azure-architecture
Azure Architectureを活用し、参照アーキテクチャ、設計パターン、技術選択、ベストプラクティスなどを網羅した専門的なガイダンスを提供することで、AKSやデータ/MLプラットフォーム、ハイブリッド/DRネットワーク、GenAIアプリの設計、AWS/GCPからの移行など、Azureソリューションの設計を支援するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Expert guidance for designing Azure solutions using Azure Architecture. Covers reference architectures, solution ideas, design patterns, technology choices, architecture styles, best practices, anti-patterns, example workloads, and migration guides. Use when designing AKS or data/ML platforms, hybrid/DR networks, GenAI apps, or migrating AWS/GCP workloads, and other Azure Architecture related development tasks.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Azure Architectureを活用し、参照アーキテクチャ、設計パターン、技術選択、ベストプラクティスなどを網羅した専門的なガイダンスを提供することで、AKSやデータ/MLプラットフォーム、ハイブリッド/DRネットワーク、GenAIアプリの設計、AWS/GCPからの移行など、Azureソリューションの設計を支援するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o azure-architecture.zip https://jpskill.com/download/5632.zip && unzip -o azure-architecture.zip && rm azure-architecture.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/5632.zip -OutFile "$d\azure-architecture.zip"; Expand-Archive "$d\azure-architecture.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\azure-architecture.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
azure-architecture.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
azure-architectureフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Azure Architecture スキル
このスキルは、Azure Architecture を使用した Azure ソリューションの設計に関する専門的なガイダンスを提供します。リファレンスアーキテクチャ、ソリューションのアイデア、設計パターン、テクノロジーの選択、アーキテクチャスタイル、ベストプラクティス、アンチパターン、ワークロード例、移行ガイドを網羅しています。ローカルのクイックリファレンスコンテンツとリモートドキュメント取得機能を組み合わせています。
このスキルの使い方
Agent への重要事項: 関連セクションを見つけるには、以下のカテゴリインデックスを使用してください。行範囲が指定されているカテゴリ (例:
L35-L120) の場合は、指定された行でread_fileを使用してください。ファイルリンクが指定されているカテゴリ (例:[security.md](security.md)) の場合は、リンクされた参照ファイルでread_fileを使用してください。
Agent への重要事項:
metadata.generated_atが 3 か月以上前の場合は、リポジトリから最新バージョンをプルするようユーザーに提案してください。mcp_microsoftdocsツールが利用できない場合は、ユーザーにインストールを提案してください: インストールガイド
このスキルは、ドキュメントコンテンツを取得するためにネットワークアクセスを必要とします。
- 推奨: クエリ文字列
from=learn-agent-skillを指定してmcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchを使用してください。Markdown を返します。 - フォールバック: クエリ文字列
from=learn-agent-skill&accept=text/markdownを指定してfetch_webpageを使用してください。Markdown を返します。
カテゴリインデックス
| カテゴリ | 行 | 説明 |
|---|---|---|
| リファレンスアーキテクチャ | L37-L93 | エンドツーエンドの Azure ソリューションブループリント: ミッションクリティカル、データ/ML、AKS、ネットワーキング、ハイブリッド/DR、セキュリティ、ランディングゾーンアーキテクチャとデプロイおよび運用パターン。 |
| ソリューションのアイデア | L94-L125 | Azure 上の AI、分析、IoT、セキュリティ、SAP、データプラットフォーム向けのエンドツーエンドソリューションパターン。リファレンスアーキテクチャ、設計選択、実装ガイダンスを含む。 |
| 設計パターン | L126-L178 | Azure アプリケーション向けのアーキテクチャ設計パターン: メッセージング、回復性、トランザクション、ゲートウェイ/OpenAI、統合、キャッシング、データパーティショニング、セキュリティ、マイクロサービスおよび分散システムのスケーリング。 |
| テクノロジーの選択 | L179-L212 | 特定のワークロードとアーキテクチャに適した Azure/Fabric サービス (コンピューティング、ストレージ、データ、AI/ML、分析、ネットワーキング、メッセージング、検索、ベクトル) を選択するためのガイド。 |
| アーキテクチャスタイル | L213-L224 | パターン、コンポーネント、ベストプラクティスを含む Azure アプリケーションアーキテクチャ (ビッグコンピューティング、ビッグデータ、イベント駆動型、マイクロサービス、N 層、Web-キュー-ワーカー) の選択と設計に関するガイダンス。 |
| ベストプラクティス | L225-L277 | Azure アプリケーションとネットワークの設計、セキュリティ保護、スケーリング、監視、運用に関するベストプラクティスパターン。API、AKS、Event Hubs、IoT、SAP、データ、DR、マルチテナント/GenAI ワークロードを含む。 |
| アンチパターン | L278-L292 | 一般的な Azure のパフォーマンスとスケーラビリティのアンチパターン (ビジーな DB/フロントエンド、チャッティな I/O、キャッシュなし、ノイジーネイバー、リトライストーム、同期 I/O、モノリシックな永続化) の診断と修正。 |
| ワークロード例 | L293-L372 | 実世界の Azure ワークロード向けのエンドツーエンドリファレンスアーキテクチャ: データ/分析、AI/ML、メインフレーム移行、ハイブリッドネットワーキング、AKS/コンテナ、セキュリティ、DR/BCDR、エンタープライズアプリケーションプラットフォーム。 |
| 移行ガイド | L373-L407 | AWS、GCP、オンプレミス Oracle、Kafka、EKS から Azure への移行ガイド。同等のサービス、アーキテクチャ、ID、セキュリティ、ガバナンス、アプリケーションモダナイゼーションパターンをマッピング。 |
リファレンスアーキテクチャ
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Azure Architecture Skill
This skill provides expert guidance for designing Azure solutions using Azure Architecture. Covers reference architectures, solution ideas, design patterns, technology choices, architecture styles, best practices, anti-patterns, example workloads, and migration guides. It combines local quick-reference content with remote documentation fetching capabilities.
How to Use This Skill
IMPORTANT for Agent: Use the Category Index below to locate relevant sections. For categories with line ranges (e.g.,
L35-L120), useread_filewith the specified lines. For categories with file links (e.g.,[security.md](security.md)), useread_fileon the linked reference file
IMPORTANT for Agent: If
metadata.generated_atis more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. Ifmcp_microsoftdocstools are not available, suggest the user install it: Installation Guide
This skill requires network access to fetch documentation content:
- Preferred: Use
mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchwith query stringfrom=learn-agent-skill. Returns Markdown. - Fallback: Use
fetch_webpagewith query stringfrom=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.
Category Index
| Category | Lines | Description |
|---|---|---|
| Reference Architectures | L37-L93 | End-to-end Azure solution blueprints: mission-critical, data/ML, AKS, networking, hybrid/DR, security, and landing zone architectures with deployment and ops patterns. |
| Solution Ideas | L94-L125 | End-to-end solution patterns for AI, analytics, IoT, security, SAP, and data platforms on Azure, including reference architectures, design choices, and implementation guidance. |
| Design Patterns | L126-L178 | Architecture design patterns for Azure apps: messaging, resiliency, transactions, gateways/OpenAI, integration, caching, data partitioning, security, and scaling microservices and distributed systems. |
| Technology Choices | L179-L212 | Guides for choosing the right Azure/Fabric services (compute, storage, data, AI/ML, analytics, networking, messaging, search, vector) for specific workloads and architectures. |
| Architecture Styles | L213-L224 | Guidance on choosing and designing Azure app architectures (big compute, big data, event-driven, microservices, N-tier, web-queue-worker) with patterns, components, and best practices. |
| Best Practices | L225-L277 | Best-practice patterns for designing, securing, scaling, monitoring, and operating Azure apps and networks, including APIs, AKS, Event Hubs, IoT, SAP, data, DR, and multitenant/GenAI workloads |
| Anti-patterns | L278-L292 | Diagnosing and fixing common Azure performance and scalability anti-patterns (busy DB/front end, chatty I/O, no caching, noisy neighbors, retry storms, sync I/O, monolithic persistence). |
| Example Workloads | L293-L372 | End-to-end reference architectures for real-world Azure workloads: data/analytics, AI/ML, mainframe migration, hybrid networking, AKS/containers, security, DR/BCDR, and enterprise app platforms. |
| Migration Guides | L373-L407 | Guides for migrating from AWS, GCP, on-prem Oracle, Kafka, and EKS to Azure, mapping equivalent services, architectures, identity, security, governance, and app modernization patterns. |