azure-diagnostics

โดย microsoft

การวินิจฉัยและแก้ไขปัญหาการผลิตบน Azure อย่างเป็นระบบโดยใช้ AppLens, Monitor และสถานะทรัพยากร ครอบคลุมการแก้ไขปัญหา Container Apps, Function Apps และ AKS พร้อมคำแนะนำเฉพาะบริการสำหรับการดึงอิมเมจ การเริ่มต้นเย็น การตรวจสอบสถานะสุขภาพ ความล้มเหลวในการเรียกใช้ และปัญหาเกี่ยวกับโหนด/พ็อด ผสานรวม AppLens (MCP) สำหรับการวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริงด้วย AI และ Azure Monitor (MCP) สำหรับการสอบถามบันทึกและเมตริกตาม KQL มีขั้นตอนการวินิจฉัยห้าขั้นตอน: ระบุอาการ ตรวจสอบสถานะทรัพยากร ทบทวน...

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

Azure Diagnostics

AUTHORITATIVE GUIDANCE — MANDATORY COMPLIANCE

This document is the official source for debugging and troubleshooting Azure production issues. Follow these instructions to diagnose and resolve common Azure service problems systematically.

Triggers

Activate this skill when user wants to:

  • Debug or troubleshoot production issues
  • Diagnose errors in Azure services
  • Analyze application logs or metrics
  • Fix image pull, cold start, or health probe issues
  • Investigate why Azure resources are failing
  • Find root cause of application errors
  • Troubleshoot App Service issues (high CPU, deployment failures, crashes, slow responses, TLS/custom domains)
  • Respond to prompts like "troubleshoot app service", "app service high CPU", or "app service deployment failure"
  • Troubleshoot Azure Function Apps (invocation failures, timeouts, binding errors)
  • Find the App Insights or Log Analytics workspace linked to a Function App
  • Troubleshoot AKS clusters, nodes, pods, ingress, or Kubernetes networking issues
  • Troubleshoot Azure VM connectivity issues (RDP/SSH failures, port 3389/22 timeouts, NSG or firewall blocking, credential resets)
  • Troubleshoot Azure Messaging SDK issues (Event Hubs, Service Bus connection failures, AMQP errors, message lock issues)

Rules

  1. Start with systematic diagnosis flow
  2. Use AppLens (MCP) for AI-powered diagnostics when available
  3. Check resource health before deep-diving into logs
  4. Select appropriate troubleshooting guide based on service type
  5. Document findings and attempted remediation steps
  6. Route AKS incidents to the dedicated AKS troubleshooting document

Quick Diagnosis Flow

  1. Identify symptoms - What's failing?
  2. Check resource health - Is Azure healthy?
  3. Review logs - What do logs show?
  4. Analyze metrics - Performance patterns?
  5. Investigate recent changes - What changed?

Troubleshooting Guides by Service

ServiceCommon IssuesReference
Container AppsImage pull failures, cold starts, health probes, port mismatchescontainer-apps/
App ServiceHigh CPU, deployment failures, crashes, slow responses, TLS/custom domainsapp-service/
Function AppsApp details, invocation failures, timeouts, binding errors, cold starts, missing app settingsfunctions/
AKSCluster access, nodes, kube-system, scheduling, crash loops, ingress, DNS, upgradesAKS Troubleshooting
ComputeVM RDP/SSH connectivity, NSG/firewall blocks, credential resets, VM agent/tooling issuesVM Connectivity Troubleshooting
MessagingEvent Hubs & Service Bus SDK errors, AMQP failures, message lock, connectivityMessaging Troubleshooting

Routing

  • Keep Container Apps and Function Apps diagnostics in this parent skill.
  • Route active AKS incidents, AKS-specific intake, evidence gathering, and remediation guidance to AKS Troubleshooting.
  • Route Azure VM RDP/SSH connectivity, NSG/firewall, credential reset, and VM agent troubleshooting to VM Connectivity Troubleshooting.
  • Route Azure Messaging SDK troubleshooting (Event Hubs, Service Bus) to Messaging Troubleshooting.

Quick Reference

Common Diagnostic Commands

# Check resource health
az resource show --ids RESOURCE_ID
# View activity log
az monitor activity-log list -g RG --max-events 20
# Container Apps logs
az containerapp logs show --name APP -g RG --follow
# Function App logs (query App Insights traces)
az monitor app-insights query --apps APP-INSIGHTS -g RG \
  --analytics-query "traces | where timestamp > ago(1h) | order by timestamp desc | take 50"

AppLens (MCP Tools)

For AI-powered diagnostics, use:

mcp_azure_mcp_applens
  intent: "diagnose issues with <resource-name>"
  command: "diagnose"
  parameters:
    resourceId: "<resource-id>"

Provides:
- Automated issue detection
- Root cause analysis
- Remediation recommendations

Azure Monitor (MCP Tools)

For querying logs and metrics:

mcp_azure_mcp_monitor
  intent: "query logs for <resource-name>"
  command: "logs_query"
  parameters:
    workspaceId: "<workspace-id>"
    query: "<KQL-query>"

See kql-queries.md for common diagnostic queries.


Check Azure Resource Health

Using MCP

mcp_azure_mcp_resourcehealth
  intent: "check health status of <resource-name>"
  command: "get"
  parameters:
    resourceId: "<resource-id>"

Using CLI

# Check specific resource health
az resource show --ids RESOURCE_ID

# Check recent activity
az monitor activity-log list -g RG --max-events 20

References

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
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
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