feat(ms-ai-architect): Spor 1 — Port-1-substrat migrert på 4 ikke-advisor-skills (243 Source + 327 Type + 325 TOC + stale-verified poison fjernet) [skip-docs]

Steg 9 (R4): unified migrate-corpus.mjs --write over engineering/governance/
infrastructure/security. 327 filer mutert, verified=null, prosa byte-identisk
(fra første ## seksjon), advisor urørt (0 endringer).

To applier-fixes oppdaget under kjøring (TDD, RED→GREEN):
- insertHeaderFields: anker faller nå tilbake når en meta-linje selv passerer
  500B (2 filer pakket et avsnitt i **Status:** → Type/Source landet utenfor
  scan-vinduet, applierens post-write-assertion fanget + restaurerte).
- normalizeStaleVerified: fjerner nå ALLE stale non-date **Verified:** i
  500B-vinduet, inkl. stray body-dup rett under --- (9 mlops-genaiops-filer var
  ellers falskt "verified"/fresh, droppet fra worklist). Operatør-godkjent
  utvidelse av carve-out; kun stray metadata-linjer, aldri prosa.

test-transform-criterion: precondition oppdatert til post-migrasjons-sannhet
(fila bærer nå Source). Suite 728/728 grønn.
This commit is contained in:
Kjell Tore Guttormsen 2026-07-04 10:19:11 +02:00
commit ddce43d8b2
330 changed files with 4643 additions and 83 deletions

View file

@ -3,9 +3,22 @@
**Last updated:** 2026-06-24
**Status:** GA
**Category:** Business Continuity & Disaster Recovery
**Type:** reference
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/ddos-protection/ddos-protection-overview
---
## Innhold
- [Introduksjon](#introduksjon)
- [Redundante nettverksstier og tilkoblinger](#redundante-nettverksstier-og-tilkoblinger)
- [Circuit Breaker-mønster for API-kall](#circuit-breaker-mønster-for-api-kall)
- [Graceful degradation av AI-tjenester](#graceful-degradation-av-ai-tjenester)
- [Private endepunkter og nettverksisolering](#private-endepunkter-og-nettverksisolering)
- [DDoS-beskyttelse og trafikkfiltrering](#ddos-beskyttelse-og-trafikkfiltrering)
- [Referanser](#referanser)
- [For Cosmo](#for-cosmo)
## Introduksjon
Nettverksresiliens er en kritisk komponent i BCDR for AI-arbeidsbelastninger. AI-systemer er avhengige av pålitelig nettverkskommunikasjon mellom flere tjenester: applikasjonslaget, Azure OpenAI-endepunkter, AI Search-tjenester, embeddings-APIer og datastores. En nettverksforstyrrelse i ett punkt kan kaskadere og ta ned hele AI-løsningen.