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.

skills/ms-ai-security/references/performance-scalability/throughput-optimization-strategies.md

@@ -3,9 +3,25 @@
 **Last updated:** 2026-06-24
 **Status:** GA
 **Category:** Performance & Scalability
+**Type:** reference
+**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/foundry/openai/concepts/provisioned-throughput-billing
 
 ---
 
+## Innhold
+
+- [Introduksjon](#introduksjon)
+- [Kjernekomponenter](#kjernekomponenter)
+- [Parallel Request Execution](#parallel-request-execution)
+- [Request Buffering Strategies](#request-buffering-strategies)
+- [Queue Depth Tuning](#queue-depth-tuning)
+- [System Bottleneck Identification](#system-bottleneck-identification)
+- [Implementeringsmønstre](#implementeringsmønstre)
+- [Norsk offentlig sektor](#norsk-offentlig-sektor)
+- [Beslutningsrammeverk](#beslutningsrammeverk)
+- [Referanser](#referanser)
+- [For Cosmo](#for-cosmo)
+
 ## Introduksjon
 
 Throughput-optimalisering for Azure OpenAI og Azure AI Services handler om å maksimere antall fullførte forespørsler per sekund innenfor de tildelte kvotene. Azure OpenAI måler throughput i tokens per minutt (TPM) og forespørsler per minutt (RPM), og den reelle throughputen avhenger av en kompleks kombinasjon av input-størrelse, output-størrelse, modelltype og samtidige forespørsler.