Share via

Cenários do Azure Functions

  • Artigo

Muitas vezes construímos sistemas para reagir a uma série de eventos críticos. Quer esteja a criar uma API Web, a responder a alterações na base de dados, a processar fluxos de eventos ou mensagens, o Azure Functions pode ser utilizado para as implementar.

Em muitos casos, uma função integra-se com uma matriz de serviços de nuvem para fornecer implementações ricas em recursos. A seguir está um conjunto comum (mas não exaustivo) de cenários para o Azure Functions.

Selecione sua linguagem de desenvolvimento na parte superior do artigo.

Processar uploads de arquivos

Há várias maneiras de usar funções para processar arquivos dentro ou fora de um contêiner de armazenamento de blob. Para saber mais sobre as opções de acionamento em um contêiner de blob, consulte Trabalhando com blobs na documentação de práticas recomendadas.

Por exemplo, em uma solução de varejo, um sistema de parceiro pode enviar informações do catálogo de produtos como arquivos para o armazenamento de blobs. Você pode usar uma função acionada por blob para validar, transformar e processar os arquivos no sistema principal à medida que são carregados.

Diagram of a file upload process using Azure Functions.

Os tutoriais a seguir usam um gatilho de grade de eventos para processar arquivos em um contêiner de blob:

Por exemplo, usando o gatilho de blob com uma assinatura de evento em contêineres de blob:

[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();
        }
    }
}

Fluxo em tempo real e processamento de eventos

Tanta telemetria é gerada e coletada de aplicativos em nuvem, dispositivos IoT e dispositivos de rede. O Azure Functions pode processar esses dados quase em tempo real como o caminho ativo e, em seguida, armazená-los no Azure Cosmos DB para uso em um painel de análise.

Suas funções também podem usar gatilhos de eventos de baixa latência, como Grade de Eventos, e saídas em tempo real, como o SignalR, para processar dados quase em tempo real.

Diagram of a real-time stream process using Azure Functions.

Por exemplo, usando o gatilho de hubs de eventos para ler de um hub de eventos e a associação de saída para gravar em um hub de eventos depois de desencaixar e transformar os eventos:

[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);
}

Machine learning e IA

Além do processamento de dados, o Azure Functions pode ser usado para inferir em modelos.

Por exemplo, uma função que chama um modelo do TensorFlow ou o envia aos serviços de IA do Azure pode processar e classificar um fluxo de imagens.

As funções também podem se conectar a outros serviços para ajudar a processar dados e executar outras tarefas relacionadas à IA, como resumo de texto.

Diagram of a machine learning and AI process using Azure Functions.

Executar tarefas agendadas

Funções permite que você execute seu código com base em um cronograma cron que você definir.

Confira como Criar uma função no portal do Azure que é executada em uma agenda.

Um banco de dados de clientes de serviços financeiros, por exemplo, pode ser analisado para entradas duplicadas a cada 15 minutos para evitar que várias comunicações saiam para o mesmo cliente.

Diagram of a scheduled task where a function cleans a database every 15 minutes deduplicating entries based on business logic.

[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
}

Crie uma API da Web escalável

Uma função acionada por HTTP define um ponto de extremidade HTTP. Esses pontos de extremidade executam código de função que pode se conectar a outros serviços diretamente ou usando extensões de ligação. Você pode compor os pontos de extremidade em uma API baseada na Web.

Você também pode usar um ponto de extremidade de função acionada HTTP como uma integração de webhook, como webhooks do GitHub. Dessa forma, você pode criar funções que processam dados de eventos do GitHub. Para saber mais, consulte Monitorar eventos do GitHub usando um webhook com o Azure Functions.

Diagram of processing an HTTP request using Azure Functions.

Para obter exemplos, consulte o seguinte:

[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();
}

Crie um fluxo de trabalho sem servidor

Funções geralmente é o componente de computação em uma topologia de fluxo de trabalho sem servidor, como um fluxo de trabalho de Aplicativos Lógicos. Você também pode criar orquestrações de longa duração usando a extensão Durable Functions. Para obter mais informações, consulte Visão geral de funções duráveis.

A combination diagram of a series of specific serverless workflows using Azure Functions.

Responder a alterações no banco de dados

Há processos em que você pode precisar registrar, auditar ou executar alguma outra operação quando os dados armazenados são alterados. Os gatilhos de funções fornecem uma boa maneira de ser notificado de alterações de dados para iniciar tal operação.

Diagram of a function being used to respond to database changes.

Considere os seguintes exemplos:

Crie sistemas de mensagens confiáveis

Você pode usar o Functions com os serviços de mensagens do Azure para criar soluções avançadas de mensagens controladas por eventos.

Por exemplo, você pode usar gatilhos em filas de Armazenamento do Azure como uma maneira de encadear uma série de execuções de função. Ou use filas e gatilhos de barramento de serviço para um sistema de pedidos on-line.

Diagram of Azure Functions in a reliable message system.

O artigo a seguir mostra como gravar a saída em uma fila de armazenamento.

E estes artigos mostram como acionar a partir de uma fila ou tópico do Barramento de Serviço do Azure.

Próximos passos

Introdução ao Azure Functions