Skills Azure

แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัด (instrumentation) ให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบการส่งข้อมูลเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และข้อมูลอ้างอิงการกำหนดค่า

ใช้สำหรับ Azure AI: Search, Speech, OpenAI, Document Intelligence ช่วยในการค้นหา, การค้นหาแบบเวกเตอร์/ไฮบริด, การแปลงคำพูดเป็นข้อความ, การแปลงข้อความเป็นคำพูด, การถอดเสียง, OCR

กำหนดค่า Azure API Management (APIM) เป็น AI Gateway เพื่อรักษาความปลอดภัย สังเกตการณ์ ควบคุมโมเดล AI, MCP servers, agents ช่วยในการจำกัดอัตราการใช้งาน, การแคชเชิงความหมาย, ความปลอดภัยของเนื้อหา, การปรับสมดุลโหลด

ความสามารถในการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัยของ Azure อย่างครอบคลุม รวมถึงการประเมินแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด การตรวจสอบวันหมดอายุของ Key Vault และการตรวจสอบความถูกต้องของการกำหนดค่าทรัพยากร

แนะนำขนาด VM ของ Azure, VM Scale Sets (VMSS) และการกำหนดค่าตามความต้องการของเวิร์กโหลด ความต้องการด้านประสิทธิภาพ และข้อจำกัดด้านงบประมาณ

ระบุและวัดปริมาณการประหยัดต้นทุนในทุกการสมัครใช้งาน Azure โดยการวิเคราะห์ต้นทุนจริง เมตริกการใช้งาน และสร้างคำแนะนำการปรับแต่งที่สามารถดำเนินการได้

ดำเนินการปรับใช้ไปยัง Azure ขั้นตอนสุดท้ายหลังจากการเตรียมการและการตรวจสอบ ทำงานคำสั่ง azd up, azd deploy หรือการจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐาน

ดีบักและแก้ไขปัญหาการทำงานจริงบน Azure ครอบคลุมการวินิจฉัย Container Apps และ Function Apps การวิเคราะห์บันทึกด้วย KQL การตรวจสอบสถานะ และการแก้ไขปัญหาทั่วไป

สร้างและปรับใช้แอป GitHub Copilot SDK ไปยัง Azure

สอบถามและวิเคราะห์ข้อมูลใน Azure Data Explorer (Kusto/ADX) โดยใช้ KQL สำหรับการวิเคราะห์ล็อก ข้อมูลเทเลเมทรี และการวิเคราะห์อนุกรมเวลา

แก้ไขปัญหาและข้อผิดพลาดของ Azure Messaging SDK สำหรับ Event Hubs และ Service Bus ครอบคลุมถึงการเชื่อมต่อล้มเหลว ข้อผิดพลาดการยืนยันตัวตน ปัญหาการประมวลผลข้อความ และปัญหาการกำหนดค่า SDK

บริการ Azure Observability รวมถึง Azure Monitor, Application Insights, Log Analytics, Alerts และ Workbooks ให้บริการเมตริก, APM, การติดตามแบบกระจาย, คำสั่ง KQL และรายงานแบบโต้ตอบ

จุดเริ่มต้นเริ่มต้นสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน Azure วิเคราะห์โปรเจกต์ของคุณและเตรียมพร้อมสำหรับการปรับใช้บน Azure โดยสร้างโค้ดโครงสร้างพื้นฐาน (Bicep/Terraform), azure.yaml และ Dockerfiles

ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาบทบาท Azure RBAC ที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลประจำตัวที่มีสิทธิ์เข้าถึงน้อยที่สุด จากนั้นสร้างคำสั่ง CLI และโค้ด Bicep เพื่อกำหนดบทบาทดังกล่าว

แสดงรายการ ค้นหา และแสดงทรัพยากร Azure ตอบคำถามเช่น "แสดงรายการ VM ของฉัน" "แสดงบัญชีที่เก็บข้อมูลของฉัน" "ค้นหาแอปคอนเทนเนอร์" และคำถามที่คล้ายกันสำหรับทรัพยากร Azure ทุกประเภท

วิเคราะห์กลุ่มทรัพยากร Azure และสร้างไดอะแกรมสถาปัตยกรรม Mermaid แบบละเอียดที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างทรัพยากรแต่ละรายการ

บริการ Azure Storage ประกอบด้วย Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage และ Data Lake ให้บริการจัดเก็บข้อมูลแบบอ็อบเจกต์, การแชร์ไฟล์ SMB, การส่งข้อความแบบอะซิงโครนัส, NoSQL คีย์-ค่า และความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

การตรวจสอบความพร้อมก่อนการปรับใช้สำหรับ Azure ตรวจสอบเชิงลึกเกี่ยวกับการกำหนดค่า โครงสร้างพื้นฐาน (Bicep หรือ Terraform) สิทธิ์การเข้าถึง และข้อกำหนดเบื้องต้นก่อนการปรับใช้

แนะนำการลงทะเบียนแอป Microsoft Entra ID, การรับรองความถูกต้อง OAuth 2.0 และการรวม MSAL

ใช้สกิลนี้เพื่อทำงานกับ Microsoft Foundry (Azure AI Foundry): ปรับใช้โมเดล AI, จัดการโฮสต์เอเจนต์และพรอมต์เอเจนต์, จัดการสิทธิ์ RBAC และการกำหนดบทบาท, จัดการโควตาและความจุ, สร้างทรัพยากร Foundry