Microsoft Skills

azure-skills/skills/azure-app-onboard-prereq

मूल्यांकन करें कि क्या सोर्स कोड Azure पर तैनात करने के लिए तैयार है — इंफ्रास्ट्रक्चर कार्य से पहले की जाँच। बिल्ड स्वास्थ्य, ऐप पूर्णता, निर्भरताओं और स्थानीय… का मूल्यांकन करता है।

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आकलन करें कि क्या सोर्स कोड Azure पर तैनात करने के लिए तैयार है — इंफ्रास्ट्रक्चर कार्य से पहले की जाँच। बिल्ड स्वास्थ्य, ऐप पूर्णता, निर्भरताओं और स्थानीय… का मूल्यांकन करता है।

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Azure App Configuration SDK for Java। केंद्रीकृत अनुप्रयोग कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन जिसमें key-value सेटिंग्स, feature flags, और snapshots शामिल हैं। ट्रिगर: "ConfigurationClient java", "app configuration java", "feature flag java", "configuration setting java", "azure config java"।

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Azure App Configuration के लिए Python SDK। केंद्रीकृत कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन, फीचर फ्लैग और गतिशील सेटिंग्स के लिए उपयोग करें। ट्रिगर: "azure-appconfiguration", "AzureAppConfigurationClient", "फीचर फ्लैग", "कॉन्फ़िगरेशन", "की-वैल्यू सेटिंग्स"।

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Azure App Configuration SDK for JavaScript (@azure/app-configuration) का उपयोग करके एप्लिकेशन बनाएं। कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स, फीचर फ्लैग, Key Vault संदर्भ, डायनामिक रिफ्रेश, या केंद्रीकृत कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन के साथ काम करते समय उपयोग करें।

azure-skills/skills/azure-cloud-migrate

AWS, GCP और अन्य प्रदाताओं से क्लाउड वर्कलोड का मूल्यांकन और Azure सेवाओं में माइग्रेशन करें। समर्पित परिदृश्य संदर्भ और सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ Lambda-to-Azure Functions माइग्रेशन का समर्थन करता है। किसी भी कोड रूपांतरण से पहले स्रोत सेवाओं को Azure समकक्षों से मैप करने वाली मूल्यांकन रिपोर्ट उत्पन्न करता है। स्रोत कोड को लक्षित Azure रनटाइम मॉडल में परिवर्तित करता है, जिसमें आउटपुट एक अलग <source-folder>-azure/ निर्देशिका में अलग किया जाता है। अनुक्रमिक चरण निष्पादन की आवश्यकता होती है: पहले मूल्यांकन, फिर माइग्रेशन, उपयोगकर्ता के साथ...

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क्रॉस-क्लाउड वर्कलोड का आकलन करें और माइग्रेशन रिपोर्ट और कोड रूपांतरण के साथ उन्हें Azure में स्थानांतरित करें। Lambda→Functions, Fargate→Container Apps, Kubernetes→Container Apps, Cloud Run→Container Apps का समर्थन करता है। कब उपयोग करें: Lambda को Functions में माइग्रेट करें, AWS से Azure, Lambda आकलन, सर्वरलेस रूपांतरण, तैयारी रिपोर्ट, AWS से, GCP से, Cloud Run माइग्रेशन, Fargate से ACA, ECS से Container Apps, Kubernetes से ACA, GKE से Azure, EKS से Container Apps।

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Azure Communication Services Call Automation Java SDK के साथ कॉल ऑटोमेशन वर्कफ़्लो बनाएँ। IVR सिस्टम, कॉल रूटिंग, कॉल रिकॉर्डिंग, DTMF पहचान, टेक्स्ट-टू-स्पीच, या AI-संचालित कॉल फ़्लो लागू करते समय उपयोग करें।

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Azure Communication Services CallingServer (विरासत) Java SDK। नोट - यह SDK अप्रचलित है। नए प्रोजेक्ट्स के लिए azure-communication-callautomation का उपयोग करें। इस कौशल का उपयोग केवल विरासत कोड को बनाए रखते समय करें।

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Azure Communication Services Chat Java SDK के साथ रीयल-टाइम चैट एप्लिकेशन बनाएं। चैट थ्रेड्स, मैसेजिंग, प्रतिभागियों, रीड रिसीट्स, टाइपिंग नोटिफिकेशन, या रीयल-टाइम चैट सुविधाओं को लागू करते समय उपयोग करें।

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Azure Communication Services के लिए Java सामान्य उपयोगिताएँ। CommunicationTokenCredential, उपयोगकर्ता पहचानकर्ता, टोकन रीफ्रेश, या ACS सेवाओं में साझा प्रमाणीकरण के साथ काम करते समय उपयोग करें।

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Azure Communication Services SMS Java SDK के साथ SMS संदेश भेजें। SMS सूचनाएं, अलर्ट, OTP डिलीवरी, बल्क मैसेजिंग, या डिलीवरी रिपोर्ट लागू करते समय उपयोग करें।

azure-skills/skills/azure-compliance

Azure अनुपालन स्कैनिंग, Key Vault समाप्ति ऑडिटिंग, और संसाधन कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन। सब्सक्रिप्शन और संसाधन समूहों में सर्वोत्तम प्रथाओं के विरुद्ध व्यापक अनुपालन मूल्यांकन के लिए azqr (Azure Quick Review) चलाता है। Key Vault कुंजियों, रहस्यों और प्रमाणपत्रों की समाप्ति तिथियों की निगरानी करता है और बिना समाप्ति नीति वाली वस्तुओं की पहचान करता है। Resource Graph क्वेरी का उपयोग करके अनाथ, गलत कॉन्फ़िगर किए गए और गैर-अन

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Azure अनुपालन और सुरक्षा ऑडिट azqr के साथ-साथ Key Vault समाप्ति जाँच के साथ चलाएँ। इसमें सर्वोत्तम-अभ्यास मूल्यांकन, संसाधन समीक्षा, नीति/अनुपालन सत्यापन, और सुरक्षा स्थिति जाँच शामिल हैं। कब: अनुपालन स्कैन, सुरक्षा ऑडिट, azqr (अनुपालन CLI टूल) चलाने से पहले, Azure सर्वोत्तम अभ्यास, Key Vault समाप्ति जाँच, समाप्त प्रमाणपत्र, समाप्त होने वाले रहस्य, अनाथ संसाधन, अनुपालन मूल्यांकन।

azure-skills/skills/azure-compute

कार्यभार आवश्यकताओं और बजट के आधार पर Azure VM आकार, स्केल सेट और कॉन्फ़िगरेशन की अनुशंसा करता है। कार्यभार प्रकार, प्रदर्शन आवश्यकताओं, स्केलिंग आवश्यकताओं और लागत का विश्लेषण करके 2–3 VM या VMSS विकल्पों को उनके ट्रेड-ऑफ़ के साथ सुझाता है। लाइव Microsoft दस्तावेज़ीकरण के विरुद्ध अनुशंसाओं को सत्यापित करता है; यदि फ़ेच विफल होता है तो संदर्भ फ़ाइलों पर वापस आ जाता है। बिना Azure सब्स

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Azure VM और VMSS राउटर अनुशंसाओं, मूल्य निर्धारण, ऑटोस्केल, ऑर्केस्ट्रेशन, कनेक्टिविटी समस्या निवारण, और क्षमता आरक्षण के लिए। कब: Azure VM, VMSS, स्केल सेट, अनुशंसा करें, तुलना करें, सर्वर, वेबसाइट, बर्स्टेबल, हल्का, VM परिवार, वर्कलोड, GPU, लर्निंग, सिमुलेशन, डेव/टेस्ट, बैकएंड, ऑटोस्केल, लोड बैलेंसर, फ्लेक्सिबल ऑर्केस्ट्रेशन, यूनिफ़ॉर्म ऑर्केस्ट्रेशन, लागत अनुमान, कनेक्ट करें, अस्वीकृत, Linux, काली स्क्रीन, पासवर्ड रीसेट करें, VM तक पहुँचें, पोर्ट 3389, NSG, समस्या निवारण, क्षमता आरक्षण, CRG, VM आरक्षित करें, क्षमता की गारंटी, पूर्व-प्रावधान क्षमता, CRG संबद्धता, CRG असंबद्धता।

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Azure Batch SDK for Java। पूल, जॉब, कार्य और कंप्यूट नोड्स के साथ बड़े पैमाने पर समानांतर और HPC बैच जॉब चलाएं। ट्रिगर: "BatchClient java", "azure batch java", "batch pool java", "batch job java", "HPC java", "parallel computing java"।

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Azure Container Registry के लिए Python SDK। कंटेनर इमेज, आर्टिफैक्ट्स और रिपॉजिटरी प्रबंधित करने के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-containerregistry", "ContainerRegistryClient", "container images", "docker registry", "ACR"।

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Azure Cosmos DB NoSQL सेवाओं को Python/FastAPI के साथ प्रोडक्शन-ग्रेड पैटर्न का पालन करते हुए बनाएं। डुअल ऑथ (DefaultAzureCredential + emulator) के साथ डेटाबेस क्लाइंट सेटअप, CRUD ऑपरेशन वाली सर्विस लेयर क्लासेस, पार्टिशन की स्ट्रेटेजी, पैरामीटराइज़्ड क्वेरी, या Cosmos के लिए TDD पैटर्न लागू करते समय उपयोग करें। "Cosmos DB", "NoSQL database", "document store", "add persistence", "database service layer", या "Python Cosmos SDK" जैसे वाक्यांशों पर ट्रिगर होता है।

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Azure Cosmos DB के लिए Java SDK। वैश्विक वितरण, बहु-मॉडल समर्थन और रिएक्टिव पैटर्न के साथ NoSQL डेटाबेस संचालन। ट्रिगर: "CosmosClient java", "CosmosAsyncClient", "cosmos database java", "cosmosdb java", "document database java"।

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Azure Cosmos DB के लिए Python SDK (NoSQL API)। दस्तावेज़ CRUD, क्वेरी, कंटेनर और वैश्विक रूप से वितरित डेटा के लिए उपयोग करें। ट्रिगर: "cosmos db", "CosmosClient", "container", "document", "NoSQL", "partition key"।

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Azure Cosmos DB के लिए Rust लाइब्रेरी (NoSQL API)। दस्तावेज़ CRUD, कंटेनर, और वैश्विक रूप से वितरित डेटा। ट्रिगर: "cosmos db rust", "CosmosClient rust", "document crud rust", "NoSQL rust", "partition key rust"।

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Azure Cosmos DB JavaScript/TypeScript SDK (@azure/cosmos) डेटा प्लेन संचालन के लिए। दस्तावेज़ों पर CRUD संचालन, क्वेरी, बल्क संचालन, और कंटेनर प्रबंधन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर: "Cosmos DB", "@azure/cosmos", "CosmosClient", "document CRUD", "NoSQL queries", "bulk operations", "partition key", "container.items"।

azure-skills/skills/azure-cost

एकीकृत Azure लागत प्रबंधन: ऐतिहासिक लागतों की जांच करें, भविष्य के खर्च का पूर्वानुमान लगाएं, और अपशिष्ट कम करने के लिए अनुकूलन करें। कब: "Azure लागतें", "Azure खर्च",…

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एकीकृत Azure लागत प्रबंधन: ऐतिहासिक लागतों की जाँच करें, भविष्य के खर्च का पूर्वानुमान लगाएं, और बर्बादी कम करने के लिए अनुकूलन करें। कब उपयोग करें: "Azure लागतें", "Azure खर्च", "Azure बिल", "लागत विवरण", "सेवा के अनुसार लागत", "संसाधन के अनुसार लागत", "मैं कितना खर्च कर रहा हूँ", "मेरा बिल दिखाएं", "मासिक लागत सारांश", "लागत रुझान", "शीर्ष लागत कारक", "वास्तविक लागत", "परिशोधित लागत", "खर्च का पूर्वानुमान", "अनुमानित लागतें", "बिल का अनुमान", "भविष्य की लागतें", "बजट पूर्वानुमान", "महीने के अंत की लागतें", "मैं कितना खर्च करूँगा", "लागत अनुकूलित करें", "खर्च कम करें", "लागत बचत खोजें", "अनाथ संसाधन", "VM का आकार सही करें", "लागत विश्लेषण", "बर्बादी कम करें", "अप्रयुक्त संसाधन", "Redis लागत अनुकूलित करें", "टैग के अनुसार लागत", "संसाधन समूह के अनुसार लागत", "AKS लागत विश्लेषण ऐड-ऑन", "नेमस्पेस लागत", "लागत में वृद्धि", "विसंगति", "बजट अलर्ट", "AKS लागत दृश्यता"। इसके लिए उपयोग न करें: संसाधनों को तैनात करना, बुनियादी ढांचा प्रदान करना, निदान, सुरक्षा ऑडिट, या अभी तक तैनात न किए गए नए संसाधनों के लिए लागत का अनुमान लगाना।

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Azure Tables SDK for Java के साथ टेबल स्टोरेज एप्लिकेशन बनाएं। Azure Table Storage या Cosmos DB Table API के साथ NoSQL key-value डेटा, स्कीमालेस स्टोरेज, या बड़े पैमाने पर संरचित डेटा के साथ काम करते समय उपयोग करें।

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Azure Tables SDK for Python (स्टोरेज और Cosmos DB)। NoSQL की-वैल्यू स्टोरेज, एंटिटी CRUD, और बैच ऑपरेशन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर: "table storage", "TableServiceClient", "TableClient", "entities", "PartitionKey", "RowKey"।

azure-skills/skills/azure-deploy

तैयार अनुप्रयोगों के लिए Azure परिनियोजन निष्पादित करें, जिसमें अंतर्निहित त्रुटि पुनर्प्राप्ति और सत्यापन शामिल है। .azure/plan.md की आवश्यकता है जिसमें azure-validate और azure-prepare कौशल से Validated स्थिति हो; दोनों पूर्वापेक्षाओं के बिना आगे नहीं बढ़ेगा। त्रुटि प्रबंधन और परिनियोजन के बाद सत्यापन के साथ azd up, azd deploy, terraform apply, और az deployment कमांड निष्पादित करता है। इसमें परिनियोजन-पूर्व जाँच सूची, रेसिपी-आधारित पर

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पहले से तैयार एप्लिकेशनों के लिए Azure डिप्लॉयमेंट निष्पादित करें जिनमें मौजूदा .azure/deployment-plan.md और इंफ्रास्ट्रक्चर फाइलें हों। इस स्किल का उपयोग तब न करें जब उपयोगकर्ता नया एप्लिकेशन बनाने के लिए कहे — इसके लिए azure-prepare का उपयोग करें। यह स्किल azd up, azd deploy, terraform apply, और az deployment कमांड को अंतर्निहित त्रुटि पुनर्प्राप्ति के साथ चलाती है। azure-prepare से .azure/deployment-plan.md और azure-validate से सत्यापित स्थिति की आवश्यकता होती है। कब उपयोग करें: "azd up चलाएं", "azd deploy चलाएं", "डिप्लॉयमेंट निष्पादित करें", "प्रोडक्शन में भेजें", "क्लाउड में भेजें", "लाइव हो जाएं", "शिप करें", "bicep डिप्लॉय", "terraform apply", "Azure पर प्रकाशित करें", "Azure पर लॉन्च करें"। कब उपयोग न करें: "बनाएं और डिप्लॉय करें", "बनाएं और तैनात करें", "नया ऐप बनाएं", "इंफ्रास्ट्रक्चर सेट करें", "Terraform का उपयोग करके Azure पर बनाएं और डिप्लॉय करें" — इनके लिए azure-prepare का उपयोग करें।

azure-skills/skills/azure-diagnostics

Azure उत्पादन समस्याओं के लिए AppLens, Monitor और संसाधन स्वास्थ्य का उपयोग करके व्यवस्थित निदान और सुधार। इसमें Container Apps, Function Apps और AKS समस्या निवारण शामिल है, जिसमें इमेज पुल, कोल्ड स्टार्ट, हेल्थ प्रोब, इनवोकेशन विफलताओं और नोड/पॉड समस्याओं के लिए सेवा-विशिष्ट गाइड हैं। AI-संचालित मूल कारण विश्लेषण के लिए AppLens (MCP) और KQL-आधारित लॉग और मीट्रिक क्वेरी के लिए Azure Monitor (MCP) को एकीकृत करता है। पांच-चरणीय निदान प्रवाह