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AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से लेकर मॉडल चलाने तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रदाता सेटअप और पहला... शामिल है।

AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।

Azure Application Insights के साथ वेब ऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन और संदर्भ सामग्री। इसमें ASP.NET Core और Azure में होस्ट किए गए Node.js अनुप्रयोगों के लिए SDK सेटअप, टेलीमेट्री पैटर्न और कॉन्फ़िगरेशन शामिल है। यह इस स्किल (संदर्भ और मार्गदर्शन) और azure-prepare (वास्तविक कार्यान्वयन) के बीच अंतर करता है; जब उपयोगकर्ता अपने प्रोजेक्ट में इंस्ट्रूमेंटेशन जोड़ना चाहता है तो azure-prepare को कॉल करें। Azure App Service में C# ASP.NET Core ऐप

Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।

ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।

Azure API Management को AI गेटवे के रूप में कॉन्फ़िगर करें, जो मॉडल, MCP टूल्स और एजेंट्स के लिए बिल्ट-इन गवर्नेंस पॉलिसियों के साथ काम करता है। सिमैंटिक कैशिंग (60-80% लागत बचत), टोकन रेट लिमिटिंग, कंटेंट सेफ्टी फ़िल्टरिंग और AI बैकएंड्स पर जेलब्रेक डिटेक्शन को सपोर्ट करता है। Azure OpenAI, AI Foundry मॉडल जोड़ें, या मौजूदा APIs को MCP टूल्स में बदलकर लोड बैलेंसिंग के साथ मैनेज्ड बैक

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

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

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।

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"।

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"।

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",…

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

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

Azure पर AppLens, Azure Monitor, resource health और सुरक्षित triage का उपयोग करके Azure उत्पादन समस्याओं का डीबग करें। कब: उत्पादन समस्याओं का डीबग करें, app service का समस्या निवारण करें, app service उच्च CPU, app service डिप्लॉयमेंट विफलता, container apps का समस्या निवारण करें, functions का समस्या निवारण करें, AKS का समस्या निवारण करें, kubectl कनेक्ट नहीं हो पा रहा, kube-system/CoreDNS विफलताएँ, pod लंबित, crashloop, node तैयार नहीं, अपग्रेड विफलताएँ, लॉग का विश्लेषण करें, KQL, insights, image pull विफलताएँ, cold start समस्याएँ, health probe विफलताएँ, resource health, त्रुटियों का मूल कारण, event hubs का समस्या निवारण करें, service bus का समस्या निवारण करें, messaging SDK त्रुटि, AMQP कनेक्शन विफलता, message lock खो गया, service bus dead letter।

वर्कलोड विवरणों से एंटरप्राइज़ Azure बुनियादी ढांचे का आर्किटेक्ट और प्रावधान करें। क्लाउड आर्किटेक्ट और प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरों के लिए जो नेटवर्किंग, पहचान,… की योजना बना रहे हैं।

उत्पादन-तैयार Azure Kubernetes Service (AKS) क्लस्टर की योजना बनाएं, बनाएं और कॉन्फ़िगर करें। Day-0 चेकलिस्ट, SKU चयन (Automatic बनाम Standard), नेटवर्किंग विकल्प (निजी API सर्वर, Azure CNI Overlay, egress कॉन्फ़िगरेशन), सुरक्षा, और संचालन (ऑटोस्केलिंग, अपग्रेड रणनीति, लागत विश्लेषण) शामिल हैं। कब: AKS वातावरण बनाएं, AKS वातावरण प्रावधान करें, AKS ऑब्ज़र्वेबिलिटी सक्षम करें, AKS नेटवर्किंग डिज़ाइन करें, AKS SKU चुनें, AKS सुरक्षित करें, AKS अनुकूलित करें, AKS पॉड का आकार सही करें, AKS स्पॉट नोड्स, AKS क्लस्टर-ऑटोस्केलर।

Azure Data Explorer (Kusto/ADX) में KQL का उपयोग करके डेटा क्वेरी और विश्लेषण करें, लॉग एनालिटिक्स, टेलीमेट्री और समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए। कब: KQL क्वेरी, Kusto डेटाबेस क्वेरी, Azure Data Explorer, ADX क्लस्टर, लॉग एनालिटिक्स, समय श्रृंखला डेटा, IoT टेलीमेट्री, विसंगति पहचान।

Azure Maps SDK for .NET। स्थान-आधारित सेवाएँ जिनमें जियोकोडिंग, रूटिंग, रेंडरिंग, जियोलोकेशन और मौसम शामिल हैं। पते की खोज, दिशा-निर्देश, मानचित्र टाइल्स, IP जियोलोकेशन और मौसम डेटा के लिए उपयोग करें। ट्रिगर: "Azure Maps", "MapsSearchClient", "MapsRoutingClient", "MapsRenderingClient", "geocoding .NET", "route directions", "map tiles", "geolocation"।

.NET के लिए Azure Application Insights SDK। एप्लिकेशन प्रदर्शन निगरानी और अवलोकनीयता संसाधन प्रबंधन। Application Insights घटक, वेब परीक्षण, कार्यपुस्तिकाएं, विश्लेषण आइटम और API कुंजियाँ बनाने के लिए उपयोग करें। ट्रिगर: "Application Insights", "ApplicationInsights", "App Insights", "APM", "application monitoring", "web tests", "availability tests", "workbooks"।

Azure Playwright Workspaces (पूर्व में Microsoft Playwright Testing) का उपयोग करके प्लेटव्राइट परीक्षणों को बड़े पैमाने पर चलाएं। क्लाउड-होस्टेड ब्राउज़रों में ब्राउज़र परीक्षणों को स्केल करने, CI/CD पाइपलाइनों के साथ एकीकृत करने, या परीक्षण परिणामों को Azure पोर्टल पर प्रकाशित करने के लिए उपयोग करें।

Azure Monitor Ingestion SDK for Java। Data Collection Rules (DCR) और Data Collection Endpoints (DCE) के माध्यम से Azure Monitor में कस्टम लॉग भेजें। ट्रिगर: "LogsIngestionClient java", "azure monitor ingestion java", "custom logs java", "DCR java", "data collection rule java"।

Azure Monitor Ingestion SDK for Python। लॉग्स इंजेशन API के माध्यम से Log Analytics वर्कस्पेस में कस्टम लॉग भेजने के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-monitor-ingestion", "LogsIngestionClient", "custom logs", "DCR", "data collection rule", "Log Analytics"।

जावा के लिए Azure Monitor OpenTelemetry एक्सपोर्टर। OpenTelemetry ट्रेस, मेट्रिक्स और लॉग को Azure Monitor/Application Insights में निर्यात करें। ट्रिगर: "AzureMonitorExporter java", "opentelemetry azure java", "application insights java otel", "azure monitor tracing java"। नोट: यह पैकेज DEPRECATED है। azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure पर माइग्रेट करें।

पायथन के लिए Azure Monitor OpenTelemetry एक्सपोर्टर। Application Insights में निम्न-स्तरीय OpenTelemetry निर्यात के लिए उपयोग करें। ट्रिगर: "azure-monitor-opentelemetry-exporter", "AzureMonitorTraceExporter", "AzureMonitorMetricExporter", "AzureMonitorLogExporter"।

पायथन के लिए Azure Monitor OpenTelemetry डिस्ट्रो। ऑटो-इंस्ट्रुमेंटेशन के साथ एक-लाइन Application Insights सेटअप के लिए उपयोग करें। ट्रिगर: "azure-monitor-opentelemetry", "configure_azure_monitor", "Application Insights", "OpenTelemetry डिस्ट्रो", "ऑटो-इंस्ट्रुमेंटेशन"।

Azure Monitor और OpenTelemetry के साथ JavaScript (@azure/monitor-opentelemetry) के लिए अनुप्रयोगों को इंस्ट्रूमेंट करें। Node.js अनुप्रयोगों में Application Insights के साथ वितरित ट्रेसिंग, मेट्रिक्स और लॉग जोड़ते समय उपयोग करें।

Azure Monitor Query SDK for Java। Log Analytics वर्कस्पेस के विरुद्ध Kusto क्वेरी निष्पादित करें और Azure संसाधनों से मेट्रिक्स क्वेरी करें। ट्रिगर: "LogsQueryClient java", "MetricsQueryClient java", "kusto query java", "log analytics java", "azure monitor query java"। नोट: यह पैकेज अप्रचलित है। azure-monitor-query-logs और azure-monitor-query-metrics पर माइग्रेट करें।

Azure Monitor Query SDK for Python। Log Analytics वर्कस्पेस और Azure Monitor मेट्रिक्स क्वेरी करने के लिए उपयोग करें। ट्रिगर: "azure-monitor-query", "LogsQueryClient", "MetricsQueryClient", "Log Analytics", "Kusto queries", "Azure metrics"।

Azure अनुप्रयोगों को infrastructure-as-code, कॉन्फ़िगरेशन और कंटेनरीकरण के साथ परिनियोजन के लिए तैयार करें। एप्लिकेशन प्रकार और परिनियोजन लक्ष्य के आधार पर Bicep या Terraform इंफ्रास्ट्रक्चर कोड, azure.yaml कॉन्फ़िगरेशन और Dockerfiles उत्पन्न करता है। अनिवार्य योजना-प्रथम वर्कफ़्लो की आवश्यकता है: वर्कस्पेस का विश्लेषण करें, आवश्यकताएँ एकत्र करें, रेसिपी (AZD, AZCLI, Bicep या Terraform) चुनें, आर्किटेक्चर डिज़ाइन