Azure Functions のシナリオ

[アーティクル]
06/02/2023

通常、システムは、一連の重大なイベントに対処できるように構築されます。 Web API の構築、データベースの変更への応答、イベントストリームやメッセージの処理など、目的を問わず、Azure Functions を使用してそれらを実装できます。

多くの場合、関数は、さまざまなクラウドサービスと連携して多機能な実装を実現します。以下に示したのは、Azure Functions の代表的なシナリオの例です (ただし、すべてのシナリオを網羅したものではありません)。

記事の冒頭で、使用する開発言語を選択してください。

ファイルのアップロードを処理する

関数を使用して BLOB ストレージコンテナーのファイルを処理する方法はいくつかあります。 BLOB コンテナーにトリガーを設定するオプションの詳細については、ベストプラクティスドキュメントの「BLOB の操作」を参照してください。

たとえば、小売ソリューションでは、パートナーシステムは製品カタログ情報をファイルとして BLOB ストレージに送信できます。 BLOB トリガー関数を使用して、アップロード時にメインシステムでファイルを検証、変換、処理できます。

次のチュートリアルでは、Event Grid トリガーを使用して BLOB コンテナー内のファイルを処理します。

たとえば、BLOB コンテナーのイベントサブスクリプションによる BLOB トリガーを使用する場合は、次のようになります。

[FunctionName("ProcessCatalogData")]
public static async Task Run([BlobTrigger("catalog-uploads/{name}", Source = BlobTriggerSource.EventGrid, Connection = "<NAMED_STORAGE_CONNECTION>")]Stream myCatalogData, string name, ILogger log)
{
    log.LogInformation($"C# Blob trigger function Processed blob\n Name:{name} \n Size: {myCatalogData.Length} Bytes");

    using (var reader = new StreamReader(myCatalogData))
    {
        var catalogEntry = await reader.ReadLineAsync();
        while(catalogEntry !=null)
        {
            // Process the catalog entry
            // ...

            catalogEntry = await reader.ReadLineAsync();
        }
    }
}

イベントサブスクリプションを使用して BLOB コンテナーで Azure Functions をトリガーする

イベントサブスクリプションを使用して BLOB コンテナーで Azure Functions をトリガーする

イベントサブスクリプションを使用して BLOB コンテナーで Azure Functions をトリガーする

リアルタイムストリームとイベント処理

クラウドアプリケーション、IoT デバイス、ネットワークデバイスから、多くのテレメトリが生成および収集されます。 Azure Functions では、そのデータをホットパスとして準リアルタイムで処理し、分析ダッシュボードで使うために Azure Cosmos DB に格納できます。

関数では、Event Grid などの待機時間の短いイベントトリガーや SignalR などのリアルタイム出力を使用して、ほぼリアルタイムでデータを処理することもできます。

たとえば、イベントをバッチ解除および変換した後に、イベントハブトリガーを使用してイベントハブから読み取ったり、出力バインディングを使用してイベントハブに書き込んだりします。

[FunctionName("ProcessorFunction")]
public static async Task Run(
    [EventHubTrigger(
        "%Input_EH_Name%",
        Connection = "InputEventHubConnectionString",
        ConsumerGroup = "%Input_EH_ConsumerGroup%")] EventData[] inputMessages,
    [EventHub(
        "%Output_EH_Name%",
        Connection = "OutputEventHubConnectionString")] IAsyncCollector<SensorDataRecord> outputMessages,
    PartitionContext partitionContext,
    ILogger log)
{
    var debatcher = new Debatcher(log);
    var debatchedMessages = await debatcher.Debatch(inputMessages, partitionContext.PartitionId);

    var xformer = new Transformer(log);
    await xformer.Transform(debatchedMessages, partitionContext.PartitionId, outputMessages);
}

機械学習と AI

データ処理に加えて、Azure Functions を使用してモデルに基づいた推論を実行できます。

たとえば、TensorFlow モデルを呼び出すか、Azure AI サービスに送信する関数で、画像のストリームを処理して分類できます。

Functions で他のサービスに接続して、データの処理や、テキストの要約などの他の AI 関連タスクの実行を支援することもできます。

サンプル: AI Cognitive Language Service を使用したテキストの要約

トレーニング: Azure AI Search のカスタムスキルを作成する
サンプル: ChatGPT を使用してチャットする

チュートリアル: Python および TensorFlow を使用して Azure Functions で機械学習モデルを適用する
チュートリアル: PyTorch を使用して事前トレーニング済みの画像分類モデルを Azure Functions にデプロイする
サンプル: ChatGPT を使用してチャットする
サンプル: Azure OpenAI と ChatGPT を使用する LangChain

スケジュールされたタスクを実行する

Functions では、定義した cron スケジュールに基づいてコードを実行できます。

スケジュールに基づいて実行される関数を Azure portal で作成する方法を確認してください。

たとえば、同じ顧客に複数の通信が送信されないように、金融サービスの顧客データベースを 15 分ごとに分析して重複エントリを検出することができます。

[FunctionName("TimerTriggerCSharp")]
public static void Run([TimerTrigger("0 */15 * * * *")]TimerInfo myTimer, ILogger log)
{
    if (myTimer.IsPastDue)
    {
        log.LogInformation("Timer is running late!");
    }
    log.LogInformation($"C# Timer trigger function executed at: {DateTime.Now}");

    // Perform the database deduplication
}

Azure Functions のタイマートリガー

Azure Functions のタイマートリガー

Azure Functions のタイマートリガー

Azure Functions のタイマートリガー

Azure Functions のタイマートリガー

スケーラブルな Web API を構築する

HTTP トリガー関数は HTTP エンドポイントを定義します。これらのエンドポイントでは、他のサービスに直接、またはバインド拡張機能を使用して接続できる関数コードを実行します。エンドポイントを Web ベースの API に組み込むことができます。

HTTP トリガー関数のエンドポイントは、GitHub webhook などの webhook 統合として使用することもできます。このようにして、GitHub イベントからのデータを処理する関数を作成できます。詳細については、「Azure Functions で Webhook を使用して GitHub イベントを監視する」を参照してください。

例については、以下を参照してください。

[FunctionName("InsertName")]
public static async Task<IActionResult> Run(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post")] HttpRequest req,
    [CosmosDB(
        databaseName: "my-database",
        collectionName: "my-container",
        ConnectionStringSetting = "CosmosDbConnectionString")]IAsyncCollector<dynamic> documentsOut,
    ILogger log)
{
    string requestBody = await new StreamReader(req.Body).ReadToEndAsync();
    dynamic data = JsonConvert.DeserializeObject(requestBody);
    string name = data?.name;

    if (name == null)
    {
        return new BadRequestObjectResult("Please pass a name in the request body json");
    }

    // Add a JSON document to the output container.
    await documentsOut.AddAsync(new
    {
        // create a random ID
        id = System.Guid.NewGuid().ToString(), 
        name = name
    });

    return new OkResult();
}

Azure Functions の HTTP トリガー

Azure Functions の HTTP トリガー

Azure Functions の HTTP トリガー

トレーニング: Maven を使用して Azure で Java サーバーレス機能を開発する
Azure Functions の HTTP トリガー

サーバーレスワークフローを作成する

Functions は、多くの場合、Logic Apps ワークフローなどのサーバーレスワークフロートポロジにおけるコンピューティングコンポーネントです。 Durable Functions 拡張機能を使用して、実行時間の長いオーケストレーションを作成することもできます。詳細については、「Durable Functions の概要」を参照してください。