Observability

dashboard-builder는 메트릭을 Grafana, SigNoz 또는 유사 도구에서 바로 쓸 수 있는 실무형 운영 대시보드로 바꾸는 데 도움을 줍니다. 상태, 병목, 처리량, 실행 중심 패널을 위한 명확한 dashboard-builder 가이드가 필요할 때 사용하세요. 겉보기만 좋은 대시보드가 아니라 실제 운영에 도움이 되는 대시보드를 만들고 싶을 때 적합합니다.

설치 노트, 클라이언트 패턴, 그리고 로그와 메트릭의 실전 활용까지 포함해 Backend Development에서 azure-monitor-query-java를 익혀 보세요. 이 azure-monitor-query-java 스킬은 Java용 Azure Monitor Query SDK의 폐기된 버전을 다루며, 더 새롭게 분리된 패키지도 안내하고, `SKILL.md`와 예제를 빠르게 읽는 데 도움을 줍니다.

azure-monitor-ingestion-java는 Java 백엔드 개발에서 Logs Ingestion API, DCR, DCE를 통해 사용자 지정 로그를 Azure Monitor로 전송하는 스킬입니다. 설치 절차, 클라이언트 설정, 배치 처리, 오류 처리, 비동기 패턴, 그리고 SKILL.md와 references/examples.md를 활용한 실전 사용법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet은 Azure Marketplace의 Weights & Biases를 위한 .NET Azure Resource Manager SDK입니다. 이 azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet 스킬은 백엔드 개발에서 프리뷰 패키지를 설치하고 Azure Identity를 구성하며, C#에서 W&B 인스턴스 프로비저닝, SSO, 리소스 수명 주기를 관리할 때 사용합니다.

root-cause-tracing은 증상에서 원인으로 거슬러 올라가며 실패 원인을 추적해 디버깅을 돕습니다. 깊은 스택 오류, 오해를 부르는 출력, 그리고 앞선 단계에서 잘못된 데이터, 경로, 작업 디렉터리가 들어간 경우에 특히 적합합니다. 체계적인 디버깅과 더 안전한 수정이 필요한 상황에서 root-cause-tracing 가이드로 활용하세요.

azure-monitor-ingestion-py는 Logs Ingestion API를 사용해 사용자 지정 로그를 Azure Monitor Log Analytics로 전송하는 Python 스킬입니다. 필요한 DCE, DCR, 스트림 이름, 인증 설정까지 다뤄 backend 개발, 설치 검토, 그리고 Azure 모니터링 워크플로우에서의 실무 활용에 유용합니다.