azure-cloud-migrate

โดย microsoft

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.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน 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
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development