Durable Functions란?What are Durable Functions?

Durable Functions는 서버리스 컴퓨팅 환경에서 상태 저장 함수를 작성할 수 있는 Azure Functions의 확장입니다.Durable Functions is an extension of Azure Functions that lets you write stateful functions in a serverless compute environment. 확장을 통해 Azure Functions 프로그래밍 모델에서 오케스트레이터 함수를 작성하여 상태 저장 워크플로를 정의하고, 엔터티 함수를 작성하여 상태 저장 엔터티를 정의할 수 있습니다.The extension lets you define stateful workflows by writing orchestrator functions and stateful entities by writing entity functions using the Azure Functions programming model. 확장은 내부적으로 상태, 검사점 및 다시 시작을 관리하므로 비즈니스 논리에 집중할 수 있습니다.Behind the scenes, the extension manages state, checkpoints, and restarts for you, allowing you to focus on your business logic.

지원되는 언어Supported languages

Durable Functions는 현재 다음 언어를 지원합니다.Durable Functions currently supports the following languages:

  • C# : 미리 컴파일된 클래스 라이브러리C# 스크립트 모두C#: both precompiled class libraries and C# script.
  • JavaScript: Azure Functions 런타임 버전 2.x에서만 지원됩니다.JavaScript: supported only for version 2.x of the Azure Functions runtime. Durable Functions 확장 버전 1.7.0 이상이 필요합니다.Requires version 1.7.0 of the Durable Functions extension, or a later version.
  • F# : 미리 컴파일된 클래스 라이브러리 및 F# 스크립트.F#: precompiled class libraries and F# script. F# 스크립트는 Azure Functions 런타임 버전 1.x에서만 지원됩니다.F# script is only supported for version 1.x of the Azure Functions runtime.

Durable Functions는 모든 Azure Functions 언어를 지원하는 것을 목표로 합니다.Durable Functions has a goal of supporting all Azure Functions languages. 추가 언어를 지원하기 위한 최신 작업 상태는 Durable Functions 문제 목록를 참조하세요.See the Durable Functions issues list for the latest status of work to support additional languages.

Azure Functions와 마찬가지로 Visual Studio 2019, Visual Studio CodeAzure Portal을 사용하여 Durable Functions를 개발하는 데 도움이 되는 템플릿이 있습니다.Like Azure Functions, there are templates to help you develop Durable Functions using Visual Studio 2019, Visual Studio Code, and the Azure portal.

애플리케이션 패턴Application patterns

Durable Functions에 대한 기본 사용 사례는 서버리스 애플리케이션에서 복잡한 상태 저장 조정 요구 사항을 단순화하는 것입니다.The primary use case for Durable Functions is simplifying complex, stateful coordination requirements in serverless applications. 다음 섹션에서는 Durable Functions의 이점을 누릴 수 있는 일반적인 애플리케이션 패턴에 대해 설명합니다.The following sections describe typical application patterns that can benefit from Durable Functions:

패턴 #1: 함수 체이닝Pattern #1: Function chaining

함수 체이닝 패턴에서는 일련의 함수가 특정 순서로 실행됩니다.In the function chaining pattern, a sequence of functions executes in a specific order. 이 패턴에서 한 함수의 출력은 다른 함수의 입력에 적용됩니다.In this pattern, the output of one function is applied to the input of another function.

함수 체이닝 패턴의 다이어그램

다음 예제와 같이 Durable Functions를 사용하여 함수 체이닝 패턴을 간결하게 구현할 수 있습니다.You can use Durable Functions to implement the function chaining pattern concisely as shown in the following example.

이 예제에서 F1, F2, F3F4 값은 동일한 함수 앱에 있는 다른 함수의 이름입니다.In this example, the values F1, F2, F3, and F4 are the names of other functions in the same function app. 일반적인 명령적 코딩 구문을 사용하여 제어 흐름을 구현할 수 있습니다.You can implement control flow by using normal imperative coding constructs. 코드는 위에서 아래로 실행됩니다.Code executes from the top down. 코드에는 조건부 및 루프와 같은 기존 언어 제어 흐름 의미 체계가 포함될 수 있습니다.The code can involve existing language control flow semantics, like conditionals and loops. try/catch/finally 블록에는 오류 처리 논리가 포함될 수 있습니다.You can include error handling logic in try/catch/finally blocks.

[FunctionName("Chaining")]
public static async Task<object> Run(
    [OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
    try
    {
        var x = await context.CallActivityAsync<object>("F1", null);
        var y = await context.CallActivityAsync<object>("F2", x);
        var z = await context.CallActivityAsync<object>("F3", y);
        return  await context.CallActivityAsync<object>("F4", z);
    }
    catch (Exception)
    {
        // Error handling or compensation goes here.
    }
}

context 매개 변수를 사용하여 이름을 기준으로 다른 함수를 호출하고, 매개 변수를 전달하며, 함수 출력을 반환할 수 있습니다.You can use the context parameter to invoke other functions by name, pass parameters, and return function output. 코드에서 await를 호출할 때마다 Durable Functions 프레임워크는 현재 함수 인스턴스의 진행률 검사점을 설정합니다.Each time the code calls await, the Durable Functions framework checkpoints the progress of the current function instance. 프로세스 또는 가상 머신이 실행 중간에 재생되면 함수 인스턴스가 이전 await 호출에서 다시 시작됩니다.If the process or virtual machine recycles midway through the execution, the function instance resumes from the preceding await call. 자세한 내용은 다음 섹션인 '패턴 #2: 팬아웃/팬인'을 참조하세요.For more information, see the next section, Pattern #2: Fan out/fan in.

패턴 #2: 팬아웃/팬인Pattern #2: Fan out/fan in

팬아웃/팬인 패턴에서는 여러 함수를 병렬로 실행한 다음, 모든 함수가 완료될 때까지 기다립니다.In the fan out/fan in pattern, you execute multiple functions in parallel and then wait for all functions to finish. 일부 집계 작업은 함수에서 반환된 결과에 대해 수행되는 경우가 많습니다.Often, some aggregation work is done on the results that are returned from the functions.

팬아웃/팬인 패턴의 다이어그램

일반 함수를 사용하면 함수에서 여러 메시지를 큐에 보내도록 하여 팬아웃할 수 있습니다.With normal functions, you can fan out by having the function send multiple messages to a queue. 다시 팬인하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.Fanning back in is much more challenging. 일반 함수에서 팬인하려면 큐 트리거 함수가 종료되는 시점을 추적한 다음, 함수 출력을 저장하는 코드를 작성해야 합니다.To fan in, in a normal function, you write code to track when the queue-triggered functions end, and then store function outputs.

Durable Functions 확장에서는 비교적 간단한 코드를 사용하여 이 패턴을 처리합니다.The Durable Functions extension handles this pattern with relatively simple code:

[FunctionName("FanOutFanIn")]
public static async Task Run(
    [OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
    var parallelTasks = new List<Task<int>>();

    // Get a list of N work items to process in parallel.
    object[] workBatch = await context.CallActivityAsync<object[]>("F1", null);
    for (int i = 0; i < workBatch.Length; i++)
    {
        Task<int> task = context.CallActivityAsync<int>("F2", workBatch[i]);
        parallelTasks.Add(task);
    }

    await Task.WhenAll(parallelTasks);

    // Aggregate all N outputs and send the result to F3.
    int sum = parallelTasks.Sum(t => t.Result);
    await context.CallActivityAsync("F3", sum);
}

팬아웃 작업은 F2 함수의 여러 인스턴스에 배포됩니다.The fan-out work is distributed to multiple instances of the F2 function. 작업은 동적 작업 목록을 사용하여 추적됩니다.The work is tracked by using a dynamic list of tasks. 호출된 모든 함수가 완료될 때까지 기다리기 위해 Task.WhenAll이 호출됩니다.Task.WhenAll is called to wait for all the called functions to finish. 그런 다음, F2 함수 출력이 동적 작업 목록에서 집계되어 F3 함수에 전달됩니다.Then, the F2 function outputs are aggregated from the dynamic task list and passed to the F3 function.

Task.WhenAllawait 호출에서 검사점이 자동으로 설정되어 잠재적인 중간 충돌 또는 다시 부팅에서 이미 완료된 작업을 다시 시작할 필요가 없습니다.The automatic checkpointing that happens at the await call on Task.WhenAll ensures that a potential midway crash or reboot doesn't require restarting an already completed task.

참고

드문 경우이지만 활동 함수가 완료된 후 해당 완료가 오케스트레이션 기록에 저장되기 전에 창에서 충돌이 발생할 수 있습니다.In rare circumstances, it's possible that a crash could happen in the window after an activity function completes but before its completion is saved into the orchestration history. 이 경우 프로세스가 복구되면 활동 함수가 처음부터 다시 실행됩니다.If this happens, the activity function would re-run from the beginning after the process recovers.

패턴 #3: 비동기 HTTP APIPattern #3: Async HTTP APIs

비동기 HTTP API 패턴은 외부 클라이언트와 장기 실행 작업의 상태를 조정하는 문제를 해결합니다.The async HTTP API pattern addresses the problem of coordinating the state of long-running operations with external clients. 이 패턴을 구현하는 일반적인 방법은 HTTP 엔드포인트에서 장기 실행 작업을 트리거하도록 하는 것입니다.A common way to implement this pattern is by having an HTTP endpoint trigger the long-running action. 그런 다음, 클라이언트를 클라이언트에서 폴링하는 상태 엔드포인트로 리디렉션하여 작업이 완료된 시점을 알아봅니다.Then, redirect the client to a status endpoint that the client polls to learn when the operation is finished.

HTTP API 패턴의 다이어그램

Durable Functions는 이 패턴에 대한 기본 제공 지원을 제공하여 장기 실행 함수의 실행과 상호 작용하기 위해 작성해야 하는 코드를 간소화하거나 제거합니다.Durable Functions provides built-in support for this pattern, simplifying or even removing the code you need to write to interact with long-running function executions. 예를 들어 Durable Functions 빠른 시작 샘플(C#JavaScript)에서는 새 오케스트레이터 함수 인스턴스를 시작하는 데 사용할 수 있는 간단한 REST 명령을 보여 줍니다.For example, the Durable Functions quickstart samples (C# and JavaScript) show a simple REST command that you can use to start new orchestrator function instances. 인스턴스가 시작되면 확장에서 오케스트레이터 함수 상태를 쿼리하는 웹후크 HTTP API를 공개합니다.After an instance starts, the extension exposes webhook HTTP APIs that query the orchestrator function status.

다음 예제에서는 오케스트레이터를 시작하고 해당 상태를 쿼리하는 REST 명령을 보여 줍니다.The following example shows REST commands that start an orchestrator and query its status. 명확히 하기 위해 예제에서 일부 프로토콜 세부 정보가 생략되었습니다.For clarity, some protocol details are omitted from the example.

> curl -X POST https://myfunc.azurewebsites.net/orchestrators/DoWork -H "Content-Length: 0" -i
HTTP/1.1 202 Accepted
Content-Type: application/json
Location: https://myfunc.azurewebsites.net/runtime/webhooks/durabletask/b79baf67f717453ca9e86c5da21e03ec

{"id":"b79baf67f717453ca9e86c5da21e03ec", ...}

> curl https://myfunc.azurewebsites.net/runtime/webhooks/durabletask/b79baf67f717453ca9e86c5da21e03ec -i
HTTP/1.1 202 Accepted
Content-Type: application/json
Location: https://myfunc.azurewebsites.net/runtime/webhooks/durabletask/b79baf67f717453ca9e86c5da21e03ec

{"runtimeStatus":"Running","lastUpdatedTime":"2019-03-16T21:20:47Z", ...}

> curl https://myfunc.azurewebsites.net/runtime/webhooks/durabletask/b79baf67f717453ca9e86c5da21e03ec -i
HTTP/1.1 200 OK
Content-Length: 175
Content-Type: application/json

{"runtimeStatus":"Completed","lastUpdatedTime":"2019-03-16T21:20:57Z", ...}

Durable Functions 런타임에서 사용자를 위해 상태를 관리하므로 사용자 고유의 상태 추적 메커니즘을 구현할 필요가 없습니다.Because the Durable Functions runtime manages state for you, you don't need to implement your own status-tracking mechanism.

Durable Functions 확장은 장기 실행 오케스트레이션을 관리하는 기본 제공 HTTP API를 공개합니다.The Durable Functions extension exposes built-in HTTP APIs that manage long-running orchestrations. 또는 사용자 고유의 함수 트리거(예: HTTP, 큐 또는 Azure Event Hubs)와 오케스트레이션 클라이언트 바인딩을 사용하여 이 패턴을 직접 구현할 수 있습니다.You can alternatively implement this pattern yourself by using your own function triggers (such as HTTP, a queue, or Azure Event Hubs) and the orchestration client binding. 예를 들어 큐 메시지를 사용하여 종료를 트리거할 수 있습니다.For example, you might use a queue message to trigger termination. 또는 생성된 키를 인증에 사용하는 기본 제공 HTTP API 대신 Azure Active Directory 인증 정책으로 보호되는 HTTP 트리거를 사용할 수 있습니다.Or, you might use an HTTP trigger that's protected by an Azure Active Directory authentication policy instead of the built-in HTTP APIs that use a generated key for authentication.

자세한 내용은 HTTP 기능 문서를 참조하세요. 이 문서에서는 Durable Functions 확장을 사용하여 HTTP를 통해 비동기 장기 실행 프로세스를 공개할 수 있는 방법을 설명합니다.For more information, see the HTTP features article, which explains how you can expose asynchronous, long-running processes over HTTP using the Durable Functions extension.

패턴 #4: 모니터Pattern #4: Monitor

모니터 패턴은 워크플로에서 유연한 되풀이 프로세스를 나타냅니다.The monitor pattern refers to a flexible, recurring process in a workflow. 예를 들어 특정 조건이 충족될 때까지 폴링하는 경우가 있습니다.An example is polling until specific conditions are met. 일반 타이머 트리거를 사용하여 정기적인 정리 작업과 같은 기본 시나리오를 처리할 수 있지만, 간격이 정적이고 인스턴스 수명 관리가 복잡해집니다.You can use a regular timer trigger to address a basic scenario, such as a periodic cleanup job, but its interval is static and managing instance lifetimes becomes complex. Durable Functions를 사용하여 유연한 되풀이 간격을 만들고, 작업 수명을 관리하며, 단일 오케스트레이션에서 여러 모니터 프로세스를 만들 수 있습니다.You can use Durable Functions to create flexible recurrence intervals, manage task lifetimes, and create multiple monitor processes from a single orchestration.

모니터 패턴의 예로 앞의 비동기 HTTP API 시나리오를 반대로 바꾸는 것이 있습니다.An example of the monitor pattern is to reverse the earlier async HTTP API scenario. 장기 실행 모니터는 외부 클라이언트의 엔드포인트를 공개하여 장기 실행 작업을 모니터링하는 대신, 외부 엔드포인트를 사용하여 상태 변경을 기다립니다.Instead of exposing an endpoint for an external client to monitor a long-running operation, the long-running monitor consumes an external endpoint, and then waits for a state change.

모니터 패턴의 다이어그램

몇 줄의 코드에서 Durable Functions를 사용하여 임의의 엔드포인트를 관찰하는 여러 모니터를 만들 수 있습니다.In a few lines of code, you can use Durable Functions to create multiple monitors that observe arbitrary endpoints. 조건이 충족되면 모니터에서 실행을 종료하거나, 다른 함수에서 지속성 오케스트레이션 클라이언트를 사용하여 모니터를 종료할 수 있습니다.The monitors can end execution when a condition is met, or another function can use the durable orchestration client to terminate the monitors. 특정 조건(예: 지수 백오프)에 따라 모니터의 wait 간격을 변경할 수 있습니다.You can change a monitor's wait interval based on a specific condition (for example, exponential backoff.)

다음 코드에서는 기본 모니터를 구현합니다.The following code implements a basic monitor:

[FunctionName("MonitorJobStatus")]
public static async Task Run(
    [OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
    int jobId = context.GetInput<int>();
    int pollingInterval = GetPollingInterval();
    DateTime expiryTime = GetExpiryTime();

    while (context.CurrentUtcDateTime < expiryTime)
    {
        var jobStatus = await context.CallActivityAsync<string>("GetJobStatus", jobId);
        if (jobStatus == "Completed")
        {
            // Perform an action when a condition is met.
            await context.CallActivityAsync("SendAlert", machineId);
            break;
        }

        // Orchestration sleeps until this time.
        var nextCheck = context.CurrentUtcDateTime.AddSeconds(pollingInterval);
        await context.CreateTimer(nextCheck, CancellationToken.None);
    }

    // Perform more work here, or let the orchestration end.
}

요청을 받으면 해당 작업 ID에 대해 새 오케스트레이션 인스턴스가 만들어집니다.When a request is received, a new orchestration instance is created for that job ID. 조건이 충족되고 루프가 종료될 때까지 인스턴스는 상태를 폴링합니다.The instance polls a status until a condition is met and the loop is exited. 지속성 타이머는 폴링 간격을 제어합니다.A durable timer controls the polling interval. 그런 다음, 더 많은 작업을 수행하거나 오케스트레이션을 종료할 수 있습니다.Then, more work can be performed, or the orchestration can end. nextCheckexpiryTime을 초과하면 모니터가 종료됩니다.When nextCheck exceeds expiryTime, the monitor ends.

패턴 #5: 사용자 개입Pattern #5: Human interaction

자동화된 많은 프로세스에는 일종의 사용자 개입이 포함됩니다.Many automated processes involve some kind of human interaction. 사용자는 클라우드 서비스만큼 가용성과 응답성이 높지 않으므로 자동화된 프로세스에 사람을 참여시키는 것은 까다로운 작업입니다.Involving humans in an automated process is tricky because people aren't as highly available and as responsive as cloud services. 자동화된 프로세스에서는 시간 제한 및 보정 논리를 사용하여 이 상호 작용을 허용할 수 있습니다.An automated process might allow for this interaction by using timeouts and compensation logic.

승인 프로세스는 사용자 개입을 수반하는 비즈니스 프로세스의 한 예입니다.An approval process is an example of a business process that involves human interaction. 특정 달러 금액을 초과하는 경비 보고서에는 관리자의 승인이 필요할 수도 있습니다.Approval from a manager might be required for an expense report that exceeds a certain dollar amount. 관리자가 72시간 이내에 경비 보고서를 승인하지 않으면(관리자가 휴가 중이었을 수도 있음) 에스컬레이션 프로세스가 시작되어 다른 사람(아마도 관리자의 관리자)의 승인을 받습니다.If the manager doesn't approve the expense report within 72 hours (maybe the manager went on vacation), an escalation process kicks in to get the approval from someone else (perhaps the manager's manager).

사용자 개입 패턴의 다이어그램

이 예제에서는 오케스트레이터 함수를 사용하여 패턴을 구현할 수 있습니다.You can implement the pattern in this example by using an orchestrator function. 오케스트레이터는 지속성 타이머를 사용하여 승인을 요청합니다.The orchestrator uses a durable timer to request approval. 시간이 초과되면 오케스트레이터가 에스컬레이션됩니다.The orchestrator escalates if timeout occurs. 오케스트레이터는 사용자 개입으로 생성된 알림과 같은 외부 이벤트를 기다립니다.The orchestrator waits for an external event, such as a notification that's generated by a human interaction.

다음 예제에서는 사용자 개입 패턴을 보여 주는 승인 프로세스를 만듭니다.These examples create an approval process to demonstrate the human interaction pattern:

[FunctionName("ApprovalWorkflow")]
public static async Task Run(
    [OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
    await context.CallActivityAsync("RequestApproval", null);
    using (var timeoutCts = new CancellationTokenSource())
    {
        DateTime dueTime = context.CurrentUtcDateTime.AddHours(72);
        Task durableTimeout = context.CreateTimer(dueTime, timeoutCts.Token);

        Task<bool> approvalEvent = context.WaitForExternalEvent<bool>("ApprovalEvent");
        if (approvalEvent == await Task.WhenAny(approvalEvent, durableTimeout))
        {
            timeoutCts.Cancel();
            await context.CallActivityAsync("ProcessApproval", approvalEvent.Result);
        }
        else
        {
            await context.CallActivityAsync("Escalate", null);
        }
    }
}

지속성 타이머를 만들려면 context.CreateTimer를 호출합니다.To create the durable timer, call context.CreateTimer. context.WaitForExternalEvent에서 알림을 받습니다.The notification is received by context.WaitForExternalEvent. 그런 다음, Task.WhenAny를 호출하여 에스컬레이션할지(시간 제한이 먼저 발생함) 또는 승인을 처리할지(시간 제한 전에 승인이 수신됨)를 결정합니다.Then, Task.WhenAny is called to decide whether to escalate (timeout happens first) or process the approval (the approval is received before timeout).

외부 클라이언트는 기본 제공 HTTP API를 사용하여 이벤트 알림을 대기 중인 오케스트레이터 함수에 전달할 수 있습니다.An external client can deliver the event notification to a waiting orchestrator function by using the built-in HTTP APIs:

curl -d "true" http://localhost:7071/runtime/webhooks/durabletask/instances/{instanceId}/raiseEvent/ApprovalEvent -H "Content-Type: application/json"

동일한 함수 앱의 다른 함수에서 지속성 오케스트레이션 클라이언트를 사용하여 이벤트를 발생시킬 수도 있습니다.An event can also be raised using the durable orchestration client from another function in the same function app:

[FunctionName("RaiseEventToOrchestration")]
public static async Task Run(
    [HttpTrigger] string instanceId,
    [DurableClient] IDurableOrchestrationClient client)
{
    bool isApproved = true;
    await client.RaiseEventAsync(instanceId, "ApprovalEvent", isApproved);
}

패턴 #6: 집계(상태 저장 엔터티)Pattern #6: Aggregator (stateful entities)

여섯 번째 패턴은 일정 기간 동안의 이벤트 데이터를 주소 지정 가능한 단일 엔터티로 집계하는 것입니다.The sixth pattern is about aggregating event data over a period of time into a single, addressable entity. 이 패턴에서 집계되는 데이터는 여러 원본에서 제공되거나, 일괄 처리로 전달되거나, 장기간에 걸쳐 분산될 수 있습니다.In this pattern, the data being aggregated may come from multiple sources, may be delivered in batches, or may be scattered over long-periods of time. 집계는 도착한 이벤트 데이터에 대한 작업을 수행해야 할 수 있으며, 외부 클라이언트는 집계된 데이터를 쿼리해야 할 수도 있습니다.The aggregator might need to take action on event data as it arrives, and external clients may need to query the aggregated data.

집계 다이어그램

일반적인 상태 비저장 함수를 사용하여 이러한 패턴을 구현하려고 할 때 어려운 점은 동시성 제어가 엄청난 과제가 된다는 것입니다.The tricky thing about trying to implement this pattern with normal, stateless functions is that concurrency control becomes a huge challenge. 여러 스레드에서 동일한 데이터를 동시에 수정하는 것과 집계가 한 번에 하나의 VM에서만 실행되도록 하는 것에 대해 걱정할 필요가 있습니다.Not only do you need to worry about multiple threads modifying the same data at the same time, you also need to worry about ensuring that the aggregator only runs on a single VM at a time.

지속성 엔터티를 사용하여 이 패턴을 단일 함수로 쉽게 구현할 수 있습니다.You can use Durable entities to easily implement this pattern as a single function.

[FunctionName("Counter")]
public static void Counter([EntityTrigger] IDurableEntityContext ctx)
{
    int currentValue = ctx.GetState<int>();
    switch (ctx.OperationName.ToLowerInvariant())
    {
        case "add":
            int amount = ctx.GetInput<int>();
            ctx.SetState(currentValue + amount);
            break;
        case "reset":
            ctx.SetState(0);
            break;
        case "get":
            ctx.Return(currentValue);
            break;
    }
}

지속성 엔터티는 .NET에서 클래스로 모델링할 수도 있습니다.Durable entities can also be modeled as classes in .NET. 작업 목록이 고정되어 커지는 경우 이 모델이 유용할 수 있습니다.This model can be useful if the list of operations is fixed and becomes large. 다음 예제에서는 .NET 클래스와 메서드를 사용하여 Counter 엔터티를 동일하게 구현합니다.The following example is an equivalent implementation of the Counter entity using .NET classes and methods.

public class Counter
{
    [JsonProperty("value")]
    public int CurrentValue { get; set; }

    public void Add(int amount) => this.CurrentValue += amount;

    public void Reset() => this.CurrentValue = 0;

    public int Get() => this.CurrentValue;

    [FunctionName(nameof(Counter))]
    public static Task Run([EntityTrigger] IDurableEntityContext ctx)
        => ctx.DispatchAsync<Counter>();
}

클라이언트는 엔터티 클라이언트 바인딩을 사용하여 엔터티 함수에 대한 작업("신호 보내기"라고도 함)을 큐에 넣을 수 있습니다.Clients can enqueue operations for (also known as "signaling") an entity function using the entity client binding.

[FunctionName("EventHubTriggerCSharp")]
public static async Task Run(
    [EventHubTrigger("device-sensor-events")] EventData eventData,
    [DurableClient] IDurableOrchestrationClient entityClient)
{
    var metricType = (string)eventData.Properties["metric"];
    var delta = BitConverter.ToInt32(eventData.Body, eventData.Body.Offset);

    // The "Counter/{metricType}" entity is created on-demand.
    var entityId = new EntityId("Counter", metricType);
    await entityClient.SignalEntityAsync(entityId, "add", delta);
}

참고

동적으로 생성된 프록시는 .NET에서 엔터티에 대한 신호를 형식이 안전한 방식으로 보내는 데에도 사용할 수 있습니다.Dynamically generated proxies are also available in .NET for signaling entities in a type-safe way. 그리고 신호를 보내는 것 외에도 클라이언트는 오케스트레이션 클라이언트 바인딩에서 형식이 안전한 메서드를 사용하여 엔터티 함수의 상태를 쿼리할 수 있습니다.And in addition to signaling, clients can also query for the state of an entity function using type-safe methods on the orchestration client binding.

엔터티 함수는 Durable Functions 2.0 이상에서 사용할 수 있습니다.Entity functions are available in Durable Functions 2.0 and above.

기술The technology

Durable Functions 확장은 내부적으로 코드에서 워크플로를 작성하는 데 사용되는 GitHub의 오픈 소스 라이브러리인 지속성 작업 프레임워크를 기반으로 하여 빌드됩니다.Behind the scenes, the Durable Functions extension is built on top of the Durable Task Framework, an open-source library on GitHub that's used to build workflows in code. Azure Functions가 Azure WebJobs의 서버리스 진화인 것처럼 Durable Functions는 지속성 작업 프레임워크의 서버리스 진화입니다.Like Azure Functions is the serverless evolution of Azure WebJobs, Durable Functions is the serverless evolution of the Durable Task Framework. Microsoft 및 기타 조직에서는 지속성 작업 프레임워크를 광범위하게 사용하여 중요 업무용 프로세스를 자동화합니다.Microsoft and other organizations use the Durable Task Framework extensively to automate mission-critical processes. 이는 서버를 사용하지 않는 Azure Functions 환경에 적합합니다.It's a natural fit for the serverless Azure Functions environment.

코드 제약 조건Code constraints

안정적이고 장기 실행되는 실행을 보장하기 위해 오케스트레이터 함수에는 따라야 하는 코딩 규칙 세트가 있습니다.In order to provide reliable and long-running execution guarantees, orchestrator functions have a set of coding rules that must be followed. 자세한 내용은 오케스트레이터 함수 코드 제약 조건 문서를 참조하세요.For more information, see the Orchestrator function code constraints article.

결제Billing

Durable Functions 요금은 Azure Functions와 동일하게 청구됩니다.Durable Functions are billed the same as Azure Functions. 자세한 내용은 Azure Functions 가격 책정을 참조하세요.For more information, see Azure Functions pricing. Azure Functions 소비 계획에서 오케스트레이터 함수를 실행할 때 알고 있어야 할 몇 가지 청구 동작이 있습니다.When executing orchestrator functions in the Azure Functions Consumption plan, there are some billing behaviors to be aware of. 이러한 동작에 대한 자세한 내용은 Durable Functions 청구 문서를 참조하세요.For more information on these behaviors, see the Durable Functions billing article.

지금 바로 시작Jump right in

다음 언어별 빠른 시작 자습서 중 하나를 완료하여 10분 이내에 Durable Functions를 시작할 수 있습니다.You can get started with Durable Functions in under 10 minutes by completing one of these language-specific quickstart tutorials:

두 빠른 시작에서는 “hello world” 지속성 함수를 로컬에서 만들고 테스트합니다.In both quickstarts, you locally create and test a "hello world" durable function. 그런 후 함수 코드를 Azure에 게시합니다.You then publish the function code to Azure. 생성한 함수는 다른 함수에 대한 호출을 오케스트레이션하고 함께 연결합니다.The function you create orchestrates and chains together calls to other functions.

자세한 정보Learn more

다음 비디오는 Durable Functions의 이점을 강조합니다.The following video highlights the benefits of Durable Functions:

Durable Functions 및 기본 기술에 대한 자세한 내용은 다음 비디오를 참조하세요(.NET에 중점을 두고 있지만 개념은 지원되는 다른 언어에도 적용됨).For a more in-depth discussion of Durable Functions and the underlying technology, see the following video (it's focused on .NET, but the concepts also apply to other supported languages):

Durable Functions는 Azure Functions의 고급 확장이므로 모든 애플리케이션에 적합하지는 않습니다.Because Durable Functions is an advanced extension for Azure Functions, it isn't appropriate for all applications. 다른 Azure 오케스트레이션 기술과 비교해 보려면 Azure Functions 및 Azure Logic Apps 비교를 참조하세요.For a comparison with other Azure orchestration technologies, see Compare Azure Functions and Azure Logic Apps.

다음 단계Next steps