chore(ms-ai-architect): refresh KB high-bucket — 49 files [skip-docs]

KB-currency refresh (high priority, 2026-06-19) via /architect:kb-update.
49 high-prioritets governance/security/monitoring-filer re-verifisert mot
Microsoft Learn (MCP) — delegert til 8 parallelle Opus-subagenter gruppert
etter delt kilde, verifisert i hovedkontekst (diff-review + tester).

Hovedendringer (faktuelle korreksjoner + currency):
- MITRE ATLAS-IDer korrigert (supply-chain): AML.T0050 -> AML.T0018.000
  (Poison AI Model); AML.T0020 = Poison Training Data; T1195 Supply Chain
  Compromise. Gamle IDer var utdaterte (verifisert mot MCSB v2 AI-1).
- OTel-sampling presisert (distributed-tracing): adaptive sampling = klassisk
  App Insights SDK; OTel-distroen sampler IKKE by default (fixed-rate/
  rate-limited maa konfigureres); Functions parent-based sampling er default.
- MCSB v2 AI-kontroller AI-1 -> AI-7 (risk-taxonomy three-pillar, scoring-
  framework, rubrics, red-team, adversarial); Defender for Cloud AI threat
  protection + AI-SPM (GA).
- AI gateway (APIM) multi-provider: Anthropic Messages API v2-tiers, Google
  Vertex, unified model API (preview), MCP/A2A, Foundry-integrasjon; eksakte
  policy-navn (llm-emit-token-metric maks 5 dims, llm-semantic-cache-*,
  score-threshold = avstand, MS-eks. 0.15).
- Purview Enterprise AI apps inkl. Anthropic Claude (Enterprise) + ChatGPT
  Enterprise; Security Dashboard for AI (Agent 365-inventar, MCP-servere,
  tredjepartsmodeller; Security Reader minimumsrolle).
- Entra Agent ID: CA-lisenskrav (Entra ID P1/P2 + Agent 365), CA-scoping per
  tilgangsmoenster (on-behalf-of/app-only/agent-as-user), CA-grenser,
  connector-permissions som API-permissions.
- Copilot DLP: Block SITs in web search (GA, Performing Web Searches) + Block
  external email (preview) som prompt injection-vern.
- Azure AI Language PII: tre feature-typer, GA-API 2026-05-01; NOIdentityNumber
  bekreftet dedikert kategori for norske foedselsnummer.
- Foundry Tools-rename forsterket paa tvers; alle 49 Last updated -> 2026-06-19.

Discovery: 500 kandidater (alle Databricks-stoey) -> kun registry-kandidater,
ingen nye skills/-filer -> 389-telling uendret. validate 239 PASS,
kb-integrity 115/115 (262 orphan-warnings uendret), gitleaks clean.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01REiKFhP4w6xGXXqWKpPCJJ

skills/ms-ai-governance/references/monitoring-observability/distributed-tracing-ai-pipelines.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # Distributed Tracing for AI Pipelines
 
 **Kategori:** Monitoring & Observability
-**Dato:** 2026-02-05
+**Dato:** 2026-06-19
 **Status:** ✅ Komplett
 
 ## Innledning
@@ -150,6 +150,12 @@ def orchestrator(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
     return func.HttpResponse("OK", status_code=200)
 ```
 
+**Viktige forbehold for OpenTelemetry-modus i Functions** *(Verified MCP 2026-06-19)*:
+- OTel aktiveres på app-nivå i både `host.json` (`"telemetryMode": "OpenTelemetry"`) og i koden. Når du oppgir både `APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING` og en OTLP-eksportør (`OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT`/`OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS`), sendes telemetri til begge endepunktene.
+- I OTel-modus støtter Azure-portalen **ikke** log streaming, og `Recent function invocation`-traces vises kun hvis telemetri sendes til Azure Monitor. Logging-konfigurasjon under `logging.applicationInsights` i `host.json` gjelder ikke.
+- **Parent-based sampling er standard.** Triggere som HTTP, Service Bus og Event Hubs avhenger av context propagation; request-telemetri genereres ikke når den innkommende requesten/meldingen ikke samples. `OperationId` hentes direkte fra `traceparent` — gjenbruk av samme `traceparent` gir samme `OperationId`.
+- Filtre i `host.json` gjelder kun host-prosessens logger; worker-prosessens logger filtreres via språkspesifikke OTel-innstillinger. Go-worker har egen opt-in OTel-middleware (`middleware/otelfunc`).
+
 ### 3. LangChain/LangGraph + Azure AI Tracing
 
 **Setup:**
@@ -447,10 +453,12 @@ traces
 
 ### 5. Sampling for High-Volume Scenarios
 
-**Adaptive sampling (automatisk i Azure Monitor):**
+**Adaptive sampling (Application Insights SDK / klassisk):**
 - Reduserer volum uten å miste viktige traces
 - Prioriterer feil og trege forespørsler
 
+> **Merk:** Azure Monitor OpenTelemetry-distroen sampler **ikke** som standard. Distroen støtter fixed-rate og rate-limited samplere som må konfigureres eksplisitt; trace-basert sampling for logger er default-på først når sampling er aktivert. Adaptive sampling over gjelder den klassiske Application Insights SDK-en, ikke OTel-distroen. *(Verified MCP 2026-06-19)*
+
 **Custom sampling (avansert):**
 
 ```python
@@ -596,7 +604,7 @@ Adapted from Microsoft Learn documentation ([CC BY 4.0](https://creativecommons.
 
 - [Tracing in Azure AI Foundry](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/develop/trace-local-sdk)
 - [Azure Monitor OpenTelemetry overview](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/app/opentelemetry-overview)
-- [Azure Functions OpenTelemetry](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/opentelemetry-howto)
+- [Azure Functions OpenTelemetry](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/opentelemetry-howto) *(Verified MCP 2026-06-19 — parent-based sampling default; OTLP + App Insights dual-export; portal log-streaming/recent-invocation-traces krever Azure Monitor)*
 - [Distributed tracing in Application Insights](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/app/distributed-trace-data)
 - [Semantic Kernel observability](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts/enterprise-readiness/observability/)