azure-diagnostics

द्वारा microsoft

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।

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-diagnostics

Azure Diagnostics

AUTHORITATIVE GUIDANCE — MANDATORY COMPLIANCE

This document is the official source for debugging and troubleshooting Azure production issues. Follow these instructions to diagnose and resolve common Azure service problems systematically.

Triggers

Activate this skill when user wants to:

  • Debug or troubleshoot production issues
  • Diagnose errors in Azure services
  • Analyze application logs or metrics
  • Fix image pull, cold start, or health probe issues
  • Investigate why Azure resources are failing
  • Find root cause of application errors
  • Troubleshoot App Service issues (high CPU, deployment failures, crashes, slow responses, TLS/custom domains)
  • Respond to prompts like "troubleshoot app service", "app service high CPU", or "app service deployment failure"
  • Troubleshoot Azure Function Apps (invocation failures, timeouts, binding errors)
  • Find the App Insights or Log Analytics workspace linked to a Function App
  • Troubleshoot AKS clusters, nodes, pods, ingress, or Kubernetes networking issues
  • Troubleshoot Azure VM connectivity issues (RDP/SSH failures, port 3389/22 timeouts, NSG or firewall blocking, credential resets)
  • Troubleshoot Azure Messaging SDK issues (Event Hubs, Service Bus connection failures, AMQP errors, message lock issues)

Rules

  1. Start with systematic diagnosis flow
  2. Use AppLens (MCP) for AI-powered diagnostics when available
  3. Check resource health before deep-diving into logs
  4. Select appropriate troubleshooting guide based on service type
  5. Document findings and attempted remediation steps
  6. Route AKS incidents to the dedicated AKS troubleshooting document

Quick Diagnosis Flow

  1. Identify symptoms - What's failing?
  2. Check resource health - Is Azure healthy?
  3. Review logs - What do logs show?
  4. Analyze metrics - Performance patterns?
  5. Investigate recent changes - What changed?

Troubleshooting Guides by Service

ServiceCommon IssuesReference
Container AppsImage pull failures, cold starts, health probes, port mismatchescontainer-apps/
App ServiceHigh CPU, deployment failures, crashes, slow responses, TLS/custom domainsapp-service/
Function AppsApp details, invocation failures, timeouts, binding errors, cold starts, missing app settingsfunctions/
AKSCluster access, nodes, kube-system, scheduling, crash loops, ingress, DNS, upgradesAKS Troubleshooting
ComputeVM RDP/SSH connectivity, NSG/firewall blocks, credential resets, VM agent/tooling issuesVM Connectivity Troubleshooting
MessagingEvent Hubs & Service Bus SDK errors, AMQP failures, message lock, connectivityMessaging Troubleshooting

Routing

  • Keep Container Apps and Function Apps diagnostics in this parent skill.
  • Route active AKS incidents, AKS-specific intake, evidence gathering, and remediation guidance to AKS Troubleshooting.
  • Route Azure VM RDP/SSH connectivity, NSG/firewall, credential reset, and VM agent troubleshooting to VM Connectivity Troubleshooting.
  • Route Azure Messaging SDK troubleshooting (Event Hubs, Service Bus) to Messaging Troubleshooting.

Quick Reference

Common Diagnostic Commands

# Check resource health
az resource show --ids RESOURCE_ID
# View activity log
az monitor activity-log list -g RG --max-events 20
# Container Apps logs
az containerapp logs show --name APP -g RG --follow
# Function App logs (query App Insights traces)
az monitor app-insights query --apps APP-INSIGHTS -g RG \
  --analytics-query "traces | where timestamp > ago(1h) | order by timestamp desc | take 50"

AppLens (MCP Tools)

For AI-powered diagnostics, use:

mcp_azure_mcp_applens
  intent: "diagnose issues with <resource-name>"
  command: "diagnose"
  parameters:
    resourceId: "<resource-id>"

Provides:
- Automated issue detection
- Root cause analysis
- Remediation recommendations

Azure Monitor (MCP Tools)

For querying logs and metrics:

mcp_azure_mcp_monitor
  intent: "query logs for <resource-name>"
  command: "logs_query"
  parameters:
    workspaceId: "<workspace-id>"
    query: "<KQL-query>"

See kql-queries.md for common diagnostic queries.


Check Azure Resource Health

Using MCP

mcp_azure_mcp_resourcehealth
  intent: "check health status of <resource-name>"
  command: "get"
  parameters:
    resourceId: "<resource-id>"

Using CLI

# Check specific resource health
az resource show --ids RESOURCE_ID

# Check recent activity
az monitor activity-log list -g RG --max-events 20

References

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।
development
airunway-aks-setup
microsoft
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"।
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
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।
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
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।
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।
development