Setup auf AKS“, „LLM auf AKS ausführen“, „vLLM auf AKS“, „Modell-Serving auf AKS einrichten“, „AI Runway-Controller“.
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Leitfaden zur Instrumentierung von Webanwendungen mit Azure Application Insights. Bietet Telemetriemuster, SDK-Einrichtung und Konfigurationsreferenzen. WANN: wie man eine App instrumentiert, App Insights SDK, Telemetriemuster, was ist App Insights, Application Insights-Anleitung, Instrumentierungsbeispiele, APM-Best Practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentieren Sie Browser-/Web-Apps mit dem Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web). Verwenden Sie es für Real User Monitoring (RUM) – Seitenaufrufe, Klicks, AJAX/Fetch-Abhängigkeiten, Ausnahmen, benutzerdefinierte Ereignisse und browser-seitige GenAI-Agent-Traces, die mit Backend-OpenTelemetry-Traces korreliert werden. Umfasst SDK-Loader-Skript und npm-Setup, Framework-Erweiterungen (React, React Native, Angular), Click Analytics, Telemetrie-Initialisierer und OTel-GenAI-Semantik-Konventionen für Agent-/Tool-/Modell-Spans, die vom Browser ausgegeben werden.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Erstellen Sie Anomalieerkennungsanwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java. Verwenden Sie dies bei der Implementierung von univariater/multivariater Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse oder KI-gestützter Überwachung.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementieren Sie Conversational Language Understanding (CLU) mit dem azure-ai-language-conversations Python SDK. Verwenden Sie dies, wenn Sie mit ConversationAnalysisClient arbeiten, um Gesprächsabsichten und Entitäten zu analysieren, NLP-Funktionen zu erstellen oder Sprachverständnis in Anwendungen zu integrieren.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 für Python. Verwenden für ML-Workspaces, Jobs, Modelle, Datensätze, Compute und Pipelines. Auslöser: „azure-ai-ml“, „MLClient“, „Workspace“, „Modell-Registry“, „Trainings-Jobs“, „Datensätze“.
development