用 Azure Well-Architected…

当你需要按 WAF 五大支柱（成本、运维、性能、可靠性、安全）设计、评审或优化 Azure 工作负载时，用本技能定位对应的检查清单、建议、设计原则、权衡、服务指南、工作负载模式与评估问卷。

适用场景

解决思路

1. 先读取 Category Index 定位相关章节：带行范围的类别（如 L35-L120）用 read_file 读取指定行，带文件链接的类别（如 [security.md](security.md)）用 read_file 读取对应引用文件。
2. 检查 metadata.generated_at，若超过 3 个月，建议用户从仓库拉取最新版本；若 mcp_microsoftdocs 工具不可用，建议用户按安装指南安装。
3. 获取文档内容：优先用 mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch 并带查询串 from=learn-agent-skill（返回 Markdown）；回退方案用 fetch_webpage 并带查询串 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown（返回 Markdown）。
4. 设计评审：按支柱使用对应检查清单——成本优化 checklist、运维卓越 checklist、性能效率 checklist、可靠性 checklist、安全 checklist，识别与 WAF 指南的差距。
5. 成本优化建议：对齐资源用量与计费增量；采集并复核成本数据；用整合策略降本；建立并维护成本模型；建立财务责任文化；谈判获取最优供应商费率；通过代码优化降本；优化单个组件成本；优化数据存储与管理成本；优化非生产与生产环境成本；优化工作负载数据流成本；优化人员时间；优化扩缩策略降本；设置支出护栏。
6. 设计指南：用后台作业卸载应用负载；为多区域工作负载制定灾难恢复计划；实现瞬时故障处理；构建工作负载健康模型；设计与运营事件管理实践；设计数据分区；实现持续集成用于发布工程。
7. 运维卓越建议：启用自动化；规范化开发实践；规范化运维任务；设计并运行事件管理流程；采用基础设施即代码；设计可观测性与监控系统；实施安全部署实践；实施测试实践；标准化开发工具与流程；实施基于 CI/CD 的工作负载开发供应链。
8. 性能效率建议：做容量规划；持续优化性能效率；实施多层性能监控；优化应用代码与基础设施性能；实施数据性能优化；优化运维任务以保护性能；定义并暴露性能目标；实施性能测试；优先保障关键流性能；响应线上性能问题；优化扩缩与分区；选择满足性能需求的 Azure 服务。
9. 可靠性建议：规划灾难恢复策略；做失效模式分析；识别并排序工作负载流；定义可用性与恢复目标；实施可靠性监控策略；设计满足可靠性目标的冗余策略；实施可靠性测试策略；设计可靠的扩缩策略；设计自愈与自保能力；通过简化与效率提升可靠性。
10. 安全建议：安全管理与存储应用机密；实施数据分类；应用加密与机密管理；建立并应用安全基线；加固资源以缩小攻击面；设计身份与访问管理；实施安全事件响应；设计监控与威胁检测；实施安全网络与连接控制；实施安全开发生命周期架构；设计基于边界与隔离的分段策略；实施严格的安全测试。
11. 可持续性建议：采用成本优化建议；采用运维卓越实践；优化性能效率；实施可靠性建议；应用安全建议以提升可持续性。
12. 设计原则：按领域应用设计原则——AI 工作负载、成本优化（含架构模式）、容量韧性、HPC、任务关键型、运维卓越、性能效率、可靠性、SaaS、零信任安全、可持续性设计方法论。
13. 权衡分析：分析成本优化、运维卓越、性能效率、可靠性、安全在各支柱间的权衡；平衡区域与可用性区域以兼顾可靠性与成本。
14. 服务指南：按具体服务应用 WAF 最佳实践，包括 App Service Web Apps、Application Insights、API Management、Application Gateway v2、Blob Storage、Container Apps、Database for MySQL、Databricks、Disk Storage、Event Grid、Event Hubs、ExpressRoute、Files、Firewall、Front Door、Functions、AKS、Load Balancer、Azure Local、Log Analytics、Machine Learning、NetApp Files、Service Bus、Service Fabric、SQL Database、SQL Managed Instance、Traffic Manager、Virtual WAN、Cosmos DB for NoSQL、Database for PostgreSQL、VMs、Virtual Network。
15. 工作负载模式：按模式采用端到端指南——AI（应用设计、应用平台、参考架构、数据平台、设计方法论、入门、grounding 数据设计、MLOps/GenAIOps、生产运维、角色与画像、负责任 AI、测试与评估、训练数据管道）；HPC（入门概览、参考架构）；任务关键型（应用设计、应用平台、架构模式、数据平台、部署与测试、设计方法论、网络与连接、DevOps 运维流程、概览、安全）；SaaS（AI 战略、计费与成本管理、计算、数据与多租户、设计方法论、DevOps、治理、身份与访问、事件管理、网络、区域选择与资源组织）；可持续 AI 设计。
16. 评估问卷：使用 AI 工作负载评估、成本优化成熟度模型、Well-Architected Review 评估实施建议、任务关键型就绪评估、运维卓越成熟度模型、性能效率成熟度模型、可靠性成熟度模型、SaaS 工作负载评估工具、安全成熟度模型来评估对齐度与成熟度。

适用边界 · 注意事项

• 需要网络访问；无法联网或无法使用 mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch / fetch_webpage 时无法获取远程文档内容。
• 仅适用于 Azure 平台的工作负载设计、评估与优化，非 Azure 环境不适用。
• 技能内容生成时间超过 3 个月时可能过时，应先拉取最新版本再使用。