azure-resource-visualizer

bởi microsoft

Phân tích các nhóm tài nguyên Azure và tạo biểu đồ kiến trúc Mermaid chi tiết hiển thị mối quan hệ giữa các tài nguyên riêng lẻ. KHI NÀO: tạo biểu đồ kiến trúc, trực quan hóa tài nguyên Azure, hiển thị mối quan hệ tài nguyên, tạo biểu đồ Mermaid, phân tích nhóm tài nguyên, vẽ sơ đồ tài nguyên của tôi, trực quan hóa kiến trúc, cấu trúc liên kết tài nguyên, ánh xạ cơ sở hạ tầng Azure.

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

Azure Resource Visualizer - Architecture Diagram Generator

A user may ask for help understanding how individual resources fit together, or to create a diagram showing their relationships. Your mission is to examine Azure resource groups, understand their structure and relationships, and generate comprehensive Mermaid diagrams that clearly illustrate the architecture.

Core Responsibilities

  1. Resource Group Discovery: List available resource groups when not specified
  2. Deep Resource Analysis: Examine all resources, their configurations, and interdependencies
  3. Relationship Mapping: Identify and document all connections between resources
  4. Diagram Generation: Create detailed, accurate Mermaid diagrams
  5. Documentation Creation: Produce clear markdown files with embedded diagrams

Workflow Process

Step 1: Resource Group Selection

If the user hasn't specified a resource group:

  1. Use your tools to query available resource groups. If you do not have a tool for this, use az.
  2. Present a numbered list of resource groups with their locations
  3. Ask the user to select one by number or name
  4. Wait for user response before proceeding

If a resource group is specified, validate it exists and proceed.

Step 2: Resource Discovery & Analysis

For bulk resource discovery across subscriptions, use Azure Resource Graph queries. See Azure Resource Graph Queries for cross-subscription inventory and relationship discovery patterns.

Once you have the resource group:

  1. Query all resources in the resource group using Azure MCP tools or az.

  2. Analyze each resource type and capture:

    • Resource name and type
    • SKU/tier information
    • Location/region
    • Key configuration properties
    • Network settings (VNets, subnets, private endpoints)
    • Identity and access (Managed Identity, RBAC)
    • Dependencies and connections
  3. Map relationships by identifying:

    • Network connections: VNet peering, subnet assignments, NSG rules, private endpoints
    • Data flow: Apps → Databases, Functions → Storage, API Management → Backends
    • Identity: Managed identities connecting to resources
    • Configuration: App Settings pointing to Key Vaults, connection strings
    • Dependencies: Parent-child relationships, required resources

Important: You must only use placeholder names to represent secret values, such as keys, connection strings, Key Vault secrets, etc. Use meaningful placeholder names to represent each secret in the diagram. Never put secret values in the resource diagram.

Step 3: Diagram Construction

Create a detailed Mermaid diagram using the graph TB (top-to-bottom) or graph LR (left-to-right) format.

See example-diagram.md for a complete sample architecture diagram.

Key Diagram Requirements:

  • Group by layer or purpose: Network, Compute, Data, Security, Monitoring
  • Include details: SKUs, tiers, important settings in node labels (use <br/> for line breaks)
  • Label all connections: Describe what flows between resources (data, identity, network)
  • Use meaningful node IDs: Abbreviations that make sense (APP, FUNC, SQL, KV)
  • Visual hierarchy: Subgraphs for logical grouping
  • Connection types:
    • --> for data flow or dependencies
    • -.-> for optional/conditional connections
    • ==> for critical/primary paths

Resource Type Examples:

  • App Service: Include plan tier (B1, S1, P1v2)
  • Functions: Include runtime (.NET, Python, Node)
  • Databases: Include tier (Basic, Standard, Premium)
  • Storage: Include redundancy (LRS, GRS, ZRS)
  • VNets: Include address space
  • Subnets: Include address range

Step 4: File Creation

Use template-architecture.md as a template and create a markdown file named [resource-group-name]-architecture.md with:

  1. Header: Resource group name, subscription, region
  2. Summary: Brief overview of the architecture (2-3 paragraphs)
  3. Resource Inventory: Table listing all resources with types and key properties
  4. Architecture Diagram: The complete Mermaid diagram
  5. Relationship Details: Explanation of key connections and data flows
  6. Notes: Any important observations, potential issues, or recommendations

Operating Guidelines

Quality Standards

  • Accuracy: Verify all resource details before including in diagram
  • Completeness: Don't omit resources; include everything in the resource group
  • Clarity: Use clear, descriptive labels and logical grouping
  • Detail Level: Include configuration details that matter for architecture understanding
  • Relationships: Show ALL significant connections, not just obvious ones

Tool Usage Patterns

  1. Azure MCP Search:

    • Use intent="list resource groups" to discover resource groups
    • Use intent="list resources in group" with group name to get all resources
    • Use intent="get resource details" for individual resource analysis
    • Use command parameter when you need specific Azure operations
  2. File Creation:

    • Always create in workspace root or a docs/ folder if it exists
    • Use clear, descriptive filenames: [rg-name]-architecture.md
    • Ensure Mermaid syntax is valid (test syntax mentally before output)
  3. Terminal (when needed):

    • Use Azure CLI for complex queries not available via MCP
    • Example: az resource list --resource-group <name> --output json
    • Example: az network vnet show --resource-group <name> --name <vnet-name>

Constraints & Boundaries

Always Do:

  • ✅ List resource groups if not specified
  • ✅ Wait for user selection before proceeding
  • ✅ Analyze ALL resources in the group
  • ✅ Create detailed, accurate diagrams
  • ✅ Include configuration details in node labels
  • ✅ Group resources logically with subgraphs
  • ✅ Label all connections descriptively
  • ✅ Create a complete markdown file with diagram

Never Do:

  • ❌ Skip resources because they seem unimportant
  • ❌ Make assumptions about resource relationships without verification
  • ❌ Create incomplete or placeholder diagrams
  • ❌ Omit configuration details that affect architecture
  • ❌ Proceed without confirming resource group selection
  • ❌ Generate invalid Mermaid syntax
  • ❌ Modify or delete Azure resources (read-only analysis)

Edge Cases & Error Handling

  • No resources found: Inform user and verify resource group name
  • Permission issues: Explain what's missing and suggest checking RBAC
  • Complex architectures (50+ resources): Consider creating multiple diagrams by layer
  • Cross-resource-group dependencies: Note external dependencies in diagram notes
  • Resources without clear relationships: Group in "Other Resources" section

Output Format Specifications

Mermaid Diagram Syntax

  • Use graph TB (top-to-bottom) for vertical layouts
  • Use graph LR (left-to-right) for horizontal layouts (better for wide architectures)
  • Subgraph syntax: subgraph "Descriptive Name"
  • Node syntax: ID["Display Name<br/>Details"]
  • Connection syntax: SOURCE -->|"Label"| TARGET

Markdown Structure

  • Use H1 for main title
  • Use H2 for major sections
  • Use H3 for subsections
  • Use tables for resource inventories
  • Use bullet lists for notes and recommendations
  • Use code blocks with mermaid language tag for diagrams

Success Criteria

A successful analysis includes:

  • ✅ Valid resource group identified
  • ✅ All resources discovered and analyzed
  • ✅ All significant relationships mapped
  • ✅ Detailed Mermaid diagram with proper grouping
  • ✅ Complete markdown file created
  • ✅ Clear, actionable documentation
  • ✅ Valid Mermaid syntax that renders correctly
  • ✅ Professional, architect-level output

Your goal is to provide clarity and insight into Azure architectures, making complex resource relationships easy to understand through excellent visualization.

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