azure-cloud-migrate

Assess and migrate cloud workloads from AWS, GCP, and other providers to Azure services. Supports Lambda-to-Azure Functions migration with dedicated scenario reference and best practices Generates assessment reports mapping source services to Azure equivalents before any code conversion Converts source code to target Azure runtime models, with output isolated in a separate <source-folder>-azure/ directory Requires sequential phase execution: assessment first, then migration, with user...

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

Azure Cloud Migrate

This skill handles assessment and code migration of existing cloud workloads to Azure.

Rules

  1. Follow phases sequentially — do not skip
  2. Generate assessment before any code migration
  3. Load the scenario reference and follow its rules
  4. Use mcp_azure_mcp_get_azure_bestpractices and mcp_azure_mcp_documentation MCP tools
  5. Use the latest supported runtime for the target service
  6. Destructive actions require ask_userfunctions global-rules | app-service global-rules
  7. Report progress to user — During long-running operations (deployments, image pushes), provide resource-level status updates so the user is never left waiting without feedback — see workflow-details.md
  8. Audit service discovery in app code — Kubernetes DNS names (e.g., http://order-service:3001) do not resolve in Container Apps. During assessment, scan source code for hardcoded hostnames/ports in HTTP clients and flag them for env-var-driven URL injection

Migration Scenarios

SourceTargetReference
AWS LambdaAzure Functionslambda-to-functions.md (assessment, code-migration)
AWS Elastic BeanstalkAzure App Servicebeanstalk-to-app-service.md
HerokuAzure App Serviceheroku-to-app-service.md
Google App EngineAzure App Serviceapp-engine-to-app-service.md
AWS Fargate (ECS)Azure Container Appsfargate-to-container-apps.md (assessment, deployment)
Kubernetes (GKE/EKS/Self-hosted)Azure Container Appsk8s-to-container-apps.md
GCP Cloud RunAzure Container Appscloudrun-to-container-apps.md
Spring Boot (Azure Spring Apps/VMs)Azure Container Appsspring-apps-to-aca.md

No matching scenario? Use mcp_azure_mcp_documentation and mcp_azure_mcp_get_azure_bestpractices tools.

Output Directory

All output goes to <workspace-root-basename>-azure/ at workspace root, where <workspace-root-basename> is the name of the top-level workspace directory itself (NOT a subdirectory within it). Never modify the source directory.

Steps

  1. Create <workspace-root-basename>-azure/ at workspace root
  2. Assess — Analyze source, map services, generate report using the scenario-specific assessment guide → functions assessment | app-service assessment
  3. Migrate — Convert code/config using the scenario-specific migration guide → functions code-migration | app-service code-migration
  4. Ask User — "Migration complete. Test locally or deploy to Azure?"
  5. Hand off to azure-prepare for infrastructure, testing, and deployment

Track progress in migration-status.md — see workflow-details.md.

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Set up AI Runway on AKS — from bare cluster to running model. Covers cluster verification, controller install, GPU assessment, provider setup, and first deployment. WHEN: "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
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development