インフラ・DevOpsのスキル

Azure Advisorの推奨事項やサービス廃止情報を取得し、件数・内訳・影響を受けるリソースの確認から、推奨事項の対応状態の更新まで扱うスキルです。

• 推奨事項の件数や内訳の確認
• 推奨事項が影響するリソースの特定
• サービス廃止情報の確認

Azure Advisorの推奨事項について、対象リソースに合った修正手順を整理します。公式の修正情報やMicrosoft Learnを根拠に、警告や確認方法も案内します。

• Advisorの推奨事項に対応したいとき
• 対象リソースの修正手順を確認したいとき
• 修正情報がない場合に公式資料を探すとき

Azure portalで目的の操作画面を探し、直接開くリンクを生成します。対象リソースのURLやIDと自然な言葉の検索文から、対応するメニューを見つけるスキルです。

• リソースの操作画面を探したいとき
• リソースIDから直接リンクを作りたいとき
• 自然な言葉でメニューを探したいとき

稼働中のAzure Kubernetes Serviceの障害を、ログや状態を読み取って調査します。Pod停止や通信障害、更新の停滞を証拠から切り分け、報告書にまとめるスキル。

• Podの異常終了や起動待ちを調べたいとき
• DNSや外部接続の障害調査
• ノードプール拡張とクォータの障害調査

AKSのノードやPodの通信を範囲を限定して記録し、Azureのネットワーク設定と合わせて収集することで、パケットが失われる場所を調べるための証拠をそろえるスキル。

• AKSノードの通信を記録したいとき
• パケット損失の証拠を集めたいとき
• 通信記録とAzure設定の収集

AKSで発生した既知のエラーを、詳細メッセージと発生条件まで照合し、文書化された原因・修正方法・Microsoft Learnの出典と読み取り専用の確認方法を案内します。

• 特定のAKSエラーの対処法を調べたいとき
• ノードプール作成失敗の原因確認
• AKSリソース変更前の確認手順の検討

AKSのGPUやKAITOの運用障害を、読み取り専用の情報で調査します。Podの待機やメモリ不足、拡張時の問題を切り分け、根拠と未確認事項を整理します。

• GPU Podの待機原因を調べたいとき
• コンテナとGPUのメモリ不足の切り分け
• KAITOの準備未完了を調べたいとき

Azure OpenAIモデルの配置を対話形式で進め、バージョン、提供方式、処理容量、コンテンツフィルターなどを選んで、確認後にデプロイするスキルです。

• モデルの特定バージョンを配置したいとき
• 提供方式と処理容量を指定したいとき
• コンテンツフィルターを選びたいとき

Azure OpenAIモデルの配置先を、リージョンの空き容量から選んでデプロイします。現在の地域を優先して確認し、容量が足りなければ代替候補を提示します。

• 既定の設定でモデルを配置したいとき
• 現在の地域の容量不足で代替先を探す
• 地域別のモデル用空き容量の比較

Azure上の仮想マシンやWebアプリなどを、複数のサブスクリプションにまたがって検索・一覧化します。タグの不足や未接続ディスクの確認にも使えます。

• Azureリソースを横断棚卸ししたいとき
• WebアプリやApp Serviceの一覧確認
• タグが不足したリソースの確認

Azureのリソース利用上限と現在の使用量を確認し、リージョンごとの残り枠を比較するスキル。デプロイ前の枠の確認や上限超過の調査、増枠申請に使えます。

• デプロイ前に残りの利用枠を確認したいとき
• Azureのリージョン別利用枠の比較
• 上限超過エラーの原因を調べたいとき

Azure内のプラン変更やサービス移行に向け、現状評価から設定移行・検証までを支援し、旧Azure Java SDKを使うソースコードの更新も扱うスキル。

• Functionsの移行候補と準備状況の評価
• FunctionsをFlex Consumptionへ移行
• Azure Managed Redisへ移行したいとき

Azureへのデプロイ前に、設定やインフラ定義、ロール割り当て、マネージドIDの権限を検証し、準備状況と修正が必要な問題を確認するスキルです。

• デプロイ前の準備状況を確認したいとき
• azure.yamlやBicepの検証
• ロール割り当てやマネージドIDの権限確認

Azureへの公開前にソースコードや設定を静的に調べ、アプリの完成度、依存関係、フレームワークの対応状況から、デプロイの障害と必要な準備を整理するスキル。

• Azure公開前の準備状況を知りたいとき
• 依存関係とフレームワークの互換性確認
• 不足設定やデプロイの障害を調べたいとき

既存のWebアプリやAPIをAzure Kubernetes Serviceへ配備するスキル。構成を検出し、コンテナ化から設定生成、安全要件の検証、配備確認まで進めます。

• 既存のWebアプリやAPIをAKSへ配備
• コンテナとKubernetes設定の作成
• 配備時の安全要件エラーの調査

Azureの本番障害を、リソースの稼働状況・ログ・性能指標・直近の変更から調査し、サービスごとの原因の切り分けと対処方針の整理を支援するスキル。

• App Serviceの高CPUやデプロイ失敗調査
• Container Appsの起動失敗や503調査
• AKSの障害やVM接続失敗を調べたいとき

Azure OpenAIモデルの配置候補を、必要な処理量に応じて調べます。アクセス可能なリージョンとプロジェクトを比較し、提供容量と契約ごとの利用枠を確認して候補を順位付きで示します。

• 必要なTPMを満たす配置先を探したいとき
• リージョン別のモデル提供状況の比較
• 利用枠エラー後に別の配置先を探したいとき

Azure FunctionsとAzure App Serviceの障害への備えを点検するスキル。冗長化や稼働確認、別リージョンへの切り替えを評価し、確認を得て設定改善まで進めます。

• 公開済みAzureアプリの信頼性点検
• ゾーン冗長化とヘルスチェックの設定
• BicepやTerraformへの設定反映

AIエージェントごとにMicrosoft Entraの認証用IDを作成し、個別の権限付与やユーザー代理の認証、組織をまたぐトークン交換の実装を支援するスキル。

• エージェントごとに認証用IDを作成
• 個々のエージェントに権限を設定
• ユーザー代理の認証を実装したいとき

Azureの仮想マシンや仮想マシン群について、用途に合う構成・料金の比較、作成、必要な容量の予約、管理・監視の相談を適切な手順へ振り分けるスキル。

• 用途に合うVM構成と料金を比較したいとき
• VMやVMSSを作成したいとき
• VMの容量予約と関連付けの管理

既存のAKSクラスターにAI Runwayを導入し、GPUの互換性確認から推論用ソフトウェアの選定、最初のAIモデルの配置と動作確認までを案内します。

• 既存AKSにAI Runwayを導入したいとき
• モデル配置前のGPU互換性確認
• 推論用ソフトウェアの選定と導入

Flask・Django・FastAPIなどのPythonアプリをAzure App ServiceのLinux環境へデプロイし、必要なリソースの作成や起動設定も進めるスキル。

• FlaskやDjangoをAzureに配置したいとき
• FastAPIの起動設定とデプロイ
• Pythonアプリの配置先リソース作成

Azureのファイル保存・共有やキューなどの用途を整理し、データの一覧取得・転送、アクセス頻度に応じた保存階層の比較とライフサイクル管理を支援するスキル。

• Blobへのファイルの保存と取得
• アカウントや保存内容の一覧確認
• Hot・Cool・Cold・Archiveの比較

Azureのリソースグループを調べ、ネットワークやデータの流れ、認証などの関係をMermaidの構成図にまとめ、一覧表と説明付きのMarkdown資料を作るスキル。

• 既存Azure環境の構成図を作りたいとき
• ネットワーク接続とデータの流れの確認
• 引き継ぎ用のリソース資料を作りたいとき