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在 AKS 上設定 AI Runway — 從裸叢集到執行模型。涵蓋叢集驗證、控制器安裝、GPU 評估、提供者設定及首次…

在AKS上設定AI Runway——從裸叢集到執行模型。涵蓋叢集驗證、控制器安裝、GPU評估、供應商設定及首次部署。時機：「設定AI Runway」、「上線AKS叢集」、「安裝AI Runway」、「airunway設定」、「部署模型至AKS」、「在AKS上進行GPU推論」、「在AKS上設定KAITO」、「在AKS上執行LLM」、「在AKS上使用vLLM」、「在AKS上設定模型服務」、「AI Runway控制器」。

使用 Azure Application Insights 檢測 Web 應用程式的指南與參考資料，涵蓋 SDK 設定、遙測模式，以及 Azure 中託管的 ASP.NET Core 與 Node.js 應用程式設定。區分此技能（參考與指引）與 azure-prepare（實際實作）；當使用者想為專案加入檢測功能時，請呼叫 azure-prepare。提供 Azure App Service 中 C# ASP.NET Core 應用程式的自動檢測指引，以及手動...

使用Azure Application Insights檢測Web應用程式的指南。提供遙測模式、SDK設定與組態參考。適用時機：如何檢測應用程式、App Insights SDK、遙測模式、什麼是App Insights、Application Insights指南、檢測範例、APM最佳實踐。

使用Application Insights JavaScript SDK（@microsoft/applicationinsights-web）為瀏覽器/Web應用程式進行檢測。適用於真實使用者監控（RUM）——頁面檢視、點擊、AJAX/fetch依賴、例外、自訂事件，以及與後端OpenTelemetry追蹤關聯的瀏覽器端GenAI代理追蹤。涵蓋SDK載入器指令碼與npm設定、框架擴充（React、React Native、Angular）、點擊分析、遙測初始化器，以及從瀏覽器發出的代理/工具/模型span的OTel GenAI語意慣例。

將 Azure API 管理配置為 AI 閘道，用於模型、MCP 工具和代理，並內建治理策略。支援語意快取（節省 60-80% 成本）、Token 速率限制、內容安全過濾以及跨 AI 後端的越獄檢測。新增 Azure OpenAI、AI Foundry 模型，或將現有 API 轉換為 MCP 工具作為受管後端，並具備負載平衡功能。包含五大核心策略類別：驗證、語意快取查詢、Token 限制、內容安全及 Token 指標...

Azure 合規性掃描、Key Vault 到期稽核，以及資源組態驗證。執行 azqr（Azure 快速審查）以針對訂閱與資源群組的最佳做法進行全面合規性評估。監控 Key Vault 金鑰、祕密與憑證的到期日期，並識別未設定到期原則的項目。使用 Resource Graph 查詢偵測孤立、設定錯誤及不合規的資源。依優先順序（重大、高、...）分類發現結果。

根據工作負載需求和預算，推薦 Azure VM 大小、擴展集和配置。分析工作負載類型、效能需求、擴展需求和成本，建議 2–3 個 VM 或 VMSS 選項並說明取捨。透過即時 Microsoft 文件驗證建議；若擷取失敗則回退至參考檔案。查詢未經驗證的 Azure 零售價格 API 以取得當前定價，無需 Azure 訂閱。透過決策樹引導 VM 與 VMSS 的選擇...

Azure VM和VMSS路由器，用於建議、定價、自動擴展、編排、連線疑難排解和容量保留。適用時機：Azure VM、VMSS、擴展集、建議、比較、伺服器、網站、可爆量、輕量、VM系列、工作負載、GPU、學習、模擬、開發/測試、後端、自動擴展、負載平衡器、彈性編排、統一編排、成本估算、連線、拒絕、Linux、黑屏、重設密碼、連線至VM、連接埠3389、NSG、疑難排解、容量保留、CRG、保留VM、保證容量、預先佈建容量、CRG關聯、CRG解除關聯。

Azure Batch SDK for Java。使用集區、作業、工作與計算節點執行大規模平行與HPC批次作業。 觸發詞：「BatchClient java」、「azure batch java」、「batch pool java」、「batch job java」、「HPC java」、「parallel computing java」。

Azure Container Registry 的 Python SDK。用於管理容器映像、成品和存放庫。 觸發詞：「azure-containerregistry」、「ContainerRegistryClient」、「容器映像」、「docker registry」、「ACR」。

統一的Azure成本管理：查詢歷史成本、預測未來支出，並進行優化以減少浪費。適用情境：「Azure成本」、「Azure支出」……

執行已準備好應用程式的 Azure 部署，具備內建錯誤復原與驗證功能。需要 .azure/plan.md 檔案，且其狀態需為來自 azure-validate 與 azure-prepare 技能的「已驗證」；若缺少任一先決條件，則不會繼續執行。會執行 azd up、azd deploy、terraform apply 及 az deployment 命令，並包含錯誤處理與部署後驗證。包含部署前檢查清單、基於配方（recipe）的部署工作流程，以及部署後針對 SQL 受控識別與 Entity 的設定。

針對Azure生產問題的系統性診斷與修復，使用AppLens、Monitor及資源健康狀態。涵蓋Container Apps、Function Apps與AKS的疑難排解，並提供服務專屬指南，處理映像提取、冷啟動、健康探測、調用失敗及節點/容器問題。整合AppLens（MCP）進行AI驅動的根本原因分析，以及Azure Monitor（MCP）進行基於KQL的日誌與指標查詢。提供五步驟診斷流程：識別症狀、檢查資源健康狀態、檢視...

使用AppLens、Azure Monitor、資源健康狀態和安全分流來調試Azure上的生產問題。適用時機：調試生產問題、疑難排解應用程式服務、應用程式服務高CPU、應用程式服務部署失敗、疑難排解容器應用程式、疑難排解函數、疑難排解AKS、kubectl無法連線、kube-system/CoreDNS故障、Pod擱置、CrashLoop、節點未就緒、升級失敗、分析日誌、KQL、Insights、映像提取失敗、冷啟動問題、健康狀態探查失敗、資源健康狀態、錯誤的根本原因、疑難排解事件中樞、疑難排解服務匯流排、訊息SDK錯誤、AMQP連線失敗、訊息鎖定遺失、服務匯流排死信。

根據工作負載描述設計和佈建企業級 Azure 基礎設施。適用於規劃網路、身分識別等的雲端架構師與平台工程師。

規劃、建立並設定可用於生產環境的 Azure Kubernetes Service (AKS) 叢集。涵蓋 Day-0 檢查清單、SKU 選擇（Automatic 與 Standard）、網路選項（私人 API 伺服器、Azure CNI Overlay、輸出設定）、安全性，以及營運（自動擴展、升級策略、成本分析）。適用時機：建立 AKS 環境、佈建 AKS 環境、啟用 AKS 可觀測性、設計 AKS 網路、選擇 AKS SKU、保護 AKS、最佳化 AKS、調整 AKS Pod 大小、AKS 搶佔式節點、AKS 叢集自動擴展器。

使用KQL在Azure Data Explorer（Kusto/ADX）中查詢和分析數據，用於日誌分析、遙測和時間序列分析。適用場景：KQL查詢、Kusto數據庫查詢、Azure Data Explorer、ADX集群、日誌分析、時間序列數據、IoT遙測、異常檢測。

Azure Maps SDK for .NET。基於位置服務，包括地理編碼、路線規劃、渲染、地理定位和天氣。用於地址搜尋、路線指引、地圖圖磚、IP地理定位和天氣資料。觸發詞：「Azure Maps」、「MapsSearchClient」、「MapsRoutingClient」、「MapsRenderingClient」、「geocoding .NET」、「route directions」、「map tiles」、「geolocation」。

Azure Application Insights SDK for .NET。應用程式效能監控與可觀測性資源管理。用於建立Application Insights元件、Web測試、活頁簿、分析項目及API金鑰。觸發詞：「Application Insights」、「ApplicationInsights」、「App Insights」、「APM」、「應用程式監控」、「Web測試」、「可用性測試」、「活頁簿」。

使用Azure Playwright Workspaces（原Microsoft Playwright Testing）大規模執行Playwright測試。適用於跨雲端託管瀏覽器擴展瀏覽器測試、與CI/CD管道整合，或將測試結果發佈至Azure入口網站時。

Azure Monitor Ingestion SDK for Java。透過資料收集規則（DCR）與資料收集端點（DCE）將自訂日誌傳送至 Azure Monitor。 觸發詞：「LogsIngestionClient java」、「azure monitor ingestion java」、「custom logs java」、「DCR java」、「data collection rule java」。

Azure Monitor Ingestion SDK for Python。用於透過 Logs Ingestion API 將自訂日誌傳送至 Log Analytics 工作區。 觸發詞：「azure-monitor-ingestion」、「LogsIngestionClient」、「custom logs」、「DCR」、「data collection rule」、「Log Analytics」。

Azure Monitor OpenTelemetry Exporter for Java。將OpenTelemetry追蹤、指標和日誌匯出至Azure Monitor/Application Insights。 觸發詞：「AzureMonitorExporter java」、「opentelemetry azure java」、「application insights java otel」、「azure monitor tracing java」。 注意：此套件已棄用。請遷移至azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure。

適用於 Python 的 Azure Monitor OpenTelemetry Exporter。用於將低階 OpenTelemetry 資料匯出至 Application Insights。 觸發詞：「azure-monitor-opentelemetry-exporter」、「AzureMonitorTraceExporter」、「AzureMonitorMetricExporter」、「AzureMonitorLogExporter」。

Azure Monitor OpenTelemetry Distro for Python。用於一行式 Application Insights 設定，搭配自動儀器化。 觸發詞：「azure-monitor-opentelemetry」、「configure_azure_monitor」、「Application Insights」、「OpenTelemetry distro」、「auto-instrumentation」。

使用Azure Monitor和OpenTelemetry為JavaScript（@azure/monitor-opentelemetry）檢測應用程式。當需要為Node.js應用程式新增分散式追蹤、指標和日誌，並搭配Application Insights時使用。

Azure Monitor Query SDK for Java。針對Log Analytics工作區執行Kusto查詢，並從Azure資源查詢指標。 觸發詞：「LogsQueryClient java」、「MetricsQueryClient java」、「kusto query java」、「log analytics java」、「azure monitor query java」。 注意：此套件已棄用。請遷移至azure-monitor-query-logs和azure-monitor-query-metrics。

Azure Monitor Query SDK for Python。用於查詢Log Analytics工作區和Azure Monitor指標。 觸發詞：「azure-monitor-query」、「LogsQueryClient」、「MetricsQueryClient」、「Log Analytics」、「Kusto查詢」、「Azure指標」。

使用基礎設施即程式碼、設定和容器化技術，準備 Azure 應用程式以進行部署。根據應用程式類型和部署目標，生成 Bicep 或 Terraform 基礎設施程式碼、azure.yaml 設定和 Dockerfile。需要強制性的先規劃後執行工作流程：分析工作區、收集需求、選擇配方（AZD、AZCLI、Bicep 或 Terraform）、設計架構，然後在使用者批准後才執行。涵蓋新應用程式建立、現代化和更新；路由...