azure-storage

โดย microsoft

บริการ Azure Storage ประกอบด้วย Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage และ Data Lake ตอบคำถามเกี่ยวกับระดับการเข้าถึงพื้นที่จัดเก็บข้อมูล (hot, cool, cold, archive) ควรใช้แต่ละระดับเมื่อใด และการเปรียบเทียบระดับ ให้บริการจัดเก็บวัตถุ, การแชร์ไฟล์ SMB, การส่งข้อความแบบอะซิงโครนัส, NoSQL แบบคีย์-ค่า และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงการจัดการวงจรชีวิต ใช้สำหรับ: blob storage, file shares, queue storage, table storage, data lake, อัปโหลดไฟล์, ดาวน์โหลด blobs, บัญชีพื้นที่จัดเก็บข้อมูล, ระดับการเข้าถึง, ระดับพื้นที่จัดเก็บข้อมูล, hot cool cold archive, การเปรียบเทียบระดับพื้นที่จัดเก็บข้อมูล, เมื่อใดควรใช้ระดับพื้นที่จัดเก็บข้อมูล, การจัดการวงจรชีวิต, แนวคิด Azure Storage ห้ามใช้สำหรับ: ฐานข้อมูล SQL, Cosmos DB (ใช้ azure-prepare), การส่งข้อความด้วย Event Hubs หรือ Service Bus (ใช้ azure-messaging)

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

Azure Storage Services

Services

ServiceUse WhenMCP ToolsCLI
Blob StorageObjects, files, backups, static contentazure__storageaz storage blob
File SharesSMB file shares, lift-and-shift-az storage file
Queue StorageAsync messaging, task queues-az storage queue
Table StorageNoSQL key-value (consider Cosmos DB)-az storage table
Data LakeBig data analytics, hierarchical namespace-az storage fs

MCP Server (Preferred)

When Azure MCP is enabled:

  • azure__storage with command storage_account_list - List storage accounts
  • azure__storage with command storage_container_list - List containers in account
  • azure__storage with command storage_blob_list - List blobs in container
  • azure__storage with command storage_blob_get - Download blob content
  • azure__storage with command storage_blob_put - Upload blob content

If Azure MCP is not enabled: In Copilot CLI or Claude Code, ask the user to run /mcp and enable Azure MCP; in other hosts, ask the user to enable Azure MCP through the host's MCP configuration.

CLI Fallback

# List storage accounts
az storage account list --output table

# List containers
az storage container list --account-name ACCOUNT --output table

# List blobs
az storage blob list --account-name ACCOUNT --container-name CONTAINER --output table

# Download blob
az storage blob download --account-name ACCOUNT --container-name CONTAINER --name BLOB --file LOCAL_PATH

# Upload blob
az storage blob upload --account-name ACCOUNT --container-name CONTAINER --name BLOB --file LOCAL_PATH

Storage Account Tiers

TierUse CasePerformance
StandardGeneral purpose, backupMilliseconds
PremiumDatabases, high IOPSSub-millisecond

Blob Access Tiers

TierAccess FrequencyCost
HotFrequentHigher storage, lower access
CoolInfrequent (30+ days)Lower storage, higher access
ColdRare (90+ days)Lower still
ArchiveRarely (180+ days)Lowest storage, rehydration required

Redundancy Options

TypeDurabilityUse Case
LRS11 ninesDev/test, recreatable data
ZRS12 ninesRegional high availability
GRS16 ninesDisaster recovery
GZRS16 ninesBest durability

Service Details

For deep documentation on specific services:

SDK Quick References

For building applications with Azure Storage SDKs, see the condensed guides:

For full package listing across all languages, see SDK Usage Guide.

Azure SDKs

For building applications that interact with Azure Storage programmatically, Azure provides SDK packages in multiple languages (.NET, Java, JavaScript, Python, Go, Rust). See SDK Usage Guide for package names, installation commands, and quick start examples.

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