La configuration de la surveillance d'applications dans Azure nécessite de comprendre les chaînes de connexion, l'instrumentation automatique et la configuration de la télémétrie. Cette compétence fournit des exemples de code prêts à l'emploi et des bonnes pratiques pour ajouter la surveillance Application Insights aux applications Python avec un minimum de modifications de code.

Cette compétence fournit à Claude Code des connaissances sur l'exportateur Azure Monitor OpenTelemetry pour Python, permettant aux développeurs d'envoyer des pipelines de télémétrie personnalisés directement vers Application Insights pour la surveillance et l'analyse.

Cette compétence aide les développeurs Java à exporter les traces, métriques et logs OpenTelemetry vers Azure Monitor et Application Insights. Elle fournit des exemples de code pour le package d'exportateur abandonné et des conseils pour migrer vers la solution autoconfigure recommandée.

Cette compétence permet à Claude Code d'envoyer des journaux d'application personnalisés aux espaces de travail Azure Monitor Log Analytics à l'aide de l'API officielle d'ingestion des journaux. Elle fournit des exemples de code et des meilleures pratiques pour intégrer la surveillance Azure dans les applications Python.

Les journaux d'application personnalisés nécessitent une surveillance centralisée dans Azure. Cette compétence vous aide à ingérer des journaux dans Azure Monitor en utilisant les règles de collecte de données et le SDK Java officiel.

Mettez à l'échelle vos tests de navigateur de bout en bout sur les navigateurs cloud hébergés par Azure sans gérer l'infrastructure. Intégrez-vous avec des pipelines CI/CD et consultez les résultats dans le portail Azure avec des rapports intégrés.

Cette compétence fournit de la documentation et des exemples de code pour gérer les organisations MongoDB Atlas en tant que ressources ARM Azure à l'aide du SDK Azure .NET. Elle permet aux développeurs d'intégrer MongoDB Atlas avec Azure Marketplace pour une facturation unifiée.

Les équipes de machine learning doivent déployer et gérer l'infrastructure de suivi d'expériences Weights & Biases sur Azure. Cette compétence fournit des conseils sur le SDK .NET pour le provisionnement des instances W&B, la configuration du SSO et la gestion des ressources d'observabilité ML.

Écrire manuellement du code pour le SDK de gestion Azure Fabric est complexe et chronophage. Cette compétence fournit des invites alimentées par l'IA qui génèrent du code Python propre et prêt pour la production afin de gérer les ressources Azure Fabric, notamment les workspaces, notebooks, lakehouses et pipelines de données.

Les développeurs doivent provisionner et gérer les ressources de calcul Microsoft Fabric de manière programmatique. Cette compétence fournit un guide complet pour utiliser Azure.ResourceManager.Fabric afin de créer, mettre à l'échelle, suspendre, reprendre et supprimer des capacités Fabric via Azure Resource Manager.

Le déploiement et la gestion de bots conversationnels d'IA sur Azure nécessitent une configuration complexe à travers plusieurs services. Cette compétence simplifie la création de bots, la configuration des canaux et les connexions OAuth en utilisant le SDK de gestion Azure officiel pour Python.

Les développeurs doivent provisionner et configurer efficacement les ressources Azure Bot Service. Cette compétence fournit des conseils complets pour gérer les ressources de bot, les canaux et les paramètres de connexion à l'aide du SDK Azure Resource Manager .NET.

Déployer et gérer les organisations Arize AI ML observability sur Azure via le SDK Azure Resource Manager. Simplifie les flux de travail d'abonnement Azure Marketplace pour les équipes de machine learning.

Les développeurs Azure ont besoin de surveiller les performances des applications mais peinent avec la documentation complexe du SDK. Cette compétence fournit des exemples clairs et exploitables pour gérer les ressources Application Insights à l'aide du SDK .NET Azure.ResourceManager.ApplicationInsights.

Cette compétence aide les développeurs à intégrer et gérer les services Azure API Management en utilisant Python, permettant l'automatisation des déploiements et des flux de travail de gestion d'API.

Les développeurs doivent provisionner et configurer des services Azure API Management de manière programmatique. Cette compétence fournit des conseils complets pour gérer les ressources APIM à l'aide du SDK Azure.ResourceManager.ApiManagement pour .NET.

Azure API Center fournit un référentiel centralisé pour découvrir et gérer les API au sein d'une organisation. Cette compétence permet aux assistants IA d'interagir avec Azure API Center en utilisant le SDK Python officiel, permettant aux développeurs d'automatiser la gestion de l'inventaire des API, la gouvernance et les opérations du cycle de vie.

Organisez et gouvernez les API dans votre entreprise à l'aide d'Azure API Center. Cette compétence fournit des modèles SDK .NET pour créer des inventaires d'API, gérer les versions et déployer des API dans des environnements.

La communication en temps réel est difficile à mettre à l'échelle. Cette compétence vous aide à implémenter la messagerie pub/sub basée sur WebSocket en utilisant Azure Web PubSub Service.

Activez une communication bidirectionnelle en temps réel dans vos applications Java. Le SDK Azure Web PubSub fournit une messagerie basée sur WebSocket avec des groupes, un ciblage d'utilisateurs et un contrôle d'accès.