Skills de DevOps

Configurar AI Runway en AKS — desde un clúster vacío hasta un modelo en ejecución. Incluye verificación del clúster, instalación del controlador, evaluación de GPU, configuración del proveedor y primeros…

Configura AI Runway en AKS: desde un clúster vacío hasta un modelo en ejecución. Incluye verificación del clúster, instalación del controlador, evaluación de GPU, configuración del proveedor y primer despliegue. CUÁNDO: "configurar AI Runway", "incorporar clúster AKS", "instalar AI Runway", "configuración de airunway", "desplegar modelo en AKS", "inferencia GPU en AKS", "configuración de KAITO en AKS", "ejecutar LLM en AKS", "vLLM en AKS", "configurar servicio de modelos en AKS", "controlador de AI Runway".

Guía y material de referencia para instrumentar aplicaciones web con Azure Application Insights. Cubre la configuración del SDK, patrones de telemetría y configuración para aplicaciones ASP.NET Core y Node.js alojadas en Azure. Diferencia entre esta habilidad (referencia y guía) y azure-prepare (implementación real); invoca azure-prepare cuando el usuario desee agregar instrumentación a su proyecto. Proporciona orientación sobre autoinstrumentación para aplicaciones C# ASP.NET Core en Azure App Service, además de instrumentación manual...

Guía para instrumentar aplicaciones web con Azure Application Insights. Proporciona patrones de telemetría, configuración del SDK y referencias de configuración. CUÁNDO: cómo instrumentar una aplicación, SDK de App Insights, patrones de telemetría, qué es App Insights, guía de Application Insights, ejemplos de instrumentación, mejores prácticas de APM.

Instrumenta aplicaciones web/navegador con el SDK de JavaScript de Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Úsalo para monitoreo de usuarios reales (RUM): vistas de página, clics, dependencias AJAX/fetch, excepciones, eventos personalizados y trazas de agentes GenAI del lado del navegador correlacionadas con trazas de OpenTelemetry del backend. Cubre el script de carga del SDK y la configuración npm, extensiones de frameworks (React, React Native, Angular), Click Analytics, inicializadores de telemetría y convenciones semánticas de GenAI de OTel para spans de agentes/herramientas/modelos emitidos desde el navegador.

Configura Azure API Management como una puerta de enlace de IA para modelos, herramientas MCP y agentes con políticas de gobernanza integradas. Admite almacenamiento en caché semántico (ahorro de costos del 60-80%), limitación de tasa de tokens, filtrado de seguridad de contenido y detección de jailbreak en backends de IA. Agrega Azure OpenAI, modelos de AI Foundry o convierte APIs existentes en herramientas MCP como backends gestionados con balanceo de carga. Incluye cinco categorías principales de políticas: autenticación, búsqueda en caché semántico, límites de tokens, seguridad de contenido y métricas de tokens...

Escaneo de cumplimiento de Azure, auditoría de expiración de Key Vault y validación de configuración de recursos. Ejecuta azqr (Azure Quick Review) para una evaluación integral de cumplimiento contra mejores prácticas en suscripciones y grupos de recursos. Monitorea claves, secretos y certificados de Key Vault por fechas de expiración e identifica elementos sin políticas de expiración. Detecta recursos huérfanos, mal configurados y no conformes mediante consultas de Resource Graph. Clasifica hallazgos por prioridad (Crítico, Alto,...

Recomienda tamaños de máquinas virtuales de Azure, conjuntos de escalado y configuraciones según los requisitos de carga de trabajo y el presupuesto. Analiza el tipo de carga de trabajo, las necesidades de rendimiento, los requisitos de escalado y el costo para sugerir de 2 a 3 opciones de VM o VMSS con sus ventajas y desventajas. Verifica las recomendaciones contra la documentación en vivo de Microsoft; recurre a archivos de referencia si falla la obtención. Consulta la API de Precios Minoristas de Azure no autenticada para obtener precios actuales sin necesidad de una suscripción a Azure. Guía la decisión entre VM y VMSS mediante un árbol de decisiones...

Enrutador de VM y VMSS de Azure para recomendaciones, precios, autoescala, orquestación, solución de problemas de conectividad y reservas de capacidad. CUÁNDO: VM de Azure, VMSS, conjunto de escala, recomendar, comparar, servidor, sitio web, ráfaga, ligero, familia de VM, carga de trabajo, GPU, aprendizaje, simulación, desarrollo/pruebas, backend, autoescala, equilibrador de carga, orquestación flexible, orquestación uniforme, estimación de costos, conectar, rechazado, Linux, pantalla negra, restablecer contraseña, alcanzar VM, puerto 3389, NSG, solucionar problemas, reserva de capacidad, CRG, reservar VM, garantizar capacidad, aprovisionar capacidad por adelantado, asociación de CRG, desasociación de CRG.

SDK de Azure Batch para Java. Ejecute trabajos de lotes paralelos y de HPC a gran escala con grupos, trabajos, tareas y nodos de cómputo. Disparadores: "BatchClient java", "azure batch java", "batch pool java", "batch job java", "HPC java", "parallel computing java".

SDK de Azure Container Registry para Python. Úselo para administrar imágenes de contenedor, artefactos y repositorios. Disparadores: "azure-containerregistry", "ContainerRegistryClient", "imágenes de contenedor", "registro de Docker", "ACR".

Gestión unificada de costos de Azure: consulta costos históricos, pronostica gastos futuros y optimiza para reducir desperdicios. CUANDO: "Costos de Azure", "Gasto de Azure",…

Ejecuta implementaciones en Azure para aplicaciones preparadas con recuperación de errores y validación integradas. Requiere .azure/plan.md con estado Validado de las habilidades azure-validate y azure-prepare; no continuará sin ambos requisitos previos. Ejecuta comandos azd up, azd deploy, terraform apply y az deployment con manejo de errores y verificación posterior a la implementación. Incluye lista de verificación previa a la implementación, flujos de trabajo de implementación basados en recetas y configuración posterior a la implementación para identidad administrada de SQL y Entity...

Diagnóstico sistemático y remediación para problemas de producción en Azure usando AppLens, Monitor y estado de recursos. Abarca la resolución de problemas en Container Apps, Function Apps y AKS con guías específicas para extracción de imágenes, arranques en frío, sondeos de salud, fallos de invocación y problemas de nodos/pods. Integra AppLens (MCP) para análisis de causa raíz impulsado por IA y Azure Monitor (MCP) para consultas de registros y métricas basadas en KQL. Proporciona un flujo de diagnóstico de cinco pasos: identificar síntomas, verificar el estado de los recursos, revisar...

Depura problemas de producción en Azure usando AppLens, Azure Monitor, estado de recursos y triaje seguro. CUÁNDO: depurar problemas de producción, solucionar problemas de App Service, App Service con CPU alta, fallo de implementación de App Service, solucionar problemas de Container Apps, solucionar problemas de Functions, solucionar problemas de AKS, kubectl no puede conectarse, fallos de kube-system/CoreDNS, pod pendiente, crashloop, nodo no listo, fallos de actualización, analizar registros, KQL, insights, fallos de extracción de imágenes, problemas de arranque en frío, fallos de sondas de salud, estado de recursos, causa raíz de errores, solucionar problemas de Event Hubs, solucionar problemas de Service Bus, error de SDK de mensajería, fallo de conexión AMQP, pérdida de bloqueo de mensaje, cola de mensajes muertos de Service Bus.

Arquitecta y aprovisiona infraestructura empresarial de Azure a partir de descripciones de cargas de trabajo. Para arquitectos de nube e ingenieros de plataforma que planifican redes, identidad,…

Planifica, crea y configura clústeres de Azure Kubernetes Service (AKS) listos para producción. Cubre la lista de verificación del Día 0, selección de SKU (Automático vs Estándar), opciones de red (servidor API privado, Azure CNI Overlay, configuración de salida), seguridad y operaciones (autoescalado, estrategia de actualización, análisis de costos). CUÁNDO: crear entorno AKS, aprovisionar entorno AKS, habilitar observabilidad de AKS, diseñar red de AKS, elegir SKU de AKS, asegurar AKS, optimizar AKS, ajustar tamaño de pods de AKS, nodos spot de AKS, cluster-autoscaler de AKS.

Consulta y analiza datos en Azure Data Explorer (Kusto/ADX) usando KQL para análisis de registros, telemetría y análisis de series temporales. CUÁNDO: consultas KQL, consultas de bases de datos Kusto, Azure Data Explorer, clústeres ADX, análisis de registros, datos de series temporales, telemetría IoT, detección de anomalías.

SDK de Azure Maps para .NET. Servicios basados en ubicación que incluyen geocodificación, enrutamiento, renderizado, geolocalización y clima. Úselo para búsqueda de direcciones, indicaciones, mosaicos de mapas, geolocalización por IP y datos meteorológicos. Disparadores: "Azure Maps", "MapsSearchClient", "MapsRoutingClient", "MapsRenderingClient", "geocodificación .NET", "indicaciones de ruta", "mosaicos de mapas", "geolocalización".

SDK de Azure Application Insights para .NET. Gestión de recursos de monitorización del rendimiento de aplicaciones y observabilidad. Se utiliza para crear componentes de Application Insights, pruebas web, libros, elementos de análisis y claves de API. Desencadenantes: "Application Insights", "ApplicationInsights", "App Insights", "APM", "monitorización de aplicaciones", "pruebas web", "pruebas de disponibilidad", "libros".

Ejecuta pruebas de Playwright a escala utilizando Azure Playwright Workspaces (anteriormente Microsoft Playwright Testing). Úsalo al escalar pruebas de navegador en navegadores alojados en la nube, integrándolo con pipelines de CI/CD, o publicando resultados de pruebas en el portal de Azure.

SDK de ingesta de Azure Monitor para Java. Envía registros personalizados a Azure Monitor mediante reglas de recopilación de datos (DCR) y puntos de conexión de recopilación de datos (DCE). Desencadenadores: "LogsIngestionClient java", "azure monitor ingestion java", "custom logs java", "DCR java", "data collection rule java".

SDK de Azure Monitor Ingestion para Python. Úselo para enviar registros personalizados al espacio de trabajo de Log Analytics mediante la API de ingesta de registros. Disparadores: "azure-monitor-ingestion", "LogsIngestionClient", "registros personalizados", "DCR", "regla de recopilación de datos", "Log Analytics".

Exportador de OpenTelemetry de Azure Monitor para Java. Exporta trazas, métricas y registros de OpenTelemetry a Azure Monitor/Application Insights. Disparadores: "AzureMonitorExporter java", "opentelemetry azure java", "application insights java otel", "azure monitor tracing java". Nota: Este paquete está OBSOLETO. Migre a azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure.

Exportador de OpenTelemetry de Azure Monitor para Python. Úselo para exportación de OpenTelemetry de bajo nivel a Application Insights. Disparadores: "azure-monitor-opentelemetry-exporter", "AzureMonitorTraceExporter", "AzureMonitorMetricExporter", "AzureMonitorLogExporter".

Distribución de Azure Monitor OpenTelemetry para Python. Úsala para una configuración de Application Insights en una sola línea con autoinstrumentación. Disparadores: "azure-monitor-opentelemetry", "configure_azure_monitor", "Application Insights", "distribución de OpenTelemetry", "autoinstrumentación".

Instrumenta aplicaciones con Azure Monitor y OpenTelemetry para JavaScript (@azure/monitor-opentelemetry). Úsalo al agregar trazado distribuido, métricas y registros a aplicaciones Node.js con Application Insights.

SDK de Azure Monitor Query para Java. Ejecuta consultas Kusto contra espacios de trabajo de Log Analytics y consulta métricas de recursos de Azure. Disparadores: "LogsQueryClient java", "MetricsQueryClient java", "kusto query java", "log analytics java", "azure monitor query java". Nota: Este paquete está obsoleto. Migra a azure-monitor-query-logs y azure-monitor-query-metrics.

SDK de Azure Monitor Query para Python. Úselo para consultar espacios de trabajo de Log Analytics y métricas de Azure Monitor. Disparadores: "azure-monitor-query", "LogsQueryClient", "MetricsQueryClient", "Log Analytics", "consultas Kusto", "métricas de Azure".

Prepara aplicaciones de Azure para su implementación con infraestructura como código, configuración y contenedorización. Genera código de infraestructura Bicep o Terraform, configuración azure.yaml y Dockerfiles según el tipo de aplicación y el destino de implementación. Requiere un flujo de trabajo obligatorio de planificación primero: analizar el espacio de trabajo, recopilar requisitos, seleccionar receta (AZD, AZCLI, Bicep o Terraform), diseñar la arquitectura y luego ejecutar solo después de la aprobación del usuario. Cubre la creación de nuevas aplicaciones, modernización y actualizaciones; enruta...