azure-enterprise-infra-planner

bởi microsoft

Architect and provision enterprise Azure infrastructure from workload descriptions. For cloud architects and platform engineers planning networking, identity, security, compliance, and multi-resource topologies with WAF alignment. Generates Bicep or Terraform directly (no azd). WHEN: 'plan Azure infrastructure', 'architect Azure landing zone', 'design hub-spoke network', 'plan multi-region DR topology', 'set up VNets firewalls and private endpoints', 'subscription-scope Bicep deployment', 'Azure Backup for VM workloads'. PREFER azure-prepare FOR app-centric workflows.

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

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development