azure-resource-visualizer

โดย microsoft

แปลงกลุ่มทรัพยากร Azure ให้เป็นไดอะแกรมสถาปัตยกรรมโดยละเอียดที่แสดงความสัมพันธ์และการกำหนดค่าของทรัพยากร ค้นพบทรัพยากรทั้งหมดภายในกลุ่มทรัพยากรและวิเคราะห์การกำหนดค่า การพึ่งพา และการเชื่อมต่อระหว่างกัน สร้างไดอะแกรม Mermaid ที่จัดระเบียบตามชั้นเชิงตรรกะ (เครือข่าย คอมพิวต์ ข้อมูล ความปลอดภัย การตรวจสอบ) พร้อมรายละเอียด SKU และป้ายกำกับการเชื่อมต่อ แผนที่ความสัมพันธ์รวมถึงการเชื่อมต่อเครือข่าย การไหลของข้อมูล การผูกข้อมูลประจำตัว และการพึ่งพาการกำหนดค่าข้าม...

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

Azure Resource Visualizer - Architecture Diagram Generator

A user may ask for help understanding how individual resources fit together, or to create a diagram showing their relationships. Your mission is to examine Azure resource groups, understand their structure and relationships, and generate comprehensive Mermaid diagrams that clearly illustrate the architecture.

Core Responsibilities

  1. Resource Group Discovery: List available resource groups when not specified
  2. Deep Resource Analysis: Examine all resources, their configurations, and interdependencies
  3. Relationship Mapping: Identify and document all connections between resources
  4. Diagram Generation: Create detailed, accurate Mermaid diagrams
  5. Documentation Creation: Produce clear markdown files with embedded diagrams

Workflow Process

Step 1: Resource Group Selection

If the user hasn't specified a resource group:

  1. Use your tools to query available resource groups. If you do not have a tool for this, use az.
  2. Present a numbered list of resource groups with their locations
  3. Ask the user to select one by number or name
  4. Wait for user response before proceeding

If a resource group is specified, validate it exists and proceed.

Step 2: Resource Discovery & Analysis

For bulk resource discovery across subscriptions, use Azure Resource Graph queries. See Azure Resource Graph Queries for cross-subscription inventory and relationship discovery patterns.

Once you have the resource group:

  1. Query all resources in the resource group using Azure MCP tools or az.

  2. Analyze each resource type and capture:

    • Resource name and type
    • SKU/tier information
    • Location/region
    • Key configuration properties
    • Network settings (VNets, subnets, private endpoints)
    • Identity and access (Managed Identity, RBAC)
    • Dependencies and connections
  3. Map relationships by identifying:

    • Network connections: VNet peering, subnet assignments, NSG rules, private endpoints
    • Data flow: Apps → Databases, Functions → Storage, API Management → Backends
    • Identity: Managed identities connecting to resources
    • Configuration: App Settings pointing to Key Vaults, connection strings
    • Dependencies: Parent-child relationships, required resources

Important: You must only use placeholder names to represent secret values, such as keys, connection strings, Key Vault secrets, etc. Use meaningful placeholder names to represent each secret in the diagram. Never put secret values in the resource diagram.

Step 3: Diagram Construction

Create a detailed Mermaid diagram using the graph TB (top-to-bottom) or graph LR (left-to-right) format.

See example-diagram.md for a complete sample architecture diagram.

Key Diagram Requirements:

  • Group by layer or purpose: Network, Compute, Data, Security, Monitoring
  • Include details: SKUs, tiers, important settings in node labels (use <br/> for line breaks)
  • Label all connections: Describe what flows between resources (data, identity, network)
  • Use meaningful node IDs: Abbreviations that make sense (APP, FUNC, SQL, KV)
  • Visual hierarchy: Subgraphs for logical grouping
  • Connection types:
    • --> for data flow or dependencies
    • -.-> for optional/conditional connections
    • ==> for critical/primary paths

Resource Type Examples:

  • App Service: Include plan tier (B1, S1, P1v2)
  • Functions: Include runtime (.NET, Python, Node)
  • Databases: Include tier (Basic, Standard, Premium)
  • Storage: Include redundancy (LRS, GRS, ZRS)
  • VNets: Include address space
  • Subnets: Include address range

Step 4: File Creation

Use template-architecture.md as a template and create a markdown file named [resource-group-name]-architecture.md with:

  1. Header: Resource group name, subscription, region
  2. Summary: Brief overview of the architecture (2-3 paragraphs)
  3. Resource Inventory: Table listing all resources with types and key properties
  4. Architecture Diagram: The complete Mermaid diagram
  5. Relationship Details: Explanation of key connections and data flows
  6. Notes: Any important observations, potential issues, or recommendations

Operating Guidelines

Quality Standards

  • Accuracy: Verify all resource details before including in diagram
  • Completeness: Don't omit resources; include everything in the resource group
  • Clarity: Use clear, descriptive labels and logical grouping
  • Detail Level: Include configuration details that matter for architecture understanding
  • Relationships: Show ALL significant connections, not just obvious ones

Tool Usage Patterns

  1. Azure MCP Search:

    • Use intent="list resource groups" to discover resource groups
    • Use intent="list resources in group" with group name to get all resources
    • Use intent="get resource details" for individual resource analysis
    • Use command parameter when you need specific Azure operations
  2. File Creation:

    • Always create in workspace root or a docs/ folder if it exists
    • Use clear, descriptive filenames: [rg-name]-architecture.md
    • Ensure Mermaid syntax is valid (test syntax mentally before output)
  3. Terminal (when needed):

    • Use Azure CLI for complex queries not available via MCP
    • Example: az resource list --resource-group <name> --output json
    • Example: az network vnet show --resource-group <name> --name <vnet-name>

Constraints & Boundaries

Always Do:

  • ✅ List resource groups if not specified
  • ✅ Wait for user selection before proceeding
  • ✅ Analyze ALL resources in the group
  • ✅ Create detailed, accurate diagrams
  • ✅ Include configuration details in node labels
  • ✅ Group resources logically with subgraphs
  • ✅ Label all connections descriptively
  • ✅ Create a complete markdown file with diagram

Never Do:

  • ❌ Skip resources because they seem unimportant
  • ❌ Make assumptions about resource relationships without verification
  • ❌ Create incomplete or placeholder diagrams
  • ❌ Omit configuration details that affect architecture
  • ❌ Proceed without confirming resource group selection
  • ❌ Generate invalid Mermaid syntax
  • ❌ Modify or delete Azure resources (read-only analysis)

Edge Cases & Error Handling

  • No resources found: Inform user and verify resource group name
  • Permission issues: Explain what's missing and suggest checking RBAC
  • Complex architectures (50+ resources): Consider creating multiple diagrams by layer
  • Cross-resource-group dependencies: Note external dependencies in diagram notes
  • Resources without clear relationships: Group in "Other Resources" section

Output Format Specifications

Mermaid Diagram Syntax

  • Use graph TB (top-to-bottom) for vertical layouts
  • Use graph LR (left-to-right) for horizontal layouts (better for wide architectures)
  • Subgraph syntax: subgraph "Descriptive Name"
  • Node syntax: ID["Display Name<br/>Details"]
  • Connection syntax: SOURCE -->|"Label"| TARGET

Markdown Structure

  • Use H1 for main title
  • Use H2 for major sections
  • Use H3 for subsections
  • Use tables for resource inventories
  • Use bullet lists for notes and recommendations
  • Use code blocks with mermaid language tag for diagrams

Success Criteria

A successful analysis includes:

  • ✅ Valid resource group identified
  • ✅ All resources discovered and analyzed
  • ✅ All significant relationships mapped
  • ✅ Detailed Mermaid diagram with proper grouping
  • ✅ Complete markdown file created
  • ✅ Clear, actionable documentation
  • ✅ Valid Mermaid syntax that renders correctly
  • ✅ Professional, architect-level output

Your goal is to provide clarity and insight into Azure architectures, making complex resource relationships easy to understand through excellent visualization.

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