DevOps 스킬

AKS에서 AI Runway 설정 — 빈 클러스터에서 모델 실행까지. 클러스터 확인, 컨트롤러 설치, GPU 평가, 공급자 설정, 그리고 첫 번째…

AKS에서 AI Runway 설정 — 빈 클러스터에서 실행 중인 모델까지. 클러스터 검증, 컨트롤러 설치, GPU 평가, 공급자 설정, 첫 배포를 다룹니다. 시기: "AI Runway 설정", "AKS 클러스터 온보딩", "AI Runway 설치", "airunway 설정", "AKS에 모델 배포", "AKS에서 GPU 추론", "AKS에서 KAITO 설정", "AKS에서 LLM 실행", "AKS에서 vLLM", "AKS에서 모델 서빙 설정", "AI Runway 컨트롤러".

Azure Application Insights를 사용하여 웹앱을 계측하기 위한 가이드 및 참고 자료입니다. ASP.NET Core 및 Node.js 애플리케이션의 SDK 설정, 원격 분석 패턴, Azure 호스팅 환경에서의 구성을 다룹니다. 이 스킬(참고 및 가이드)과 azure-prepare(실제 구현)를 구분하며, 사용자가 프로젝트에 계측을 추가하려는 경우 azure-prepare를 호출합니다. Azure App Service에서 C# ASP.NET Core 앱에 대한 자동 계측 가이드와 수동...

Azure Application Insights로 웹앱을 계측하기 위한 지침입니다. 원격 분석 패턴, SDK 설정, 구성 참조를 제공합니다. WHEN: 앱 계측 방법, App Insights SDK, 원격 분석 패턴, App Insights란 무엇인가, Application Insights 지침, 계측 예시, APM 모범 사례.

브라우저/웹 앱을 Application Insights JavaScript SDK(@microsoft/applicationinsights-web)로 계측합니다. Real User Monitoring(RUM) — 페이지 뷰, 클릭, AJAX/fetch 종속성, 예외, 사용자 지정 이벤트, 백엔드 OpenTelemetry 트레이스와 상관관계가 있는 브라우저 측 GenAI 에이전트 트레이스에 사용합니다. SDK Loader Script 및 npm 설정, 프레임워크 확장(React, React Native, Angular), Click Analytics, 텔레메트리 이니셜라이저, 브라우저에서 생성된 에이전트/도구/모델 스팬에 대한 OTel GenAI 의미론적 규칙을 다룹니다.

Azure API Management을 AI 게이트웨이로 구성하여 모델, MCP 도구, 에이전트에 내장된 거버넌스 정책을 적용합니다. 의미론적 캐싱(60-80% 비용 절감), 토큰 속도 제한, 콘텐츠 안전 필터링, AI 백엔드 전반의 탈옥 탐지를 지원합니다. Azure OpenAI, AI Foundry 모델을 추가하거나 기존 API를 MCP 도구로 변환하여 로드 밸런싱이 적용된 관리형 백엔드로 사용할 수 있습니다. 인증, 의미론적 캐시 조회, 토큰 제한, 콘텐츠 안전, 토큰 메트릭 등 다섯 가지 핵심 정책 범주를 포함합니다...

Azure 규정 준수 스캔, Key Vault 만료 감사, 리소스 구성 검증을 수행합니다. azqr(Azure Quick Review)을 실행하여 구독 및 리소스 그룹 전반의 모범 사례에 대한 포괄적인 규정 준수 평가를 진행합니다. Key Vault 키, 비밀, 인증서의 만료 날짜를 모니터링하고 만료 정책이 없는 항목을 식별합니다. Resource Graph 쿼리를 사용하여 고립, 잘못 구성, 비규정 준수 리소스를 탐지합니다. 우선순위(심각, 높음, ...)별로 결과를 분류합니다.

워크로드 요구사항과 예산에 따라 Azure VM 크기, 확장 집합 및 구성을 추천합니다. 워크로드 유형, 성능 요구사항, 확장 요구사항 및 비용을 분석하여 2~3개의 VM 또는 VMSS 옵션을 장단점과 함께 제안합니다. 실시간 Microsoft 문서를 통해 추천 사항을 검증하며, 가져오기 실패 시 참조 파일로 대체합니다. Azure 구독 없이도 인증되지 않은 Azure Retail Prices API를 쿼리하여 현재 가격을 확인합니다. 의사 결정 트리를 통해 VM과 VMSS 선택을 안내합니다...

Azure VM 및 VMSS 라우터로 추천, 가격 책정, 자동 확장, 오케스트레이션, 연결 문제 해결, 용량 예약을 담당합니다. 사용 시점: Azure VM, VMSS, 확장 집합, 추천, 비교, 서버, 웹사이트, 버스터블, 경량, VM 제품군, 워크로드, GPU, 학습, 시뮬레이션, 개발/테스트, 백엔드, 자동 확장, 부하 분산 장치, 유연한 오케스트레이션, 균일 오케스트레이션, 비용 추정, 연결, 거부됨, Linux, 검은 화면, 비밀번호 재설정, VM 도달, 포트 3389, NSG, 문제 해결, 용량 예약, CRG, VM 예약, 용량 보장, 사전 용량 프로비저닝, CRG 연결, CRG 연결 해제.

Azure Batch SDK for Java. 대규모 병렬 및 HPC 배치 작업을 풀, 작업, 태스크, 컴퓨팅 노드와 함께 실행합니다. 트리거: "BatchClient java", "azure batch java", "batch pool java", "batch job java", "HPC java", "parallel computing java".

Azure Container Registry SDK for Python. 컨테이너 이미지, 아티팩트 및 리포지토리를 관리하는 데 사용합니다. 트리거: "azure-containerregistry", "ContainerRegistryClient", "container images", "docker registry", "ACR".

통합 Azure 비용 관리: 과거 비용 조회, 미래 지출 예측, 낭비 최적화. WHEN: "Azure 비용", "Azure 지출",…

준비된 애플리케이션에 대해 내장된 오류 복구 및 검증 기능을 갖춘 Azure 배포를 실행합니다. azure-validate 및 azure-prepare 스킬에서 검증된 상태의 .azure/plan.md가 필요하며, 두 가지 사전 조건이 모두 충족되지 않으면 진행되지 않습니다. 오류 처리 및 배포 후 검증을 포함하여 azd up, azd deploy, terraform apply 및 az deployment 명령을 실행합니다. 배포 전 체크리스트, 레시피 기반 배포 워크플로, SQL 관리 ID 및 Entity에 대한 배포 후 구성을 포함합니다...

Azure 프로덕션 문제에 대한 체계적인 진단 및 해결을 AppLens, Monitor, 리소스 상태를 통해 제공합니다. Container Apps, Function Apps, AKS 문제 해결을 다루며, 이미지 풀, 콜드 스타트, 상태 프로브, 호출 실패, 노드/파드 문제에 대한 서비스별 가이드를 포함합니다. AI 기반 근본 원인 분석을 위한 AppLens(MCP)와 KQL 기반 로그 및 메트릭 쿼리를 위한 Azure Monitor(MCP)를 통합합니다. 증상 식별, 리소스 상태 확인, 검토...의 5단계 진단 흐름을 제공합니다.

Azure에서 AppLens, Azure Monitor, 리소스 상태 및 안전한 트라이지를 사용하여 Azure 프로덕션 문제를 디버깅합니다. 시기: 프로덕션 문제 디버깅, 앱 서비스 문제 해결, 앱 서비스 높은 CPU, 앱 서비스 배포 실패, 컨테이너 앱 문제 해결, 함수 문제 해결, AKS 문제 해결, kubectl 연결 불가, kube-system/CoreDNS 오류, pod 대기 중, 크래시루프, 노드 준비 안 됨, 업그레이드 실패, 로그 분석, KQL, 인사이트, 이미지 풀 실패, 콜드 스타트 문제, 상태 프로브 실패, 리소스 상태, 오류의 근본 원인, 이벤트 허브 문제 해결, 서비스 버스 문제 해결, 메시징 SDK 오류, AMQP 연결 실패, 메시지 잠금 손실, 서비스 버스 데드 레터.

워크로드 설명을 기반으로 엔터프라이즈 Azure 인프라를 설계하고 프로비저닝합니다. 네트워킹, 아이덴티티 등을 계획하는 클라우드 아키텍트와 플랫폼 엔지니어를 위한 도구입니다.

프로덕션 준비가 완료된 Azure Kubernetes Service(AKS) 클러스터를 계획, 생성, 구성합니다. Day-0 체크리스트, SKU 선택(Automatic vs Standard), 네트워킹 옵션(프라이빗 API 서버, Azure CNI Overlay, 이그레스 구성), 보안, 운영(자동 확장, 업그레이드 전략, 비용 분석)을 다룹니다. 사용 시점: AKS 환경 생성, AKS 환경 프로비저닝, AKS 관측 가능성 활성화, AKS 네트워킹 설계, AKS SKU 선택, AKS 보안 강화, AKS 최적화, AKS 파드 크기 조정, AKS 스팟 노드, AKS 클러스터 자동 확장기.

Azure Data Explorer(Kusto/ADX)에서 KQL을 사용하여 로그 분석, 원격 분석 및 시계열 분석을 위한 데이터를 쿼리하고 분석합니다. WHEN: KQL 쿼리, Kusto 데이터베이스 쿼리, Azure Data Explorer, ADX 클러스터, 로그 분석, 시계열 데이터, IoT 원격 분석, 이상 감지.

Azure Maps SDK for .NET. 위치 기반 서비스로 지오코딩, 경로 탐색, 렌더링, 지리적 위치 및 날씨를 포함합니다. 주소 검색, 길찾기, 지도 타일, IP 지리적 위치 및 날씨 데이터에 사용합니다. 트리거: "Azure Maps", "MapsSearchClient", "MapsRoutingClient", "MapsRenderingClient", "geocoding .NET", "route directions", "map tiles", "geolocation".

Azure Application Insights SDK for .NET. 애플리케이션 성능 모니터링 및 관찰 가능성 리소스 관리. Application Insights 구성 요소, 웹 테스트, 통합 문서, 분석 항목 및 API 키를 생성하는 데 사용합니다. 트리거: "Application Insights", "ApplicationInsights", "App Insights", "APM", "애플리케이션 모니터링", "웹 테스트", "가용성 테스트", "통합 문서".

Azure Playwright Workspaces(이전 명칭: Microsoft Playwright Testing)를 사용하여 Playwright 테스트를 대규모로 실행합니다. 클라우드 호스팅 브라우저에서 브라우저 테스트를 확장하거나, CI/CD 파이프라인과 통합하거나, 테스트 결과를 Azure 포털에 게시할 때 사용하세요.

Azure Monitor Ingestion SDK for Java. 데이터 수집 규칙(DCR) 및 데이터 수집 엔드포인트(DCE)를 통해 Azure Monitor로 사용자 지정 로그를 전송합니다. 트리거: "LogsIngestionClient java", "azure monitor ingestion java", "custom logs java", "DCR java", "data collection rule java".

Azure Monitor Ingestion SDK for Python. Logs Ingestion API를 통해 Log Analytics 작업 영역에 사용자 지정 로그를 보내는 데 사용합니다. 트리거: "azure-monitor-ingestion", "LogsIngestionClient", "custom logs", "DCR", "data collection rule", "Log Analytics".

Azure Monitor OpenTelemetry Exporter for Java. OpenTelemetry 트레이스, 메트릭, 로그를 Azure Monitor/Application Insights로 내보냅니다. 트리거: "AzureMonitorExporter java", "opentelemetry azure java", "application insights java otel", "azure monitor tracing java". 참고: 이 패키지는 더 이상 사용되지 않습니다(DEPRECATED). azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure로 마이그레이션하세요.

Python용 Azure Monitor OpenTelemetry Exporter입니다. Application Insights로의 저수준 OpenTelemetry 내보내기에 사용합니다. 트리거: "azure-monitor-opentelemetry-exporter", "AzureMonitorTraceExporter", "AzureMonitorMetricExporter", "AzureMonitorLogExporter".

Azure Monitor OpenTelemetry Distro for Python. 원라인 Application Insights 설정과 자동 계측에 사용합니다. 트리거: "azure-monitor-opentelemetry", "configure_azure_monitor", "Application Insights", "OpenTelemetry distro", "auto-instrumentation".

Azure Monitor와 OpenTelemetry for JavaScript(@azure/monitor-opentelemetry)로 애플리케이션을 계측하세요. Node.js 애플리케이션에 Application Insights로 분산 추적, 메트릭, 로그를 추가할 때 사용합니다.

Azure Monitor Query SDK for Java. Log Analytics 작업 영역에 대해 Kusto 쿼리를 실행하고 Azure 리소스에서 메트릭을 쿼리합니다. 트리거: "LogsQueryClient java", "MetricsQueryClient java", "kusto query java", "log analytics java", "azure monitor query java". 참고: 이 패키지는 더 이상 사용되지 않습니다. azure-monitor-query-logs 및 azure-monitor-query-metrics로 마이그레이션하세요.

Azure Monitor Query SDK for Python. Log Analytics 작업 영역 및 Azure Monitor 메트릭을 쿼리하는 데 사용합니다. 트리거: "azure-monitor-query", "LogsQueryClient", "MetricsQueryClient", "Log Analytics", "Kusto 쿼리", "Azure 메트릭".

Azure 애플리케이션을 인프라스트럭처-애즈-코드, 구성, 컨테이너화를 통해 배포 준비합니다. 애플리케이션 유형과 배포 대상에 따라 Bicep 또는 Terraform 인프라 코드, azure.yaml 구성, Dockerfile을 생성합니다. 필수 계획 우선 워크플로우가 필요합니다: 작업 공간 분석, 요구 사항 수집, 레시피(AZD, AZCLI, Bicep 또는 Terraform) 선택, 아키텍처 설계, 사용자 승인 후에만 실행합니다. 새 앱 생성, 현대화, 업데이트를 다루며, 라우팅...