azure-storage

tarafından microsoft

Azure Storage Hizmetleri; Blob Storage, Dosya Paylaşımları, Kuyruk Storage, Tablo Storage ve Data Lake’i içerir. Depolama erişim katmanları (hot, cool, cold, archive), her katmanın ne zaman kullanılacağı ve katman karşılaştırması hakkında soruları yanıtlar. Nesne depolama, SMB dosya paylaşımları, async mesajlaşma, NoSQL anahtar-değer ve büyük veri analitiği sağlar. Yaşam döngüsü yönetimini içerir. ŞUNLAR İÇİN KULLANIN: blob storage, dosya paylaşımları, kuyruk storage, tablo storage, data lake, dosya yükleme, blob indirme, depolama hesapları, erişim katmanları, depolama katmanları, hot cool cold archive, depolama katmanı karşılaştırması, depolama katmanları ne zaman kullanılır, yaşam döngüsü yönetimi, Azure Storage kavramları. ŞUNLAR İÇİN KULLANMAYIN: SQL veritabanları, Cosmos DB (azure-prepare kullanın), Event Hubs veya Service Bus ile mesajlaşma (azure-messaging kullanın).

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: Run /azure:setup or enable via /mcp.

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.

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
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
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