DevOpsスキル

AKS上でAI Runwayをセットアップ — ベアクラスターからモデル実行まで。クラスター検証、コントローラーインストール、GPU評価、プロバイダー設定、そして最初の…

AKS上でAI Runwayをセットアップ — ベアクラスターからモデル実行まで。クラスター検証、コントローラーインストール、GPU評価、プロバイダー設定、初回デプロイをカバー。対象: 「AI Runwayのセットアップ」「AKSクラスターのオンボード」「AI Runwayのインストール」「airunway setup」「AKSへのモデルデプロイ」「AKSでのGPU推論」「AKSでのKAITOセットアップ」「AKSでのLLM実行」「AKSでのvLLM」「AKSでのモデルサービング設定」「AI Runwayコントローラー」。

Azure Application Insightsを使用したWebアプリのインストルメンテーションに関するガイダンスと参考資料。SDKのセットアップ、テレメトリパターン、AzureでホストされるASP.NET CoreおよびNode.jsアプリケーションの設定をカバー。このスキル（参考とガイダンス）とazure-prepare（実際の実装）を区別し、ユーザーがプロジェクトにインストルメンテーションを追加したい場合はazure-prepareを呼び出す。Azure App ServiceでのC# ASP.NET Coreアプリ向けの自動インストルメンテーションガイダンス、および手動...

Azure Application Insightsを使用したWebアプリのインストルメンテーションに関するガイダンス。テレメトリパターン、SDKセットアップ、構成リファレンスを提供します。対象: アプリのインストルメンテーション方法、App Insights SDK、テレメトリパターン、App Insightsとは何か、Application Insightsガイダンス、インストルメンテーション例、APMベストプラクティス。

Application Insights JavaScript SDK（@microsoft/applicationinsights-web）を使用してブラウザ/Webアプリを計測します。Real User Monitoring（RUM）— ページビュー、クリック、AJAX/fetch依存関係、例外、カスタムイベント、およびバックエンドのOpenTelemetryトレースに関連付けられたブラウザ側のGenAIエージェントトレースに使用します。SDKローダースクリプトとnpmセットアップ、フレームワーク拡張機能（React、React Native、Angular）、Click Analytics、テレメトリ初期化子、およびブラウザから生成されるエージェント/ツール/モデルスパンのOTel GenAIセマンティック規約をカバーします。

Azure API ManagementをAI Gatewayとして構成し、モデル、MCPツール、エージェントに対して組み込みのガバナンスポリシーを提供します。セマンティックキャッシング（コストを60～80%削減）、トークンレート制限、コンテンツセーフティフィルタリング、AIバックエンド全体での脱獄検知をサポート。Azure OpenAI、AI Foundryモデルを追加するか、既存のAPIをMCPツールに変換して、ロードバランシング付きの管理バックエンドとして利用可能。認証、セマンティックキャッシュルックアップ、トークン制限、コンテンツセーフティ、トークンメトリクスの5つのコアポリシーカテゴリを含みます...

Azureコンプライアンススキャン、Key Vaultの有効期限監査、リソース構成検証を実施します。サブスクリプションおよびリソースグループ全体のベストプラクティスに対する包括的なコンプライアンス評価のためにazqr（Azure Quick Review）を実行します。Key Vaultのキー、シークレット、証明書の有効期限を監視し、有効期限ポリシーがないアイテムを特定します。Resource Graphクエリを使用して、孤立、誤構成、非準拠のリソースを検出します。重要度（Critical、High...）で結果を分類します。

ワークロードの要件と予算に基づいて、Azure VMサイズ、スケールセット、構成を推奨します。ワークロードの種類、パフォーマンス要件、スケーリング要件、コストを分析し、トレードオフを含む2～3のVMまたはVMSSオプションを提案します。推奨内容を最新のMicrosoftドキュメントと照合して検証し、取得に失敗した場合は参照ファイルにフォールバックします。Azureサブスクリプションを必要とせず、認証不要のAzure Retail Prices APIにクエリを実行して現在の価格を取得します。決定木を通じてVMとVMSSの選択をガイドします...

Azure VMおよびVMSSルーター。推奨事項、価格設定、自動スケール、オーケストレーション、接続トラブルシューティング、容量予約に対応。対象: Azure VM、VMSS、スケールセット、推奨、比較、サーバー、ウェブサイト、バースト可能、軽量、VMファミリー、ワークロード、GPU、学習、シミュレーション、開発/テスト、バックエンド、自動スケール、ロードバランサー、フレキシブルオーケストレーション、ユニフォームオーケストレーション、コスト見積もり、接続、拒否、Linux、ブラックスクリーン、パスワードリセット、VMへの到達、ポート3389、NSG、トラブルシューティング、容量予約、CRG、VM予約、容量保証、事前プロビジョニング容量、CRG関連付け、CRG関連付け解除。

Azure Batch SDK for Java。使用プール、ジョブ、タスク、およびコンピュートノードを使用して、大規模な並列およびHPCバッチジョブを実行します。 トリガー: 「BatchClient java」、「azure batch java」、「batch pool java」、「batch job java」、「HPC java」、「parallel computing java」。

Azure Container Registry SDK for Python。コンテナイメージ、アーティファクト、リポジトリの管理に使用します。 トリガー: 「azure-containerregistry」、「ContainerRegistryClient」、「コンテナイメージ」、「docker registry」、「ACR」。

統合的なAzureコスト管理：過去のコストを照会し、将来の支出を予測し、最適化して無駄を削減します。WHEN: "Azure costs", "Azure spending",…

準備されたアプリケーションに対して、組み込みのエラー復旧と検証を備えたAzureデプロイを実行します。azure-validateおよびazure-prepareスキルによるValidatedステータスが設定された.azure/plan.mdが必要です。両方の前提条件が満たされない限り処理は進みません。azd up、azd deploy、terraform apply、az deploymentコマンドをエラーハンドリングとデプロイ後検証とともに実行します。デプロイ前チェックリスト、レシピベースのデプロイワークフロー、SQLマネージドIDおよびEntity...のデプロイ後設定を含みます。

Azureの本番環境における問題を、AppLens、Monitor、リソースヘルスを用いて体系的に診断・修復します。Container Apps、Function Apps、AKSのトラブルシューティングを対象とし、イメージプル、コールドスタート、ヘルスプローブ、呼び出し失敗、ノード/ポッドの問題についてサービス固有のガイドを提供します。AIによる根本原因分析のためのAppLens（MCP）と、KQLベースのログおよびメトリクスクエリのためのAzure Monitor（MCP）を統合します。症状の特定、リソースヘルスの確認、レビュー...という5段階の診断フローを提供します。

Azureの本番環境の問題を、AppLens、Azure Monitor、リソースヘルス、安全なトリアージを使用してデバッグします。対象：本番環境の問題のデバッグ、App Serviceのトラブルシューティング、App Serviceの高CPU、App Serviceのデプロイ失敗、コンテナアプリのトラブルシューティング、Functionsのトラブルシューティング、AKSのトラブルシューティング、kubectlが接続できない、kube-system/CoreDNSの障害、Podが保留中、クラッシュループ、ノードが準備完了でない、アップグレード失敗、ログの分析、KQL、インサイト、イメージプル失敗、コールドスタートの問題、ヘルスプローブ失敗、リソースヘルス、エラーの根本原因、Event Hubsのトラブルシューティング、Service Busのトラブルシューティング、メッセージングSDKエラー、AMQP接続失敗、メッセージロック喪失、Service Busのデッドレター。

ワークロードの説明からエンタープライズAzureインフラストラクチャを設計およびプロビジョニングします。ネットワーキング、ID、…を計画しているクラウドアーキテクトやプラットフォームエンジニア向け。

本番環境対応のAzure Kubernetes Service（AKS）クラスターを計画、作成、構成します。Day-0チェックリスト、SKU選択（Automatic vs Standard）、ネットワークオプション（プライベートAPIサーバー、Azure CNI Overlay、egress構成）、セキュリティ、運用（自動スケーリング、アップグレード戦略、コスト分析）を網羅します。対象：AKS環境の作成、AKS環境のプロビジョニング、AKS可観測性の有効化、AKSネットワークの設計、AKS SKUの選択、AKSのセキュリティ保護、AKSの最適化、AKSポッドの適正化、AKSスポットノード、AKSクラスターオートスケーラー。

Azure Data Explorer（Kusto/ADX）内のデータをKQLを使用してクエリおよび分析し、ログ分析、テレメトリ、時系列分析を行います。対象：KQLクエリ、Kustoデータベースクエリ、Azure Data Explorer、ADXクラスター、ログ分析、時系列データ、IoTテレメトリ、異常検出。

Azure Maps SDK for .NET。位置情報サービス。ジオコーディング、ルーティング、レンダリング、ジオロケーション、天気を含む。住所検索、経路案内、地図タイル、IPジオロケーション、天気データに使用。トリガー: 「Azure Maps」、「MapsSearchClient」、「MapsRoutingClient」、「MapsRenderingClient」、「geocoding .NET」、「route directions」、「map tiles」、「geolocation」。

Azure Application Insights SDK for .NET。アプリケーションのパフォーマンス監視と可観測性リソース管理。Application Insightsコンポーネント、Webテスト、ワークブック、分析アイテム、APIキーの作成に使用します。トリガー：「Application Insights」、「ApplicationInsights」、「App Insights」、「APM」、「アプリケーション監視」、「Webテスト」、「可用性テスト」、「ワークブック」。

Azure Playwright Workspaces（旧称Microsoft Playwright Testing）を使用して、Playwrightテストを大規模に実行します。クラウドホスト型ブラウザー間でのブラウザーテストのスケーリング、CI/CDパイプラインとの統合、またはAzureポータルへのテスト結果の公開が必要な場合に使用します。

Azure Monitor Ingestion SDK for Java。データ収集ルール（DCR）とデータ収集エンドポイント（DCE）を介して、カスタムログをAzure Monitorに送信します。 トリガー：「LogsIngestionClient java」、「azure monitor ingestion java」、「custom logs java」、「DCR java」、「data collection rule java」。

Azure Monitor Ingestion SDK for Python。Logs Ingestion APIを使用してLog Analyticsワークスペースにカスタムログを送信するために使用します。 トリガー: 「azure-monitor-ingestion」、「LogsIngestionClient」、「カスタムログ」、「DCR」、「データ収集ルール」、「Log Analytics」。

Azure Monitor OpenTelemetry Exporter for Java。OpenTelemetryのトレース、メトリクス、ログをAzure Monitor/Application Insightsにエクスポートします。 トリガー: 「AzureMonitorExporter java」、「opentelemetry azure java」、「application insights java otel」、「azure monitor tracing java」。 注: このパッケージは非推奨です。azure-monitor-opentelemetry-autoconfigureに移行してください。

Python向けAzure Monitor OpenTelemetry Exporter。Application Insightsへの低レベルなOpenTelemetryエクスポートに使用します。 トリガー: "azure-monitor-opentelemetry-exporter"、"AzureMonitorTraceExporter"、"AzureMonitorMetricExporter"、"AzureMonitorLogExporter"。

Azure Monitor OpenTelemetry Distro for Python。ワンラインのApplication Insightsセットアップと自動計装に使用します。 トリガー: 「azure-monitor-opentelemetry」、「configure_azure_monitor」、「Application Insights」、「OpenTelemetry distro」、「auto-instrumentation」。

Azure MonitorとOpenTelemetryを使用してJavaScriptアプリケーションをインストルメント化します（@azure/monitor-opentelemetry）。Node.jsアプリケーションに分散トレーシング、メトリクス、ログをApplication Insightsで追加する際に使用します。

Azure Monitor Query SDK for Java。Log Analyticsワークスペースに対してKustoクエリを実行し、Azureリソースからメトリクスをクエリします。 トリガー: 「LogsQueryClient java」、「MetricsQueryClient java」、「kusto query java」、「log analytics java」、「azure monitor query java」。 注: このパッケージは非推奨です。azure-monitor-query-logsおよびazure-monitor-query-metricsに移行してください。

Azure Monitor Query SDK for Python。Log AnalyticsワークスペースとAzure Monitorメトリクスのクエリに使用します。 トリガー: "azure-monitor-query"、"LogsQueryClient"、"MetricsQueryClient"、"Log Analytics"、"Kustoクエリ"、"Azureメトリクス"。

Azureアプリケーションをインフラストラクチャ・アズ・コード、構成、コンテナ化によりデプロイ用に準備します。アプリケーションタイプとデプロイ先に基づいて、BicepまたはTerraformのインフラコード、azure.yaml構成、Dockerfileを生成します。必須の計画優先ワークフローが必要です：ワークスペースを分析し、要件を収集し、レシピ（AZD、AZCLI、Bicep、またはTerraform）を選択し、アーキテクチャを設計し、ユーザーの承認後にのみ実行します。新しいアプリ作成、モダナイゼーション、更新をカバーし、ルーティング...