azure-cloud-migrate

tarafından 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.

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Set up AI Runway on AKS — from bare cluster to running model. Covers cluster verification, controller install, GPU assessment, provider setup, and first deployment. WHEN: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development