Arquiteturas de referência sem servidor do Functions

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As arquiteturas de referência são um modelo de componentes obrigatórios e os requisitos técnicos para implementá-los. Uma arquitetura de referência não é personalizada para uma solução de cliente, mas um cenário de alto nível baseado em ampla experiência. Antes de criar uma solução sem servidor, use uma arquitetura de referência para visualizar uma arquitetura técnica ideal e, em seguida, combine-a e integre-a ao seu ambiente.

Padrões comuns da arquitetura sem servidor

Os padrões comuns da arquitetura sem servidor incluem:

  • APIs sem servidor, back-ends móveis e Web.
  • Processamento de eventos e fluxos, processamento de dados de IoT (Internet das Coisas), Big Data e pipelines de machine learning.
  • Integração e barramento de serviço empresarial para conectar sistemas de linha de negócios, bem como publicar e assinar (Pub/Sub) eventos de negócios.
  • Automação e transformação digital e automação de processos.
  • Middleware, SaaS (software como serviço), como o Dynamics e os projetos de Big Data.

Back-end de aplicativo Web no cenário de varejo: coleta os pedidos online de uma fila, processa-os e armazena os dados resultantes em um banco de dados.

O diagrama mostra uma solicitação feita em um aplicativo Web enfileirado no Service Bus, que é processada por uma função e enviada ao Azure Cosmos DB.

Back-end de aplicativo móvel no cenário de serviços financeiros: funcionários usam serviços bancários móveis para reembolsar o almoço pago pelos colegas. Quem quer que tenha pago o almoço solicita o pagamento por meio de um aplicativo móvel, que dispara uma notificação nos telefones dos colegas.

O diagrama mostra uma chamada H T T P A P I, que é processada por uma função e enviada ao Azure Cosmos DB. Ele aciona outra função para enviar notificações.

Back-end de serviços conectados à IoT no cenário de fabricação: uma empresa de fabricação usa a IoT para monitorar computadores. O Functions detecta dados anormais, que dispara uma mensagem para o departamento de serviço quando um reparo é necessário.

O diagrama mostra dispositivos I o T que produzem solicitações de reparo, que são enviadas para o I o T Hub e, em seguida, são encaminhadas para processamento usando o Zendesk.

Processamento de bot de conversa para o cenário de hospitalidade: hóspedes pedem informações pelo telefone sobre acomodações de férias disponíveis. Um bot sem servidor decifra as solicitações e retorna as opções de férias.

O diagrama mostra uma solicitação do usuário por meio de uma interface de conversação que um bot decifra para outra função processar a solicitação.

Processamento de arquivo em tempo real para o cenário de serviços de saúde: a solução carrega com segurança os registros de pacientes como arquivos PDF. Em seguida, a solução decompõe os dados, processa-os usando a detecção de OCR e adiciona-os a um banco de dados para consultas fáceis.

O diagrama mostra os registros dos pacientes carregados, que são então decompostos e enviados aos Serviços Cognitivos para serem estruturados em um banco de dados.

Processamento de fluxo em tempo real para o cenário de ISV (fornecedor independente de software): um aplicativo de nuvem em massa coleta grandes volumes de dados telemétricos. O aplicativo processa esses dados quase em tempo real e os armazena em um banco de dados para uso em um painel de análise.

O diagrama mostra um aplicativo que coleta dados, que são ingeridos pelos Hubs de Eventos, processados por uma função e enviados ao Azure Cosmos DB.

Automação de tarefas agendadas para o cenário de serviços financeiros: o aplicativo analisa se há entradas duplicadas em um banco de dados de clientes a cada 15 minutos, a fim de evitar o envio de várias comunicações para os mesmos clientes.

O diagrama mostra um banco de dados que é limpo por uma função a cada 15 minutos, que remove entradas duplicadas.

Extensão de aplicativos SaaS no cenário de serviços profissionais: uma solução de SaaS fornece extensibilidade por meio de webhooks, que o Azure Functions pode implementar para automatizar certos fluxos de trabalho.

O diagrama mostra um problema criado no GitHub, que dispara uma chamada de webhook. Ele é processado por uma função que publica os detalhes do problema no Slack.

As arquiteturas de referência sem servidor a seguir descrevem cenários específicos. Confira os artigos vinculados para ver os diagramas e os detalhes das arquiteturas.

Microsserviços sem servidor

A arquitetura de referência de microsserviços sem servidor explica a criação, o desenvolvimento e a entrega do aplicativo Rideshare da Relecloud, uma empresa fictícia. Você obterá instruções práticas para configurar e implantar todos os componentes da arquitetura, com informações úteis sobre cada componente.

Processamento de eventos e aplicativos Web sem servidor com o Azure Functions

Essa solução de duas partes descreve um sistema hipotético de entrega por drones. Os drones enviam o status de voo para a nuvem, que armazena essas mensagens para uso posterior. Um aplicativo Web permite que os usuários recuperem as mensagens para obter o status mais recente do dispositivo.

Automação de nuvem baseada em evento

Automatizar os fluxos de trabalho e as tarefas repetitivas na nuvem pode aprimorar consideravelmente a produtividade de uma equipe do DevOps. Um modelo sem servidor é mais adequado para cenários de automação controlados por eventos. Esta arquitetura de referência de automação baseada em eventos ilustra dois cenários de automação de nuvem: marcação de centro de custo e resposta de limitação.

Multinuvem com o Serverless Framework

A arquitetura Serverless Framework descreve como a equipe de CSE (Engenharia de Software Comercial) da Microsoft fez uma parceria com um varejista global para implantar uma solução altamente disponível sem servidor nas plataformas de nuvem Azure e AWS (Amazon Web Services) usando o Serverless Framework.

Mais arquiteturas de referência sem servidor do Functions

As seções a seguir listam outras arquiteturas e cenários de referência sem servidor e relacionados ao Azure Functions.

Geral

Back-end Web e móvel

IA + Machine Learning

Dados e análise

IoT

Jogos

Automação

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

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