Visual Studio Code を使用して Azure Functions を Azure Storage に接続する

Azure Functions を使用すると、独自の統合コードを記述しなくても、Azure サービスやその他のリソースを関数に接続できます。これらのバインドは、入力と出力の両方を表し、関数定義内で宣言されます。バインドからのデータは、パラメーターとして関数に提供されます。 "トリガー" は、特殊な種類の入力バインドです。関数はトリガーを 1 つしか持てませんが、複数の入力および出力バインドを持つことができます。詳細については、「Azure Functions でのトリガーとバインドの概念」を参照してください。

この記事では、Visual Studio Code を使用して、前のクイックスタート記事で作成した関数に Azure Storage を接続する方法について説明します。この関数に追加する出力バインドは、HTTP 要求のデータを Azure Queue storage キュー内のメッセージに書き込みます。

ほとんどのバインドでは、バインドされているサービスにアクセスするために関数が使用する、保存されている接続文字列が必要です。作業を簡単にするために、関数アプリで作成したストレージアカウントを使用します。このアカウントへの接続は、既に AzureWebJobsStorage という名前のアプリ設定に保存されています。

注

現在、この記事でサポートされているのは Node.js v4 for Functions シナリオです。

ローカル環境を構成する

操作を始める前に、以下の要件を満たしておく必要があります。

Visual Studio Code 用の Azure Storage 拡張機能をインストールする。
Azure Storage Explorer をインストールする。 Storage Explorer は、出力バインドによって生成されるキューメッセージの調査に使用するツールです。 Storage Explorer は、macOS、Windows、Linux ベースのオペレーティングシステムでサポートされます。

.NET Core CLI ツールをインストールします。

「Visual Studio Code を使用して Azure で関数を作成する」のパート 1 の手順を完了します。

この記事では、Visual Studio Code から Azure サブスクリプションに既にサインインしていることを前提としています。コマンドパレットから Azure: Sign In を実行するとサインインできます。

関数アプリの設定をダウンロードする

前のクイックスタートの記事では、必要なストレージアカウントと共に Azure で関数アプリを作成しました。このアカウントの接続文字列は、Azure のアプリ設定に安全に格納されています。この記事では、同じアカウントのストレージキューにメッセージを書き込みます。関数をローカルで実行しているときにストレージアカウントに接続するには、アプリ設定を local.settings.json ファイルにダウンロードする必要があります。

F1 キーを押してコマンドパレットを開き、コマンド Azure Functions: Download Remote Settings... を検索して実行します。
前の記事で作成した関数アプリを選択します。 [すべてはい] を選択して既存のローカル設定を上書きします。

重要

local.settings.json ファイルは、機密情報が含まれているため、公開されることはなく、ソース管理から除外されます。
ストレージアカウントの接続文字列値のキーである AzureWebJobsStorage の値をコピーします。この接続を使用して、出力バインドが期待どおりに動作することを確認します。

バインディング拡張機能を登録する

Queue storage の出力バインドを使用しているため、このプロジェクトを実行する前に Storage のバインド拡張機能をインストールしておく必要があります。

プロジェクトは、拡張機能バンドルを使用するように構成されています。これにより、事前定義された一連の拡張機能パッケージが自動的にインストールされます。

拡張機能バンドルは、プロジェクトのルートにある host.json ファイルで次の例のように既に有効になっています。

{
  "version": "2.0",
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[3.*, 4.0.0)"
  }
}

これで、Storage の出力バインドをプロジェクトに追加できるようになります。

拡張機能バンドルは、プロジェクトのルートにある host.json ファイルで次の例のように既に有効になっています。

{
  "version": "2.0",
  "logging": {
    "applicationInsights": {
      "samplingSettings": {
        "isEnabled": true,
        "excludedTypes": "Request"
      }
    }
  },
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[4.*, 5.0.0)"
  }
}

これで、Storage の出力バインドをプロジェクトに追加できるようになります。

HTTP トリガーとタイマートリガーを除き、バインドは拡張機能パッケージとして実装されます。ターミナルウィンドウで次の dotnet add package コマンドを実行して、Storage 拡張機能パッケージをプロジェクトに追加します。

分離プロセス
インプロセス

dotnet add package Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Storage.Queues --prerelease

dotnet add package Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Storage

これで、Storage の出力バインドをプロジェクトに追加できるようになります。

出力バインディングを追加する

Azure Storage キューに書き込むには:

バインド構成に extraOutputs プロパティを追加する

{
    methods: ['GET', 'POST'],
    extraOutputs: [sendToQueue], // add output binding to HTTP trigger
    authLevel: 'anonymous',
    handler: () => {}
}

output.storageQueue 呼び出しの上に app.http 関数を追加する

const sendToQueue = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

Azure Storage キューに書き込むには:

バインド構成に extraOutputs プロパティを追加する

{
    methods: ['GET', 'POST'],
    extraOutputs: [sendToQueue], // add output binding to HTTP trigger
    authLevel: 'anonymous',
    handler: () => {}
}

output.storageQueue 呼び出しの上に app.http 関数を追加する

const sendToQueue: StorageQueueOutput = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

Functions では、各種のバインドで direction、type、固有の name が必要です。これらの属性を定義する方法は、関数アプリの言語によって異なります。

バインド属性は、特定の関数の function.json ファイルで定義されます。バインドの種類によっては、追加のプロパティが必要になることもあります。キュー出力構成では、Azure Storage キューバインドに必要なフィールドについて説明されています。この拡張機能により、バインドを簡単に function.json ファイルに追加できます。

バインドを作成するには、HttpTrigger フォルダー内の function.json ファイルを右クリック (macOS では Ctrl キーを押しながらクリック) して、 [バインドの追加] を選択します。プロンプトに従って、新しいバインドの次のバインドプロパティを定義します。

プロンプト	値	説明
Select binding direction (バインド方向を選択する)	`out`	バインドは出力バインドです。
Select binding with direction... (方向を使用してバインドを選択する...)	`Azure Queue Storage`	バインドは Azure Storage キューバインドです。
コードでこのバインドの特定に使用する名前	`msg`	コードで参照されているバインドパラメーターを識別する名前。
メッセージの送信先のキュー	`outqueue`	バインドが書き込むキューの名前。 queueName が存在しない場合は、バインドによって最初に使用されるときに作成されます。
Select setting from "local.setting.json" ("local.setting.json" から設定を選択する)	`AzureWebJobsStorage`	ストレージアカウントの接続文字列を含むアプリケーション設定の名前。 `AzureWebJobsStorage` 設定には、関数アプリで作成したストレージアカウントの接続文字列が含まれています。

バインドは、bindings の配列に追加されます。これは次のようになります。

      "name": "msg",
      "queueName": "outqueue",
      "connection": "AzureWebJobsStorage"
    }
  ]
}

バインド属性は、function_app.py ファイル内の特定の関数コードを修飾することによって定義されます。 queue_output デコレーターを使用して、Azure Queue Storage 出力バインドを追加します。

queue_output デコレーターを使用すると、バインドの方向は暗黙的に "出力" になり、種類は Azure Storage Queue です。 HttpExample\function_app.py の関数コードに次のデコレーターを追加します。

@app.queue_output(arg_name="msg", queue_name="outqueue", connection="AzureWebJobsStorage")

このコードでは、arg_name は、コードで参照されているバインドパラメーターを示しています。queue_name はバインドからの書き込み先キューの名前で、connection はストレージアカウントの接続文字列を含むアプリケーション設定の名前です。クイックスタートでは、AzureWebJobsStorage 設定にある関数アプリと同じストレージアカウントを使用します。 queue_name が存在しない場合は、バインドによって最初に使用されるときに作成されます。

C# プロジェクトでは、バインドは関数メソッドのバインド属性として定義されます。具体的な定義は、お使いのアプリがインプロセス (C# クラスライブラリ) で実行されるのか、分離ワーカープロセスで実行されるのかによって異なります。

分離ワーカーモデル
インプロセスモデル

HttpExample.cs プロジェクトファイルを開き、次の MultiResponse クラスを追加します。

public class MultiResponse
{
    [QueueOutput("outqueue",Connection = "AzureWebJobsStorage")]
    public string[] Messages { get; set; }
    public HttpResponseData HttpResponse { get; set; }
}

MultiResponse クラスを使用すると、outqueue という名前のストレージキューと HTTP 成功メッセージに書き込むことができます。 QueueOutput 属性は文字列配列に適用されるので、複数のメッセージをキューに送信できます。

ストレージアカウントの接続文字列は Connection プロパティによって設定されます。この例では、既定のストレージアカウントを既に使用しているため、Connection を省略してもかまいません。

重要

インプロセスモデルのサポートは 2026 年 11 月 10 日に終了します。完全なサポートのために、分離ワーカーモデルにアプリを移行することを強くお勧めします。

HttpExample.cs プロジェクトファイルを開いて、Run メソッドの定義に次のパラメーターを追加します。

[Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg,

msg パラメーターは ICollector<T> 型です。これは、関数の完了時に出力バインドに書き込まれるメッセージのコレクションを表します。この場合、出力は outqueue という名前のストレージキューです。ストレージアカウントの接続文字列は StorageAccountAttribute によって設定されます。この属性は、ストレージアカウントの接続文字列を含む設定を示し、クラス、メソッド、パラメーターレベルで適用できます。この例では、既定のストレージアカウントを既に使用しているため、StorageAccountAttribute を省略してもかまいません。

Run メソッドの定義は次のコードのようになります。

[FunctionName("HttpExample")]
public static async Task<IActionResult> Run(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)] HttpRequest req, 
    [Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg, 
    ILogger log)

Java プロジェクトでは、バインドは関数メソッドのバインド注釈として定義されます。その後、これらの注釈に基づいて function.json ファイルが自動的に生成されます。

src/main/java の下の対象の関数コードの場所を参照し、Function.java プロジェクトファイルを開きます。run メソッド定義に、次のパラメーターを追加します。

@QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", 
connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg,

msg パラメーターは OutputBinding<T> 型です。これは、関数の完了時に出力バインドにメッセージとして書き込まれる文字列のコレクションを表します。この場合、出力は outqueue という名前のストレージキューです。このストレージアカウントの接続文字列は、connection メソッドによって設定されます。接続文字列自体ではなく、ストレージアカウントの接続文字列を含むアプリケーション設定を渡します。

run メソッドの定義は次の例のようになります。

@FunctionName("HttpExample")
public HttpResponseMessage run(
        @HttpTrigger(name = "req", methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request, 
        @QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", 
        connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg, 
        final ExecutionContext context) {

出力バインディングを使用するコードを追加する

バインドが定義されたら、そのバインドの name を使用して、関数シグネチャの属性としてアクセスできます。出力バインドを使用すると、認証、キュー参照の取得、またはデータの書き込みに、Azure Storage SDK のコードを使用する必要がなくなります。 Functions ランタイムおよびキューの出力バインドが、ユーザーに代わってこれらのタスクを処理します。

context.extraOutputs の出力バインドオブジェクトを使用してキューメッセージを作成するコードを追加します。このコードを return ステートメントの前に追加します。

context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);

この時点で、関数は次のようになります。

const { app, output } = require('@azure/functions');

const sendToQueue = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

app.http('HttpExample', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  extraOutputs: [sendToQueue],
  handler: async (request, context) => {
    try {
      context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

      const name = request.query.get('name') || (await request.text());
      context.log(`Name: ${name}`);

      if (name) {
        const msg = `Name passed to the function ${name}`;
        context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);
        return { body: msg };
      } else {
        context.log('Missing required data');
        return { status: 404, body: 'Missing required data' };
      }
    } catch (error) {
      context.log(`Error: ${error}`);
      return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
    }
  },
});

context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);

この時点で、関数は次のようになります。

import {
  app,
  output,
  HttpRequest,
  HttpResponseInit,
  InvocationContext,
  StorageQueueOutput,
} from '@azure/functions';

const sendToQueue: StorageQueueOutput = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

export async function HttpExample(
  request: HttpRequest,
  context: InvocationContext,
): Promise<HttpResponseInit> {
  try {
    context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

    const name = request.query.get('name') || (await request.text());
    context.log(`Name: ${name}`);

    if (name) {
      const msg = `Name passed to the function ${name}`;
      context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);
      return { body: msg };
    } else {
      context.log('Missing required data');
      return { status: 404, body: 'Missing required data' };
    }
  } catch (error) {
    context.log(`Error: ${error}`);
    return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
  }
}

app.http('HttpExample', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  handler: HttpExample,
});

Push-OutputBinding コマンドレットと msg 出力バインディングを使用してキューにテキストを書き込むコードを追加します。 if ステートメントで OK ステータスを設定する前に、このコードを追加してください。

$outputMsg = $name
Push-OutputBinding -name msg -Value $outputMsg

この時点で、関数は次のようになるはずです。

using namespace System.Net

# Input bindings are passed in via param block.
param($Request, $TriggerMetadata)

# Write to the Azure Functions log stream.
Write-Host "PowerShell HTTP trigger function processed a request."

# Interact with query parameters or the body of the request.
$name = $Request.Query.Name
if (-not $name) {
    $name = $Request.Body.Name
}

if ($name) {
    # Write the $name value to the queue, 
    # which is the name passed to the function.
    $outputMsg = $name
    Push-OutputBinding -name msg -Value $outputMsg

    $status = [HttpStatusCode]::OK
    $body = "Hello $name"
}
else {
    $status = [HttpStatusCode]::BadRequest
    $body = "Please pass a name on the query string or in the request body."
}

# Associate values to output bindings by calling 'Push-OutputBinding'.
Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
    StatusCode = $status
    Body = $body
})

次のコードに合わせて HttpExample\function_app.py を更新し、関数の定義に msg パラメーターを、msg.set(name) ステートメントの下に if name: を追加してください。

import azure.functions as func
import logging

app = func.FunctionApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@app.route(route="HttpExample")
@app.queue_output(arg_name="msg", queue_name="outqueue", connection="AzureWebJobsStorage")
def HttpExample(req: func.HttpRequest, msg: func.Out [func.QueueMessage]) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    name = req.params.get('name')
    if not name:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            name = req_body.get('name')

    if name:
        msg.set(name)
        return func.HttpResponse(f"Hello, {name}. This HTTP triggered function executed successfully.")
    else:
        return func.HttpResponse(
             "This HTTP triggered function executed successfully. Pass a name in the query string or in the request body for a personalized response.",
             status_code=200
        )

msg パラメーターは、azure.functions.Out class のインスタンスです。 set メソッドはキューに文字列メッセージを書き込みます。この場合は、URL クエリ文字列の中で関数に渡される name です。

分離ワーカーモデル
インプロセスモデル

既存の HttpExample クラスを次のコードに置き換えます。

    [Function("HttpExample")]
    public static MultiResponse Run([HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "get", "post")] HttpRequestData req,
        FunctionContext executionContext)
    {
        var logger = executionContext.GetLogger("HttpExample");
        logger.LogInformation("C# HTTP trigger function processed a request.");

        var message = "Welcome to Azure Functions!";

        var response = req.CreateResponse(HttpStatusCode.OK);
        response.Headers.Add("Content-Type", "text/plain; charset=utf-8");
        response.WriteString(message);

        // Return a response to both HTTP trigger and storage output binding.
        return new MultiResponse()
        {
            // Write a single message.
            Messages = new string[] { message },
            HttpResponse = response
        };
    }
}

重要

msg 出力バインドオブジェクトを使用してキューメッセージを作成するコードを追加します。このコードは、メソッドから制御が戻る前に追加します。

if (!string.IsNullOrEmpty(name))
{
    // Add a message to the output collection.
    msg.Add(name);
}

この時点で、関数は次のようになるはずです。

[FunctionName("HttpExample")]
public static async Task<IActionResult> Run(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)] HttpRequest req, 
    [Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg, 
    ILogger log)
{
    log.LogInformation("C# HTTP trigger function processed a request.");

    string name = req.Query["name"];

    string requestBody = await new StreamReader(req.Body).ReadToEndAsync();
    dynamic data = JsonConvert.DeserializeObject(requestBody);
    name = name ?? data?.name;

    if (!string.IsNullOrEmpty(name))
    {
        // Add a message to the output collection.
        msg.Add(name);
    }
    return name != null
        ? (ActionResult)new OkObjectResult($"Hello, {name}")
        : new BadRequestObjectResult("Please pass a name on the query string or in the request body");
}

これで、新しい msg パラメーターを使用して、関数コードから出力バインドに書き込むことができます。成功応答の前に次のコード行を追加して、name の値を msg 出力バインドに追加します。

msg.setValue(name);

出力バインドを使用すると、認証、キュー参照の取得、またはデータの書き込みに、Azure Storage SDK のコードを使用する必要がなくなります。 Functions ランタイムおよびキューの出力バインドが、ユーザーに代わってこれらのタスクを処理します。

run メソッドは次の例のようになります。

@FunctionName("HttpExample")
public HttpResponseMessage run(
        @HttpTrigger(name = "req", methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request, 
        @QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", 
        connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg, 
        final ExecutionContext context) {
    context.getLogger().info("Java HTTP trigger processed a request.");

    // Parse query parameter
    String query = request.getQueryParameters().get("name");
    String name = request.getBody().orElse(query);

    if (name == null) {
        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.BAD_REQUEST)
        .body("Please pass a name on the query string or in the request body").build();
    } else {
        // Write the name to the message queue. 
        msg.setValue(name);

        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK).body("Hello, " + name).build();
    }
}

テストを更新する

アーキタイプはテストのセットも作成するため、msg メソッドシグネチャ内の新しい run パラメーターを処理するためにこれらのテストを更新する必要があります。

src/main/java の下の対象のテストコードの場所を参照し、Function.java プロジェクトファイルを開きます。//Invoke の下のコード行を次のコードに置き換えます。

@SuppressWarnings("unchecked")
final OutputBinding<String> msg = (OutputBinding<String>)mock(OutputBinding.class);
final HttpResponseMessage ret = new Function().run(req, msg, context);

関数をローカルで実行する

Visual Studio Code を Azure Functions Core Tools と統合することで、このプロジェクトをローカルの開発用コンピューター上で実行してから、Azure に発行することができます。 Core Tools をローカルにまだインストールしていない場合は、プロジェクトを初めて実行するときにインストールするように求められます。

関数を呼び出すには、F5 キーを押して関数アプリプロジェクトを起動します。 ターミナル パネルに、Core Tools からの出力が表示されます。アプリがターミナル パネルで起動します。 HTTP によってトリガーされる関数の URL エンドポイントがローカルで実行されていることを確認できます。

Core Tools をまだインストールしていない場合は、インストールを求められたら [インストール] を選択して、Core Tools をインストールします。
Windows での実行に問題がある場合、Visual Studio Code の既定のターミナルが WSL Bash に設定されていないことをご確認ください。
Core Tools を実行したまま、[Azure: Functions] 領域に移動します。 [Functions] の [ローカルプロジェクト]>[Functions] を展開します。関数を右クリック (Windows) または HttpExample キーを押しながらクリック (macOS) して、[Execute Function Now]\(今すぐ関数を実行\) を選択します。
[要求本文を入力してください] で、Enter キーを押して要求メッセージを関数に送信します。
ローカルで関数を実行し、応答が返されると、Visual Studio Code で通知が発生します。関数の実行に関する情報は、ターミナル パネルに表示されます。
Ctrl + C キーを押して Core Tools を停止し、デバッガーの接続を解除します。

関数をローカルで実行する

前の記事と同様、F5 キーを押して関数アプリプロジェクトと Core Tools を起動します。
Core Tools を実行したまま、[Azure: Functions] 領域に移動します。 [Functions] の [ローカルプロジェクト]>[Functions] を展開します。 HttpExample 関数を右クリック (Mac では Ctrl キーを押しながらクリック) し、[Execute Function Now...] (今すぐ関数を実行...) を選択します。
[Enter request body] (要求本文を入力してください) に、要求メッセージ本文の値として { "name": "Azure" } が表示されます。 Enter キーを押して、この要求メッセージを関数に送信します。
応答が返されたら、Ctrl + C キーを押して Core Tools を停止します。

ストレージの接続文字列を使用しているため、ローカルで実行されている関数は Azure ストレージアカウントに接続します。出力バインディングを最初に使用するときに、outqueue という名前の新しいキューが、Functions ランタイムによってストレージアカウントに作成されます。このキューが新しいメッセージと共に作成されたことを確認するために、Storage Explorer を使用します。

ストレージエクスプローラーをアカウントに接続する

既に Azure Storage Explorer をインストールして Azure アカウントに接続している場合は、このセクションをスキップしてください。

Azure Storage Explorer ツールを実行し、左側の接続アイコンを選択して、 [アカウントの追加] を選択します。
[接続] ダイアログで、[Add an Azure account] (Azure アカウントを追加する) を選択し、お使いの Azure 環境を選択して、[サインイン...] を選択します。

自分のアカウントへのサインインが成功すると、そのアカウントに関連付けられている Azure サブスクリプションがすべて表示されます。サブスクリプションを選択し、[エクスプローラーを開く] を選択します。

出力キューを確認する

Visual Studio Code で、F1 キーを押してコマンドパレットを開き、コマンド Azure Storage: Open in Storage Explorer を検索して実行し、自分のストレージアカウント名を選択します。 Azure Storage Explorer で自分のストレージアカウントが開きます。
[キュー] ノードを展開して、outqueue という名前のキューを選択します。

このキューには、HTTP によってトリガーされる関数を実行したときにキューの出力バインディングが作成されたというメッセージが含まれます。 name の既定の値で関数を呼び出した場合、キューメッセージは「Name passed to the function: Azure」(関数に渡された名前: Azure) になります。
関数を再度実行し、別の要求を送信すると、キューに新しいメッセージが表示されます。

ここで、更新された関数アプリを Azure に再発行します。

更新したアプリを再デプロイして検証する

Visual Studio Code で、F1 キーを押してコマンドパレットを開きます。コマンドパレットで、Azure Functions: Deploy to function app... を検索して選択します。
最初の記事で作成した関数アプリを選択します。同じアプリにプロジェクトを再デプロイしているため、 [デプロイ] を選択して、ファイルの上書きに関する警告を無視します。
デプロイの完了後、もう一度 [Execute Function Now...] (今すぐ関数を実行...) 機能を使用して Azure で関数をトリガーできます。
もう一度ストレージキューのメッセージを表示して、出力バインドによってキューに新しいメッセージが再生成されていることを確認します。

リソースをクリーンアップする

Azure では、"リソース" とは、関数アプリ、関数、ストレージアカウントなどのことを指します。これらは "リソースグループ" に分類されており、グループを削除することでグループ内のすべてのものを削除できます。

これらのクイックスタートを完了するためにリソースを作成しました。これらのリソースには、アカウントの状態とサービスの価格に応じて課金される場合があります。リソースの必要がなくなった場合にそれらを削除する方法を、次に示します。

Visual Studio Code で、F1 キーを押してコマンドパレットを開きます。コマンドパレットで、Azure: Open in portal を検索して選択します。
関数アプリを選択し、Enter キーを押します。その関数アプリのページが Azure portal で開きます。
[概要] タブで、 [リソースグループ] の横にある名前付きリンクを選択します。
[リソースグループ] ページで、含まれているリソースの一覧を確認し、削除するものであることを確認します。
[リソースグループの削除] を選択し、指示に従います。

削除には数分かかることがあります。実行されると、通知が数秒間表示されます。ページの上部にあるベルのアイコンを選択して、通知を表示することもできます。

次のステップ

HTTP によってトリガーされる関数を、ストレージキューにデータを書き込むように更新しました。この後は、Visual Studio Code を使用した Functions の開発について理解を深めましょう。

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Last updated on 2024-04-25

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Visual Studio Code を使用して Azure Functions を Azure Storage に接続する

ローカル環境を構成する

関数アプリの設定をダウンロードする

バインディング拡張機能を登録する

出力バインディングを追加する

出力バインディングを使用するコードを追加する

テストを更新する

関数をローカルで実行する

関数をローカルで実行する

ストレージ エクスプローラーをアカウントに接続する

出力キューを確認する

更新したアプリを再デプロイして検証する

リソースをクリーンアップする

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

ストレージエクスプローラーをアカウントに接続する