azure-enterprise-infra-planner

tarafından microsoft

İş yükü açıklamalarından kurumsal Azure altyapısını mimarileştirin ve sağlayın. Ağ, kimlik, güvenlik, uyumluluk ve WAF uyumlu çok kaynaklı topolojiler planlayan bulut mimarları ve platform mühendisleri için. Doğrudan Bicep veya Terraform üretir (azd yok). NE ZAMAN: 'Azure altyapısı planla', 'Azure landing zone mimarileştir', 'hub-spoke ağ tasarla', 'çok bölgeli DR topolojisi planla', 'VNets güvenlik duvarları ve özel uç noktalar kur', 'abonelik kapsamlı Bicep dağıtımı', 'VM iş yükleri için Azure Backup'. Uygulama merkezli iş akışları için azure-prepare'ı TERCİH ET.

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

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