Share via

Azure Functions-scenario's

  • Artikel

We bouwen vaak systemen om te reageren op een reeks kritieke gebeurtenissen. Of u nu een web-API bouwt, reageert op databasewijzigingen, gebeurtenisstromen of berichten verwerkt, Azure Functions kan worden gebruikt om ze te implementeren.

In veel gevallen kan een functie worden geïntegreerd met een matrix van cloudservices om implementaties met uitgebreide functies te bieden. Hieronder ziet u een algemene (maar geen volledige) set scenario's voor Azure Functions.

Selecteer uw ontwikkeltaal bovenaan het artikel.

Uploads van bestanden verwerken

Er zijn verschillende manieren om functies te gebruiken om bestanden te verwerken in of uit een blobopslagcontainer. Zie Werken met blobs in de aanbevolen documentatie voor meer informatie over opties voor het activeren van een blobcontainer.

In een retailoplossing kan een partnersysteem bijvoorbeeld productcatalogusgegevens als bestanden verzenden naar blobopslag. U kunt een door een blob geactiveerde functie gebruiken om de bestanden te valideren, transformeren en verwerken in het hoofdsysteem terwijl ze worden geüpload.

Diagram van een proces voor het uploaden van bestanden met behulp van Azure Functions.

In de volgende zelfstudies wordt een Event Grid-trigger gebruikt om bestanden in een blobcontainer te verwerken:

Gebruik bijvoorbeeld de blobtrigger met een gebeurtenisabonnement op blobcontainers:

[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();
        }
    }
}

Realtime stroom- en gebeurtenisverwerking

Er wordt zoveel telemetrie gegenereerd en verzameld van cloudtoepassingen, IoT-apparaten en netwerkapparaten. Azure Functions kan die gegevens bijna in realtime verwerken als het dynamische pad en deze vervolgens opslaan in Azure Cosmos DB voor gebruik in een analysedashboard.

Uw functies kunnen ook triggers voor gebeurtenissen met lage latentie gebruiken, zoals Event Grid, en realtime-uitvoer zoals SignalR om gegevens in bijna realtime te verwerken.

Diagram van een realtime stroomproces met behulp van Azure Functions.

Als u bijvoorbeeld de Event Hubs-trigger gebruikt om te lezen van een Event Hub en de uitvoerbinding om naar een Event Hub te schrijven na het debatteren en transformeren van de gebeurtenissen:

[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 en AI

Naast gegevensverwerking kan Azure Functions worden gebruikt voor het afleiden van modellen. Met de Azure OpenAI-bindingsextensie kunt u eenvoudig functies en gedrag van de Azure OpenAI-service integreren in de uitvoeringen van uw functiecode.

Functies kunnen verbinding maken met een OpenAI-resources om tekst- en chatvoltooiingen in te schakelen, assistenten te gebruiken en gebruik te maken van insluitingen en semantische zoekopdrachten.

Een functie kan ook een TensorFlow-model of Azure AI-services aanroepen om een stroom afbeeldingen te verwerken en te classificeren.

Diagram van een machine learning- en AI-proces met behulp van Azure Functions.

Geplande taken uitvoeren

Met Functions kunt u uw code uitvoeren op basis van een cron-schema dat u definieert.

Bekijk hoe u een functie maakt in Azure Portal die volgens een schema wordt uitgevoerd.

Een klantdatabase voor financiële services kan bijvoorbeeld elke 15 minuten worden geanalyseerd op dubbele vermeldingen om te voorkomen dat meerdere communicatie naar dezelfde klant wordt verzonden.

Diagram van een geplande taak waarbij een functie elke 15 minuten een database opschoont die vermeldingen ontdubbelt op basis van bedrijfslogica.

[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
}

Een schaalbare web-API bouwen

Een door HTTP geactiveerde functie definieert een HTTP-eindpunt. Deze eindpunten voeren functiecode uit die rechtstreeks verbinding kan maken met andere services of door bindingsextensies te gebruiken. U kunt de eindpunten samenstellen in een web-API.

U kunt ook een door HTTP geactiveerd functie-eindpunt gebruiken als webhookintegratie, zoals GitHub-webhooks. Op deze manier kunt u functies maken die gegevens verwerken van GitHub-gebeurtenissen. Zie GitHub-gebeurtenissen bewaken met behulp van een webhook met Azure Functions voor meer informatie.

Diagram van het verwerken van een HTTP-aanvraag met behulp van Azure Functions.

Zie het volgende voor voorbeelden:

[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();
}

Een serverloze werkstroom maken

Functions is vaak het rekenonderdeel in een serverloze werkstroomtopologie, zoals een Logic Apps-werkstroom. U kunt ook langlopende indelingen maken met behulp van de Durable Functions-extensie. Zie het overzicht van Durable Functions voor meer informatie.

Een combinatiediagram van een reeks specifieke serverloze werkstromen met behulp van Azure Functions.

Reageren op wijzigingen in de database

Er zijn processen waarin u mogelijk een andere bewerking moet registreren, controleren of uitvoeren wanneer gegevens worden gewijzigd. Functiestriggers bieden een goede manier om op de hoogte te worden gesteld van gegevenswijzigingen om een dergelijke bewerking in eerste instantie te starten.

Diagram van een functie die wordt gebruikt om te reageren op databasewijzigingen.

Bekijk de volgende voorbeelden:

Betrouwbare berichtsystemen maken

U kunt Functions gebruiken met Azure Messaging-services om geavanceerde gebeurtenisgestuurde berichtenoplossingen te maken.

U kunt bijvoorbeeld triggers in Azure Storage-wachtrijen gebruiken als een manier om een reeks functie-uitvoeringen te koppelen. Of gebruik servicebuswachtrijen en triggers voor een online bestelsysteem.

Diagram van Azure Functions in een betrouwbaar berichtensysteem.

In het volgende artikel wordt beschreven hoe u uitvoer naar een opslagwachtrij schrijft.

Deze artikelen laten zien hoe u kunt activeren vanuit een Azure Service Bus-wachtrij of -onderwerp.

Volgende stappen

Aan de slag met Azure Functions