Architectures de référence des fonctions serverless

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Une architecture de référence est un modèle de composants requis et les exigences techniques permettant de les implémenter. Une architecture de référence n’est pas personnalisée pour une solution client ; il s’agit d’un scénario général basé sur une expérience complète. Avant de concevoir une solution serverless, utilisez une architecture de référence pour visualiser une architecture technique idéale, puis fusionnez-la et intégrez-la dans votre environnement.

Modèles courants d’architecture serverless

Les modèles les plus courants d’architecture serverless sont les suivants :

  • API serverless, back-ends mobiles et web
  • Traitement d’événements et de flux, traitement de données IoT (Internet des objets), pipelines Big Data et Machine Learning
  • Intégration et enterprise service bus pour connecter des systèmes métier, publication et abonnement (Pub/Sub) à des événements métier
  • Automatisation, transformation numérique et automatisation des processus
  • Middleware, logiciel en tant que service (SaaS) comme Dynamics et projets de Big Data

Back-ends d’applications web dans le scénario de vente au détail : récupérer les commandes en ligne à partir d’une file d’attente, les traiter et stocker les données résultantes dans une base de données.

Diagramme montrant une demande issue d’une application web et mise en file d’attente dans Service Bus, puis traitée par une fonction et envoyée à Azure Cosmos DB.

Back-ends d’applications mobiles dans le scénario de services financiers : des collègues utilisent des services bancaires mobiles pour se rembourser mutuellement leurs frais de déjeuner. La personne qui a payé le déjeuner demande le paiement par le biais d’une application mobile, ce qui déclenche une notification sur les téléphones de ses collègues.

Diagramme montrant un appel d’API HTTP traité par une fonction et envoyé à Azure Cosmos DB. Cela déclenche une autre fonction pour envoyer des notifications.

Back-ends connectés à IoT dans le scénario de fabrication : une société de fabrication utilise IoT pour monitorer ses machines. Des fonctions détectent les données anormales et déclenchent l’envoi d’un message au service de maintenance quand une réparation est nécessaire.

Diagramme montrant des appareils IoT qui produisent des demandes de réparation, lesquelles sont envoyées au hub IoT, puis acheminées pour traitement avec Zendesk.

Traitement des chatbots pour le scénario de tourisme : les clients demandent la liste des hébergements de vacances disponibles sur leur téléphone. Un bot serverless déchiffre les requêtes et retourne les options possibles pour les vacances.

Diagramme montrant une demande de l’utilisateur à travers une interface conversationnelle qu’un robot déchiffre pour qu’une autre fonction traite la demande.

Traitement des fichiers en temps réel pour le scénario médical : la solution charge de façon sécurisée les dossiers des patients en tant que fichiers PDF. La solution décompose ensuite les données, les traite grâce à la reconnaissance optique de caractères et les ajoute à une base de données pour faciliter les requêtes.

Diagramme montrant les dossiers des patients chargés, qui sont ensuite décomposés et envoyés à Cognitive Services pour être structurés dans une base de données.

Traitement de flux en temps réel pour le scénario d’éditeur de logiciels indépendant : une application cloud massive collecte d’énormes quantités de données de télémétrie. L’application traite ces données en quasi-temps réel et les stocke dans une base de données en vue de leur utilisation dans un tableau de bord analytique.

Diagramme montre une application qui collecte des données, qui sont ingérées par des Event Hubs, traitées par une fonction et envoyées à Azure Cosmos DB.

Automatisation des tâches planifiées pour le scénario des services financiers : l’application analyse une base de données client toutes les 15 minutes à la recherche d’entrées dupliquées, afin d’éviter d’envoyer plusieurs communications aux mêmes clients.

Diagramme montrant une base de données nettoyée par une fonction toutes les 15 minutes, ce qui supprime les entrées en double.

Extension d’applications SaaS dans le scénario de services professionnels : une solution SaaS fournit une extensibilité par le biais de webhooks, qu’Azure Functions peut implémenter pour automatiser certains workflows.

Diagramme montrant un problème créé dans GitHub qui déclenche un appel de webhook. Il est traité par une fonction qui publie les détails du problème sur Slack.

Les architectures de référence serverless suivantes décrivent des scénarios spécifiques. Pour plus d’informations et pour obtenir des diagrammes architecturaux, consultez les articles associés.

Microservices serverless

L’architecture de référence des microservices serverless vous guide tout au long de la conception, du développement et de remise de l’application RideShare par Relecloud, une société fictive. Vous y trouverez des instructions pratiques sur la configuration et le déploiement de tous les composants architecturaux, avec des informations utiles sur chaque composant.

Application web serverless et traitement des événements avec Azure Functions

Cette solution en deux parties décrit un hypothétique système de livraison par drone. Les drones envoient un état du vol en cours au cloud, lequel stocke ces messages en vue d’une utilisation ultérieure. Une application web permet aux utilisateurs de récupérer les messages pour obtenir l’état le plus récent des appareils.

Automatisation du cloud basée sur les événements

L’automatisation des flux de travail et des tâches répétitives sur le cloud peut améliorer considérablement la productivité de l’équipe DevOps. Un modèle serverless convient parfaitement aux scénarios d’automatisation pilotée par les événements. Cette architecture de référence d’automatisation basée sur les événements illustre deux scénarios d’automatisation du cloud : l’étiquetage du centre de coûts et la réponse de limitation.

Multicloud avec Serverless Framework

L’architecture Serverless Framework décrit comment l’équipe Microsoft Commercial Software Engineering (CSE) s’est associée à un détaillant international pour déployer une solution serverless hautement disponible sur les plateformes cloud Azure et Amazon Web Services (AWS), à l’aide de Serverless Framework.

Autres architectures de référence de fonctions serverless

Les sections suivantes listent d’autres scénarios et architectures de référence serverless et Azure Functions.

Général

Back-end web et mobile

IA + Machine Learning

Données et analyse

IoT

Jeux

Automatisation

Contributeurs

Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.

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