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教學課程：使用事件中樞觸發程式和 Azure Cosmos DB 輸出系結在 JAVA 中建立函式

本教學課程會說明如何使用 Azure Functions 來建立 Java 函式，以分析溫度和壓力資料的連續資料流。 代表感應器讀數的事件中樞事件會觸發函式。 函數會處理事件資料，然後將狀態項目新增至 Azure Cosmos DB 執行個體。

在本教學課程中，您將會：

  • 使用 Azure CLI 來建立和設定 Azure 資源。
  • 建立和測試會與這些資源互動的 Java 函式。
  • 將函式部署到 Azure，並使用 Application Insights 加以監視。

如果您沒有 Azure 帳戶，請在開始之前建立 免費帳戶 。

必要條件

若要完成本教學課程，您必須安裝下列項目：

重要

JAVA_HOME 環境變數必須設定為 JDK 的安裝位置，才能完成本教學課程。

如果您想要直接使用本教學課程的程式碼，請參閱 java-functions-eventhub-cosmosdb 範例存放庫。

建立 Azure 資源

在本教學課程中，您將需要下列資源：

  • 資源群組，以便包含其他資源
  • 事件中樞的命名空間、事件中樞和授權規則
  • Azure Cosmos DB 帳戶、資料庫和集合
  • 函式應用程式和用來裝載函式應用程式的儲存體帳戶

下列各節會說明如何使用 Azure CLI 來建立這些資源。

設定環境變數

接下來，針對您將建立的資源，為其名稱和位置建立一些環境變數。 使用下列命令，並將 <value> 預留位置取代為您選擇的值。 所選擇的這些值應符合 Azure 資源的命名規則和限制。 針對 LOCATION 變數，請使用 az functionapp list-consumption-locations 命令所產生的其中一個值。

RESOURCE_GROUP=<value>
EVENT_HUB_NAMESPACE=<value>
EVENT_HUB_NAME=<value>
EVENT_HUB_AUTHORIZATION_RULE=<value>
COSMOS_DB_ACCOUNT=<value>
STORAGE_ACCOUNT=<value>
FUNCTION_APP=<value>
LOCATION=<value>

本教學課程的其餘部分會使用這些變數。 請注意，這些變數只會在目前 Azure CLI 或 Cloud Shell 工作階段的持續期間內存在。 如果您使用不同的本機終端機視窗，抑或是 Cloud Shell 工作階段逾時，您就必須再次執行這些命令。

建立資源群組

Azure 會使用資源群組來收集您帳戶中的所有相關資源。 如此一來，您就可以進行整體檢視，並在用完這些資源時，透過單一命令即可將其全部刪除。

請使用下列命令來建立資源群組：

az group create \
    --name $RESOURCE_GROUP \
    --location $LOCATION

建立事件中樞

接下來，請使用下列命令建立 Azure 事件中樞的命名空間、事件中樞和授權規則：

az eventhubs namespace create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --name $EVENT_HUB_NAMESPACE
az eventhubs eventhub create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --name $EVENT_HUB_NAME \
    --namespace-name $EVENT_HUB_NAMESPACE \
    --retention-time 1 \
    --cleanup-policy Delete
az eventhubs eventhub authorization-rule create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --name $EVENT_HUB_AUTHORIZATION_RULE \
    --eventhub-name $EVENT_HUB_NAME \
    --namespace-name $EVENT_HUB_NAMESPACE \
    --rights Listen Send

事件中樞的命名空間包含實際的事件中樞和其授權規則。 授權規則可讓您的函式將訊息傳送給中樞，並接聽對應的事件。 一個函式會傳送代表遙測資料的訊息。 另一個函式則會接聽事件、分析事件資料，並將結果儲存在 Azure Cosmos DB 中。

建立 Azure Cosmos DB

接下來，請使用下列命令建立 Azure Cosmos DB 帳戶、資料庫和集合：

az cosmosdb create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --name $COSMOS_DB_ACCOUNT
az cosmosdb sql database create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --account-name $COSMOS_DB_ACCOUNT \
    --name TelemetryDb
az cosmosdb sql container create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --account-name $COSMOS_DB_ACCOUNT \
    --database-name TelemetryDb \
    --name TelemetryInfo \
    --partition-key-path '/temperatureStatus'

partition-key-path 值會根據每個項目的 temperatureStatus 值來分割您的資料。 分割區索引鍵可讓 Azure Cosmos DB 將資料分成可供其獨立存取的不同子集，藉以提升效能。

建立儲存體帳戶和函式應用程式

接下來，請建立 Azure Functions 所需的 Azure 儲存體帳戶，然後建立函式應用程式。 使用下列命令：

az storage account create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --name $STORAGE_ACCOUNT \
    --sku Standard_LRS
az functionapp create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --name $FUNCTION_APP \
    --storage-account $STORAGE_ACCOUNT \
    --consumption-plan-location $LOCATION \
    --runtime java \
    --functions-version 4

az functionapp create 命令在建立您的函式應用程式時，也會一併建立具有相同名稱的 Application Insights 資源。 函式應用程式則會使用名為 APPINSIGHTS_INSTRUMENTATIONKEY 的設定 (可供其連線至 Application Insights) 自動進行設定。 將函式部署至 Azure 之後，您就可以檢視應用程式遙測資料，如本教學課程稍後所述。

設定函式應用程式

函式應用程式必須存取其他資源才能正常運作。 下列各節會說明如何設定函式應用程式，使其可在您的本機電腦上執行。

擷取資源的連接字串

請使用下列命令來擷取儲存體、事件中樞和 Azure Cosmos DB 的連接字串，並將這些項目儲存在環境變數中：

注意

Microsoft 建議您使用最安全的可用驗證流程。 此程式中所述的驗證流程，例如資料庫、快取、傳訊或 AI 服務，在應用程式中需要高度的信任，而且不會在其他流程中帶來風險。 只有在更安全的選項，例如無密碼或無密鑰連線的受控識別時，才能使用此流程。 針對本機計算機作業，偏好使用無密碼或無密鑰連線的使用者身分識別。

AZURE_WEB_JOBS_STORAGE=$( \
    az storage account show-connection-string \
        --name $STORAGE_ACCOUNT \
        --query connectionString \
        --output tsv)
echo $AZURE_WEB_JOBS_STORAGE
EVENT_HUB_CONNECTION_STRING=$( \
    az eventhubs eventhub authorization-rule keys list \
        --resource-group $RESOURCE_GROUP \
        --name $EVENT_HUB_AUTHORIZATION_RULE \
        --eventhub-name $EVENT_HUB_NAME \
        --namespace-name $EVENT_HUB_NAMESPACE \
        --query primaryConnectionString \
        --output tsv)
echo $EVENT_HUB_CONNECTION_STRING
COSMOS_DB_CONNECTION_STRING=$( \
    az cosmosdb keys list \
        --resource-group $RESOURCE_GROUP \
        --name $COSMOS_DB_ACCOUNT \
        --type connection-strings \
        --query 'connectionStrings[0].connectionString' \
        --output tsv)
echo $COSMOS_DB_CONNECTION_STRING

這些變數會設定為透過 Azure CLI 命令所擷取到的值。 每個命令都會使用 JMESPath 查詢，從傳回的 JSON 承載中擷取連接字串。 連接字串也會使用 echo 加以顯示，以便讓您確認是否已成功擷取連接字串。

更新函式應用程式的設定

接下來，請使用下列命令將連接字串值傳送至 Azure Functions 帳戶中的應用程式設定：

az functionapp config appsettings set \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --name $FUNCTION_APP \
    --settings \
        AzureWebJobsStorage=$AZURE_WEB_JOBS_STORAGE \
        EventHubConnectionString=$EVENT_HUB_CONNECTION_STRING \
        CosmosDBConnectionSetting=$COSMOS_DB_CONNECTION_STRING

您的 Azure 資源現已建立完成，並已設定為可正常搭配運作。

建立和測試函式

接下來，您會在本機電腦上建立專案、新增 Java 程式碼，並加以測試。 您會使用可與適用於 Maven 的 Azure Functions 外掛程式和 Azure Functions Core Tools 搭配運作的命令。 您的函式會在本機執行，但會使用您已建立的雲端式資源。 讓函式在本機運作之後，您就可以使用 Maven 將函式部署至雲端，並觀看資料和分析的累積。

如果您使用了 Cloud Shell 來建立資源，則不會在本機連線至 Azure。 在此情況下，請使用 az login 命令來啟動以瀏覽器為基礎的登入流程。 然後，如有必要，請使用 az account set --subscription 並於後面加上訂用帳戶識別碼來設定預設的訂用帳戶。 最後，請執行下列命令在本機電腦上重新建立某些環境變數。 將 <value> 預留位置取代為您先前使用的相同值。

RESOURCE_GROUP=<value>
FUNCTION_APP=<value>

建立本機 Functions 專案

請使用下列 Maven 命令來建立函式專案，並新增所需的相依性。

mvn archetype:generate --batch-mode \
    -DarchetypeGroupId=com.microsoft.azure \
    -DarchetypeArtifactId=azure-functions-archetype \
    -DappName=$FUNCTION_APP \
    -DresourceGroup=$RESOURCE_GROUP \
    -DappRegion=$LOCATION \
    -DgroupId=com.example \
    -DartifactId=telemetry-functions

此命令會在 telemetry-functions 資料夾內產生數個檔案：

  • pom.xml 檔案，用來與 Maven 搭配使用
  • local.settings.json 檔案，用來保存應用程式設定以進行本機測試
  • host.json 檔案，可啟用 Azure Functions 延伸模組套件組合，此為資料分析函數中的 Azure Cosmos DB 輸出繫結所需項目
  • Function.java 檔案，會包含預設的函式實作
  • 本教學課程不需要的幾個測試檔案

為避免編譯錯誤，您必須刪除測試檔案。 請執行下列命令以瀏覽至新的專案資料夾，並刪除測試資料夾：

cd telemetry-functions
rm -r src/test

擷取函式應用程式設定以供本機使用

為了進行本機測試，函式專案會需要您稍早在本教學課程中新增至 Azure 中函式應用程式的連接字串。 請使用下列 Azure Functions Core Tools 命令，來擷取儲存在雲端中的所有函式應用程式設定，並將這些設定新增至 local.settings.json 檔案：

注意

Microsoft 建議您使用最安全的可用驗證流程。 此程式中所述的驗證流程，例如資料庫、快取、傳訊或 AI 服務，在應用程式中需要高度的信任，而且不會在其他流程中帶來風險。 只有在更安全的選項，例如無密碼或無密鑰連線的受控識別時，才能使用此流程。 針對本機計算機作業，偏好使用無密碼或無密鑰連線的使用者身分識別。

func azure functionapp fetch-app-settings $FUNCTION_APP

新增 Java 程式碼

接下來，請開啟 Function.java 檔案，並以下列程式碼取代內容。

package com.example;

import com.example.TelemetryItem.status;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.Cardinality;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.CosmosDBOutput;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.EventHubOutput;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.EventHubTrigger;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.FunctionName;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.TimerTrigger;
import com.microsoft.azure.functions.ExecutionContext;
import com.microsoft.azure.functions.OutputBinding;

public class Function {

    @FunctionName("generateSensorData")
    @EventHubOutput(
        name = "event",
        eventHubName = "", // blank because the value is included in the connection string
        connection = "EventHubConnectionString")
    public TelemetryItem generateSensorData(
        @TimerTrigger(
            name = "timerInfo",
            schedule = "*/10 * * * * *") // every 10 seconds
            String timerInfo,
        final ExecutionContext context) {

        context.getLogger().info("Java Timer trigger function executed at: "
            + java.time.LocalDateTime.now());
        double temperature = Math.random() * 100;
        double pressure = Math.random() * 50;
        return new TelemetryItem(temperature, pressure);
    }

    @FunctionName("processSensorData")
    public void processSensorData(
        @EventHubTrigger(
            name = "msg",
            eventHubName = "", // blank because the value is included in the connection string
            cardinality = Cardinality.ONE,
            connection = "EventHubConnectionString")
            TelemetryItem item,
        @CosmosDBOutput(
            name = "databaseOutput",
            databaseName = "TelemetryDb",
            collectionName = "TelemetryInfo",
            connectionStringSetting = "CosmosDBConnectionSetting")
            OutputBinding<TelemetryItem> document,
        final ExecutionContext context) {

        context.getLogger().info("Event hub message received: " + item.toString());

        if (item.getPressure() > 30) {
            item.setNormalPressure(false);
        } else {
            item.setNormalPressure(true);
        }

        if (item.getTemperature() < 40) {
            item.setTemperatureStatus(status.COOL);
        } else if (item.getTemperature() > 90) {
            item.setTemperatureStatus(status.HOT);
        } else {
            item.setTemperatureStatus(status.WARM);
        }

        document.setValue(item);
    }
}

如您所見，此檔案包含兩個函式，分別是 generateSensorData 和 processSensorData。 generateSensorData 函式模擬將溫度和壓力讀數傳送到事件中樞的感應器。 計時器觸發程序每 10 秒執行一次該函式，而事件中樞輸出繫結會將傳回值傳送到事件中樞。

當事件中樞收到訊息時，其會產生事件。 processSensorData 函式會在接收事件時執行。 然後，此函式會處理事件資料，並使用 Azure Cosmos DB 輸出繫結將結果傳送至 Azure Cosmos DB。

這些函式所使用的資料會使用名為 TelemetryItem 的類別來加以儲存，而您必須加以實作。 在與 TelemetryItem.java 相同的位置中建立名為 Function.java 的新檔案，並新增下列程式碼：

package com.example;

public class TelemetryItem {

    private String id;
    private double temperature;
    private double pressure;
    private boolean isNormalPressure;
    private status temperatureStatus;
    static enum status {
        COOL,
        WARM,
        HOT
    }

    public TelemetryItem(double temperature, double pressure) {
        this.temperature = temperature;
        this.pressure = pressure;
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public double getTemperature() {
        return temperature;
    }

    public double getPressure() {
        return pressure;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "TelemetryItem={id=" + id + ",temperature="
            + temperature + ",pressure=" + pressure + "}";
    }

    public boolean isNormalPressure() {
        return isNormalPressure;
    }

    public void setNormalPressure(boolean isNormal) {
        this.isNormalPressure = isNormal;
    }

    public status getTemperatureStatus() {
        return temperatureStatus;
    }

    public void setTemperatureStatus(status temperatureStatus) {
        this.temperatureStatus = temperatureStatus;
    }
}

在本機執行

您現在可以在本機建置和執行函式，並且會看到資料出現在 Azure Cosmos DB 中。

請使用下列 Maven 命令來建置和執行函式：

mvn clean package
mvn azure-functions:run

在一些建置和啟動訊息之後，每次函式執行時，您都會看到類似於下列範例的輸出：

[10/22/19 4:01:30 AM] Executing 'Functions.generateSensorData' (Reason='Timer fired at 2019-10-21T21:01:30.0016769-07:00', Id=c1927c7f-4f70-4a78-83eb-bc077d838410)
[10/22/19 4:01:30 AM] Java Timer trigger function executed at: 2019-10-21T21:01:30.015
[10/22/19 4:01:30 AM] Function "generateSensorData" (Id: c1927c7f-4f70-4a78-83eb-bc077d838410) invoked by Java Worker
[10/22/19 4:01:30 AM] Executed 'Functions.generateSensorData' (Succeeded, Id=c1927c7f-4f70-4a78-83eb-bc077d838410)
[10/22/19 4:01:30 AM] Executing 'Functions.processSensorData' (Reason='', Id=f4c3b4d7-9576-45d0-9c6e-85646bb52122)
[10/22/19 4:01:30 AM] Event hub message received: TelemetryItem={id=null,temperature=32.728691307527015,pressure=10.122563042388165}
[10/22/19 4:01:30 AM] Function "processSensorData" (Id: f4c3b4d7-9576-45d0-9c6e-85646bb52122) invoked by Java Worker
[10/22/19 4:01:38 AM] Executed 'Functions.processSensorData' (Succeeded, Id=1cf0382b-0c98-4cc8-9240-ee2a2f71800d)

然後，您可以移至 Azure 入口網站，並瀏覽至 Azure Cosmos DB 帳戶。 選取 [資料總管]，展開 [TelemetryInfo]，然後選取 [項目] 以便在資料抵達時進行檢視。

Azure Cosmos DB 數據總管

部署至 Azure 並檢視應用程式遙測資料

最後，您可以將應用程式部署至 Azure，並確認其可以和在本機時一樣繼續以相同方式運作。

使用下列命令將專案部署至 Azure：

mvn azure-functions:deploy

您的函式現在會在 Azure 中執行，並繼續在 Azure Cosmos DB 中累積資料。 您可以在 Azure 入口網站中檢視已部署的函式應用程式，並透過已連線的 Application Insights 資源來檢視應用程式遙測資料，如下列螢幕擷取畫面所示：

即時計量資料流：

Application Insights 即時計量串流

效能：

Application Insights 效能刀鋒視窗

清除資源

當您完成使用本教學課程中建立的 Azure 資源時，您可以使用下列命令將其刪除：

az group delete --name $RESOURCE_GROUP

下一步

在本教學課程中，您已瞭解如何建立 Azure 函數，以處理事件中樞的事件並更新 Azure Cosmos DB 執行個體。 如需詳細資訊，請參閱 Azure Functions Java 開發人員指南。 如需所用註釋的相關資訊，請參閱 com.microsoft.azure.functions.annotation 參考資料。

本教學課程使用了環境變數和應用程式設定來儲存秘密 (例如連接字串)。 如需在 Azure Key Vault 中儲存這些秘密的相關資訊，請參閱使用 App Service 和 Azure Functions 的 Key Vault 參考。

注意

Microsoft 建議您使用最安全的可用驗證流程。 此程式中所述的驗證流程，例如資料庫、快取、傳訊或 AI 服務，在應用程式中需要高度的信任，而且不會在其他流程中帶來風險。 只有在更安全的選項，例如無密碼或無密鑰連線的受控識別時，才能使用此流程。 針對本機計算機作業，偏好使用無密碼或無密鑰連線的使用者身分識別。

接下來，請了解如何使用 Azure Pipelines CI/CD 來進行自動化部署：

建置 Java 並將其部署至 Azure Functions

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