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azure-compute

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Azure-VM-Größenempfehlungen abrufen

Dieses Skill empfiehlt Azure-Virtuelle-Maschinen-Größen und VM Scale Set-Konfigurationen basierend auf Workload-Anforderungen, Leistungsanforderungen und Budgetbeschränkungen. Es fragt die öffentliche Azure Retail Prices API ab, um Kostenschätzungen bereitzustellen, ohne ein Azure-Abonnement zu erfordern.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
📊 71 Angemessen
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Verwendung von "azure-compute". What Azure VM should I use for a dev/test environment with light traffic?

Erwartetes Ergebnis:

Für eine Dev/Test-Umgebung mit leichtem Datenverkehr empfehle ich die B-Serie (burstbare) VMs. Diese bieten die niedrigsten Kosten mit Credits, die intermittierende Lasten bewältigen:

| VM Size | vCPUs | RAM | $/hr (eastus) | Best For |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Standard_B2s | 2 | 8 GB | ~$0.04 | Light dev/test, small websites |
| Standard_B4ms | 4 | 16 GB | ~$0.08 | Moderate dev workloads |
| Standard_B2ps_v2 | 2 | 4 GB | ~$03 | Very light, bursty workloads |

Kompromiss: B-Serie-VMs drosseln, wenn die Credits aufgebraucht sind. Für konsistente Leistung sollten Sie die D-Serie in Betracht ziehen.

Verwendung von "azure-compute". Compare D-series vs E-series for a SQL Server database

Erwartetes Ergebnis:

Für einen SQL Server-Workload ist die E-Serie (Memory Optimized) normalerweise die bessere Wahl:

| Family | Strength | VM Size | vCPUs | RAM | $/hr |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| E-series | High memory:CPU | Standard_E4ds_v5 | 4 | 32 GB | ~$0.25 |
| E-series | High memory:CPU | Standard_E8ds_v5 | 8 | 64 GB | ~$0.50 |
| D-series | Balanced | Standard_D4ds_v5 | 4 | 16 GB | ~$0.17 |

Empfehlung: E-Serie für Produktionsdatenbanken. Das höhere Speicher-zu-CPU-Verhältnis bietet Platz für Buffer Pools, Indizes und Query-Caching.

Sicherheitsaudit

Sicher
v1 • 2/28/2026

All static findings are false positives. The detected patterns are code examples within markdown documentation showing API usage (curl, bash, PowerShell) and public Azure endpoints. The skill is a legitimate Microsoft Azure VM recommendation tool that uses only public, unauthenticated APIs. No executable code, no credentials, no deployments - purely informational recommendations.

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Gescannte Dateien
453
Analysierte Zeilen
2
befunde
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Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (115)
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🌐 Netzwerkzugriff (35)

Erkannte Muster

External Commands in DocumentationPublic Azure API Endpoints
Auditiert von: claude

Qualitätsbewertung

45
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
20
Community
100
Sicherheit
91
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Planung einer neuen Anwendungsbereitstellung

Ein Entwicklungsteam plant die Bereitstellung einer neuen Webanwendung in Azure und muss die richtige VM-Größe auswählen. Sie geben ihren Workload als stateless API-Backend mit moderatem Datenverkehr an.

Kostenoptimierungsüberprüfung

Ein Cloud-Architekt muss die Preise verschiedener VM-Familien und -Größen für einen Datenbankserver mit hohem Speicherbedarf vergleichen. Er möchte die Kosten für Reservierungen im Vergleich zu Pay-as-you-go verstehen.

ML-Workload-Dimensionierung

Ein Data-Science-Team benötigt GPU-fähige VMs für das Modelltraining. Sie möchten die Optionen der NC-Serie vs. ND-Serie vergleichen und die Preisunterschiede für ihr Budget verstehen.

Probiere diese Prompts

Grundlegende VM-Empfehlung
What Azure VM size should I use for a web server with moderate traffic?
Workload-spezifische Dimensionierung
I need a VM for a memory-intensive database workload with 64GB RAM. Which Azure VM family and size do you recommend?
GPU-VM-Vergleich
Compare the available GPU VM sizes for deep learning training. Include pricing estimates for ND-series in East US region.
VMSS vs. Einzel-VM-Entscheidung
Should I use a single VM or a VM Scale Set for a stateless API that needs to handle variable traffic with autoscaling?

Bewährte Verfahren

  • Überprüfen Sie Empfehlungen immer gegen die aktuelle Azure-Dokumentation, da sich VM-Fähigkeiten und Preise häufig ändern
  • Verwenden Sie die B-Serie für Dev/Test und burstbare Workloads, um Kosten zu minimieren, und skalieren Sie dann auf D- oder E-Serie für die Produktion
  • Abfragen der Azure Retail Prices API für Echtzeit-Preise und Vergleichen über Regionen hinweg zur Kostenoptimierung

Vermeiden

  • Verwendung von General-Purpose-VMs für speicherintensive Datenbanken (sollte E-Serie oder M-Serie verwenden)
  • Bereitstellung von Einzel-VMs für stateless Workloads, die Autoskalierung benötigen (sollte VMSS verwenden)
  • Auswahl der neuesten Generation ohne Berücksichtigung der Preise - ältere Generationen wie Dv4 können günstiger sein

Häufig gestellte Fragen

Erfordert dieses Skill ein Azure-Abonnement?
Nein. Das Skill verwendet die öffentliche Azure Retail Prices API, die nicht authentifiziert ist. Sie können VM-Empfehlungen und Preise ohne ein Azure-Konto erhalten.
Kann dieses Skill VMs in Azure bereitstellen?
Nein. Dieses Skill bietet nur Empfehlungen. Für die Bereitstellung verwenden Sie das azure-deploy Skill oder Azure CLI-Befehle.
Wie genau sind die Preisschätzungen?
Die Preise stammen aus Azure's öffentlicher Retail Prices API und werden täglich aktualisiert. Die tatsächlichen Preise können leicht variieren und beinhalten keine Steuern oder regionsspezifischen Rabatte.
Was ist der Unterschied zwischen B-Serie und D-Serie VMs?
B-Serie sind burstbar - sie haben eine niedrige Baseline-CPU-Leistung mit Credits für Bursts. D-Serie bieten konsistente, dedizierte Leistung. B-Serie sind günstiger für Dev/Test; D-Serie für Produktion.
Wann sollte ich VM Scale Sets anstelle einer einzelnen VM verwenden?
Verwenden Sie VMSS, wenn Sie Autoskalierung, hohe Verfügbarkeit über Fehlerdomänen oder mehrere identische Instanzen benötigen. Verwenden Sie eine Einzel-VM für Dev/Test, Jumpboxes oder Workloads, die nie skalieren.
Kann dieses Skill bei der GPU-VM-Auswahl helfen?
Ja. Das Skill empfiehlt GPU-Familien (NC für Training, ND für groß angelegte KI, NV für Visualisierung) basierend auf Ihrem Workload-Typ und bietet Preisvergleiche.