azure-storage

Службы Azure Storage, включая хранилище BLOB-объектов, файловые ресурсы, хранилище очередей, табличное хранилище и Data Lake. Отвечает на вопросы о уровнях доступа к хранилищу (горячий, холодный, холодный архивный), когда использовать каждый уровень, и сравнении уровней. Предоставляет объектное хранилище, SMB-файловые ресурсы, асинхронный обмен сообщениями, NoSQL-ключ-значение и аналитику больших данных. Включает управление жизненным циклом. ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: хранилище BLOB-объектов, файловые ресурсы, хранилище очередей, табличное хранилище, data lake, загрузка файлов, скачивание BLOB-объектов, учетные записи хранения, уровни доступа, уровни хранилища, горячий холодный холодный архивный, сравнение уровней хранилища, когда использовать уровни хранилища, управление жизненным циклом, концепции Azure Storage. НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: базы данных SQL, Cosmos DB (используйте azure-prepare), обмен сообщениями с помощью Event Hubs или Service Bus (используйте azure-messaging).

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

Azure Storage Services

Services

ServiceUse WhenMCP ToolsCLI
Blob StorageObjects, files, backups, static contentazure__storageaz storage blob
File SharesSMB file shares, lift-and-shift-az storage file
Queue StorageAsync messaging, task queues-az storage queue
Table StorageNoSQL key-value (consider Cosmos DB)-az storage table
Data LakeBig data analytics, hierarchical namespace-az storage fs

MCP Server (Preferred)

When Azure MCP is enabled:

  • azure__storage with command storage_account_list - List storage accounts
  • azure__storage with command storage_container_list - List containers in account
  • azure__storage with command storage_blob_list - List blobs in container
  • azure__storage with command storage_blob_get - Download blob content
  • azure__storage with command storage_blob_put - Upload blob content

If Azure MCP is not enabled: Run /azure:setup or enable via /mcp.

CLI Fallback

# List storage accounts
az storage account list --output table

# List containers
az storage container list --account-name ACCOUNT --output table

# List blobs
az storage blob list --account-name ACCOUNT --container-name CONTAINER --output table

# Download blob
az storage blob download --account-name ACCOUNT --container-name CONTAINER --name BLOB --file LOCAL_PATH

# Upload blob
az storage blob upload --account-name ACCOUNT --container-name CONTAINER --name BLOB --file LOCAL_PATH

Storage Account Tiers

TierUse CasePerformance
StandardGeneral purpose, backupMilliseconds
PremiumDatabases, high IOPSSub-millisecond

Blob Access Tiers

TierAccess FrequencyCost
HotFrequentHigher storage, lower access
CoolInfrequent (30+ days)Lower storage, higher access
ColdRare (90+ days)Lower still
ArchiveRarely (180+ days)Lowest storage, rehydration required

Redundancy Options

TypeDurabilityUse Case
LRS11 ninesDev/test, recreatable data
ZRS12 ninesRegional high availability
GRS16 ninesDisaster recovery
GZRS16 ninesBest durability

Service Details

For deep documentation on specific services:

SDK Quick References

For building applications with Azure Storage SDKs, see the condensed guides:

For full package listing across all languages, see SDK Usage Guide.

Azure SDKs

For building applications that interact with Azure Storage programmatically, Azure provides SDK packages in multiple languages (.NET, Java, JavaScript, Python, Go, Rust). See SDK Usage Guide for package names, installation commands, and quick start examples.

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
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
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