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Configurer AI Runway sur AKS — d’un cluster nu à un modèle en fonctionnement. Couvre la vérification du cluster, l’installation du contrôleur, l’évaluation GPU, la configuration du fournisseur, et le premier…

Configurez AI Runway sur AKS — du cluster nu au modèle en cours d'exécution. Couvre la vérification du cluster, l'installation du contrôleur, l'évaluation GPU, la configuration du fournisseur et le premier déploiement. QUAND : « configurer AI Runway », « intégrer un cluster AKS », « installer AI Runway », « configuration airunway », « déployer un modèle sur AKS », « inférence GPU sur AKS », « configuration KAITO sur AKS », « exécuter LLM sur AKS », « vLLM sur AKS », « configurer le service de modèles sur AKS », « contrôleur AI Runway ».

Guide et documentation pour instrumenter des applications web avec Azure Application Insights. Couvre la configuration du SDK, les modèles de télémétrie et la configuration pour les applications ASP.NET Core et Node.js hébergées dans Azure. Fait la distinction entre cette compétence (référence et guide) et azure-prepare (implémentation réelle) ; invoquez azure-prepare lorsque l'utilisateur souhaite ajouter une instrumentation à son projet. Fournit des conseils d'instrumentation automatique pour les applications C# ASP.NET Core dans Azure App Service, ainsi que manuelle...

Conseils pour instrumenter les applications web avec Azure Application Insights. Fournit des modèles de télémétrie, la configuration du SDK et des références de configuration. QUAND : comment instrumenter une application, SDK App Insights, modèles de télémétrie, qu'est-ce qu'App Insights, conseils sur Application Insights, exemples d'instrumentation, bonnes pratiques APM.

Instrumentez les applications navigateur/web avec le SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Utilisez-le pour la surveillance des utilisateurs réels (RUM) — vues de page, clics, dépendances AJAX/fetch, exceptions, événements personnalisés et traces d’agents GenAI côté navigateur corrélées aux traces OpenTelemetry backend. Couvre le script de chargement du SDK et la configuration npm, les extensions de framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, les initialiseurs de télémétrie et les conventions sémantiques OTel GenAI pour les spans d’agents/outils/modèles émises depuis le navigateur.

Configurez Azure API Management en tant que passerelle IA pour les modèles, outils MCP et agents avec des politiques de gouvernance intégrées. Prend en charge la mise en cache sémantique (économies de 60 à 80 %), la limitation du débit des jetons, le filtrage de sécurité du contenu et la détection des contournements sur les backends IA. Ajoutez Azure OpenAI, les modèles AI Foundry ou convertissez des API existantes en outils MCP en tant que backends gérés avec équilibrage de charge. Inclut cinq catégories de politiques principales : authentification, recherche dans le cache sémantique, limites de jetons, sécurité du contenu et métriques de jetons...

Analyse de conformité Azure, audit d'expiration de Key Vault et validation de configuration des ressources. Exécute azqr (Azure Quick Review) pour une évaluation complète de la conformité par rapport aux meilleures pratiques dans les abonnements et les groupes de ressources. Surveille les clés, secrets et certificats de Key Vault pour les dates d'expiration et identifie les éléments sans politiques d'expiration. Détecte les ressources orphelines, mal configurées et non conformes à l'aide de requêtes Resource Graph. Classe les résultats par priorité (Critique, Élevée,...).

Recommande les tailles de machines virtuelles Azure, les groupes de mise à l'échelle et les configurations en fonction des exigences de charge de travail et du budget. Analyse le type de charge de travail, les besoins en performances, les exigences de mise à l'échelle et le coût pour suggérer 2 à 3 options de VM ou VMSS avec des compromis. Vérifie les recommandations par rapport à la documentation Microsoft en direct ; se rabat sur les fichiers de référence en cas d'échec de récupération. Interroge l'API non authentifiée Azure Retail Prices pour obtenir les prix actuels sans nécessiter d'abonnement Azure. Guide la décision VM vs VMSS via un arbre de décision...

Routeur Azure VM et VMSS pour recommandations, tarification, mise à l'échelle automatique, orchestration, dépannage de connectivité et réservations de capacité. QUAND : Azure VM, VMSS, groupe de mise à l'échelle, recommander, comparer, serveur, site web, burstable, léger, famille de VM, charge de travail, GPU, apprentissage, simulation, dev/test, backend, mise à l'échelle automatique, équilibreur de charge, orchestration Flexible, orchestration Uniforme, estimation des coûts, connecter, refusé, Linux, écran noir, réinitialiser le mot de passe, atteindre la VM, port 3389, NSG, dépanner, réservation de capacité, CRG, réserver des VM, garantir la capacité, pré-provisionner la capacité, association CRG, dissociation CRG.

SDK Azure Batch pour Java. Exécutez des travaux batch parallèles et HPC à grande échelle avec des pools, des travaux, des tâches et des nœuds de calcul. Déclencheurs : « BatchClient java », « azure batch java », « batch pool java », « batch job java », « HPC java », « parallel computing java ».

SDK Azure Container Registry pour Python. Utilisé pour gérer les images de conteneurs, les artefacts et les référentiels. Déclencheurs : « azure-containerregistry », « ContainerRegistryClient », « images de conteneurs », « registre Docker », « ACR ».

Gestion unifiée des coûts Azure : interroger les coûts historiques, prévoir les dépenses futures et optimiser pour réduire le gaspillage. QUAND : « Coûts Azure », « Dépenses Azure »,…

Exécutez les déploiements Azure pour les applications préparées avec récupération d'erreur et validation intégrées. Nécessite .azure/plan.md avec le statut Validated des compétences azure-validate et azure-prepare ; ne procédera pas sans les deux prérequis. Exécute les commandes azd up, azd deploy, terraform apply et az deployment avec gestion des erreurs et vérification post-déploiement. Inclut une checklist pré-déploiement, des workflows de déploiement basés sur des recettes, et une configuration post-déploiement pour l'identité managée SQL et Entity...

Diagnostic systématique et remédiation pour les problèmes de production Azure à l'aide d'AppLens, Monitor et de l'état des ressources. Couvre le dépannage de Container Apps, Function Apps et AKS avec des guides spécifiques aux services pour les extractions d'images, les démarrages à froid, les sondes de santé, les échecs d'invocation et les problèmes de nœuds/pods. Intègre AppLens (MCP) pour l'analyse des causes racines basée sur l'IA et Azure Monitor (MCP) pour les requêtes de logs et métriques basées sur KQL. Fournit un flux de diagnostic en cinq étapes : identifier les symptômes, vérifier l'état des ressources, examiner...

Déboguez les problèmes de production Azure sur Azure à l’aide d’AppLens, Azure Monitor, l’intégrité des ressources et un triage sécurisé. QUAND : déboguer des problèmes de production, résoudre les problèmes d’App Service, CPU élevé d’App Service, échec de déploiement d’App Service, résoudre les problèmes de Container Apps, résoudre les problèmes de Functions, résoudre les problèmes d’AKS, kubectl ne peut pas se connecter, échecs kube-system/CoreDNS, pod en attente, crashloop, nœud non prêt, échecs de mise à niveau, analyser les journaux, KQL, insights, échecs de tirage d’image, problèmes de démarrage à froid, échecs de sonde de santé, intégrité des ressources, cause racine des erreurs, résoudre les problèmes d’Event Hubs, résoudre les problèmes de Service Bus, erreur SDK de messagerie, échec de connexion AMQP, verrou de message perdu, lettre morte de Service Bus.

Architecturer et provisionner une infrastructure Azure d'entreprise à partir de descriptions de charges de travail. Pour les architectes cloud et les ingénieurs de plateforme planifiant la mise en réseau, l'identité,…

Planifier, créer et configurer des clusters Azure Kubernetes Service (AKS) prêts pour la production. Couvre la liste de contrôle du jour 0, la sélection de la référence SKU (Automatique vs Standard), les options de mise en réseau (serveur API privé, Azure CNI Overlay, configuration de la sortie), la sécurité et les opérations (mise à l'échelle automatique, stratégie de mise à niveau, analyse des coûts). QUAND : créer un environnement AKS, provisionner un environnement AKS, activer l'observabilité AKS, concevoir la mise en réseau AKS, choisir la référence SKU AKS, sécuriser AKS, optimiser AKS, ajuster la taille des pods AKS, nœuds spot AKS, cluster-autoscaler AKS.

Interroger et analyser des données dans Azure Data Explorer (Kusto/ADX) à l’aide de KQL pour l’analytique des journaux, la télémétrie et l’analyse de séries temporelles. QUAND : requêtes KQL, requêtes de base de données Kusto, Azure Data Explorer, clusters ADX, analytique des journaux, données de séries temporelles, télémétrie IoT, détection d’anomalies.

SDK Azure Maps pour .NET. Services basés sur la localisation, incluant le géocodage, le routage, le rendu, la géolocalisation et la météo. Utilisez pour la recherche d'adresses, les itinéraires, les tuiles cartographiques, la géolocalisation IP et les données météorologiques. Déclencheurs : « Azure Maps », « MapsSearchClient », « MapsRoutingClient », « MapsRenderingClient », « géocodage .NET », « itinéraires », « tuiles cartographiques », « géolocalisation ».

SDK Azure Application Insights pour .NET. Gestion des ressources d’observabilité et de surveillance des performances des applications. Utilisez-le pour créer des composants Application Insights, des tests web, des classeurs, des éléments d’analyse et des clés API. Déclencheurs : « Application Insights », « ApplicationInsights », « App Insights », « APM », « surveillance des applications », « tests web », « tests de disponibilité », « classeurs ».

Exécutez des tests Playwright à grande échelle à l’aide d’Azure Playwright Workspaces (anciennement Microsoft Playwright Testing). Utilisez cette fonctionnalité pour faire évoluer les tests de navigateur sur des navigateurs hébergés dans le cloud, pour les intégrer à des pipelines CI/CD ou pour publier les résultats de tests sur le portail Azure.

SDK Azure Monitor Ingestion pour Java. Envoyez des journaux personnalisés à Azure Monitor via des règles de collecte de données (DCR) et des points de terminaison de collecte de données (DCE). Déclencheurs : « LogsIngestionClient java », « azure monitor ingestion java », « custom logs java », « DCR java », « data collection rule java ».

SDK Azure Monitor Ingestion pour Python. Utilisé pour envoyer des journaux personnalisés à l'espace de travail Log Analytics via l'API Logs Ingestion. Déclencheurs : « azure-monitor-ingestion », « LogsIngestionClient », « journaux personnalisés », « DCR », « règle de collecte de données », « Log Analytics ».

Exportateur OpenTelemetry Azure Monitor pour Java. Exportez les traces, métriques et journaux OpenTelemetry vers Azure Monitor/Application Insights. Déclencheurs : « AzureMonitorExporter java », « opentelemetry azure java », « application insights java otel », « azure monitor tracing java ». Remarque : Ce package est DÉPRÉCIÉ. Migrez vers azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure.

Exportateur OpenTelemetry Azure Monitor pour Python. À utiliser pour l'export OpenTelemetry de bas niveau vers Application Insights. Déclencheurs : « azure-monitor-opentelemetry-exporter », « AzureMonitorTraceExporter », « AzureMonitorMetricExporter », « AzureMonitorLogExporter ».

Distribution Azure Monitor OpenTelemetry pour Python. Utilisez pour une configuration Application Insights en une ligne avec auto-instrumentation. Déclencheurs : « azure-monitor-opentelemetry », « configure_azure_monitor », « Application Insights », « distribution OpenTelemetry », « auto-instrumentation ».

Instrumentez les applications avec Azure Monitor et OpenTelemetry pour JavaScript (@azure/monitor-opentelemetry). Utilisez lors de l'ajout de tracing distribué, de métriques et de journaux aux applications Node.js avec Application Insights.

SDK Azure Monitor Query pour Java. Exécutez des requêtes Kusto sur les espaces de travail Log Analytics et interrogez les métriques des ressources Azure. Déclencheurs : « LogsQueryClient java », « MetricsQueryClient java », « kusto query java », « log analytics java », « azure monitor query java ». Remarque : Ce package est déprécié. Migrez vers azure-monitor-query-logs et azure-monitor-query-metrics.

SDK Azure Monitor Query pour Python. Utiliser pour interroger les espaces de travail Log Analytics et les métriques Azure Monitor. Déclencheurs : « azure-monitor-query », « LogsQueryClient », « MetricsQueryClient », « Log Analytics », « requêtes Kusto », « métriques Azure ».

Préparer les applications Azure pour le déploiement avec infrastructure-as-code, configuration et conteneurisation. Génère du code d'infrastructure Bicep ou Terraform, une configuration azure.yaml et des Dockerfiles en fonction du type d'application et de la cible de déploiement. Nécessite un workflow obligatoire de planification d'abord : analyser l'espace de travail, recueillir les exigences, sélectionner la recette (AZD, AZCLI, Bicep ou Terraform), concevoir l'architecture, puis exécuter uniquement après approbation de l'utilisateur. Couvre la création de nouvelles applications, la modernisation et les mises à jour ; achemine...