azure-enterprise-infra-planner

โดย microsoft

Architect and provision enterprise Azure infrastructure from workload descriptions. For cloud architects and platform engineers planning networking, identity, security, compliance, and multi-resource topologies with WAF alignment. Generates Bicep or Terraform directly (no azd). WHEN: 'plan Azure infrastructure', 'architect Azure landing zone', 'design hub-spoke network', 'plan multi-region DR topology', 'set up VNets firewalls and private endpoints', 'subscription-scope Bicep deployment', 'Azure Backup for VM workloads'. PREFER azure-prepare FOR app-centric workflows.

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-enterprise-infra-planner

Azure Enterprise Infra Planner

When to Use This Skill

Activate this skill when user wants to:

  • Plan enterprise Azure infrastructure from a workload or architecture description
  • Architect a landing zone, hub-spoke network, or multi-region topology
  • Design networking infrastructure: VNets, subnets, firewalls, private endpoints, VPN gateways
  • Plan identity, RBAC, and compliance-driven infrastructure
  • Generate Bicep or Terraform for subscription-scope or multi-resource-group deployments
  • Plan disaster recovery, failover, or cross-region high-availability topologies

Quick Reference

PropertyDetails
MCP toolsinsights_get, get_azure_bestpractices_get, wellarchitectedframework_serviceguide_get, microsoft_docs_fetch, microsoft_docs_search, bicepschema_get
CLI commandsaz deployment group create, az bicep build, az resource list, terraform init, terraform plan, terraform validate, terraform apply, checkov
Output schemaschema.md
Key referencesworkflow.md, waf-checklist.md, resources/, constraints/

Workflow (Start Here)

Follow the step-by-step instructions in workflow.md to execute the 7 phases of infrastructure planning and provisioning.

Architecture

The skill runs a 7-phase, gated pipeline. Input is triaged into one of two flows:

  • Greenfield — only new requirements; run the phases straight through.
  • Referenced (brownfield) — the user supplies something that already exists (a live resource / resource group / subscription, IaC or an infra plan, or a requirements doc). The same phases run, plus referenced-workload.md: existing resources are inventoried and referenced (never recreated), the new workload is wired into them, and Phase 7 deploys additively (incremental only — never modifying or destroying the referenced resources).

Every phase advances only after its gate passes. Phase 5 requires explicit user approval; Phase 6 is a hardened, self-verifying gate — the generated IaC must be secure-by-default, pass local validation (az bicep build / terraform validate) with zero errors, pass a checkov security scan with no unresolved high/critical findings, and the skill must show the command output and emit a completion self-check before advancing; Phase 7 requires an explicit, risk-acknowledged deploy confirmation.

flowchart TD
    IN([Input]) --> TRIAGE{Existing infra<br/>referenced?}
    TRIAGE -- "No (greenfield)" --> P1
    TRIAGE -- "Yes (referenced)" --> RW[/referenced-workload.md:<br/>inventory + assign roles<br/>reference, never recreate/]
    RW --> P1

    subgraph PIPE [7-phase gated pipeline]
        direction TB
        P1[Phase 1 · Extract insights] --> P2[Phase 2 · Research best practices]
        P2 --> P3[Phase 3 · Research resources]
        P3 --> P4[Phase 4 · Generate plan]
        P4 --> P5{Phase 5 · Verify<br/>user approves?}
        P5 -- "no" --> P4
        P5 -- "approved" --> P6[Phase 6 · Generate IaC]
        P6 --> VAL{Validate<br/>az bicep build /<br/>terraform validate}
        VAL -- "errors" --> P6
        VAL -- "clean" --> P7{Phase 7 · Deploy<br/>risk-ack confirm?}
    end

    P7 -- "greenfield" --> DEP[az deployment / terraform apply]
    P7 -- "referenced" --> DEPADD[Additive deploy · incremental only<br/>what-if preview · no destroy of<br/>referenced resources]
    DEP --> OUT([Deployed])
    DEPADD --> OUT

    classDef gate fill:#fff3cd,stroke:#d39e00,color:#000;
    classDef ref fill:#e2f0d9,stroke:#548235,color:#000;
    class P5,VAL,P7,TRIAGE gate;
    class RW,DEPADD ref;

Artifacts (written under <project-root>/): .azure/insights.json (Phase 1), .azure/infrastructure-plan.json (Phase 4, status draftapproveddeployed), and infra/main.bicep + infra/modules/* or infra/main.tf + infra/modules/** (Phase 6).

MCP Tools

ToolPurpose
insights_getRetrieve insights about the user's existing Azure environment to guide planning decisions
get_azure_bestpractices_getAzure best practices for code generation, operations, and deployment
wellarchitectedframework_serviceguide_getWAF service guide for a specific Azure service
microsoft_docs_searchSearch Microsoft Learn for relevant documentation chunks
microsoft_docs_fetchFetch full content of a Microsoft Learn page by URL
bicepschema_getBicep schema definition for any Azure resource type (latest API version)

Error Handling

ErrorCauseFix
MCP tool error or not availableTool call timeout, connection error, or tool doesn't existRetry once; fall back to reference files and notify user if unresolved
Plan approval missingmeta.status is not approvedStop and prompt user for approval before IaC generation or deployment
IaC validation failureaz bicep build or terraform validate returns errorsFix the generated code and re-validate; notify user if unresolved
Pairing constraint violationIncompatible SKU or resource combinationFix in plan before proceeding to IaC generation
Infra plan or IaC files not foundFiles written to wrong location or not createdVerify files exist at <project-root>/.azure/ and <project-root>/infra/; if missing, re-create the files by following workflow.md exactly

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