Azure Functions: Triggers, bindningar och hosting förklarat på enkel svenska

Azure Functions är en del av Microsofts serverlösa beräkningsplattform. Det låter dig köra små kodbitar som svar på händelser utan att själv behöva hantera servrarna.

En funktion kan till exempel köras när en HTTP-begäran kommer in, när en fil laddas upp till lagring eller när en schemalagd tid nås.

”Serverlös” betyder inte nödvändigtvis att det inte finns några servrar. Det betyder att Azure hanterar infrastrukturen åt dig. Azure sköter etablering, skalning och underhåll i bakgrunden.

I den här guiden går jag igenom byggstenarna: triggers, bindningar, hostingalternativ och ett praktiskt exempel som får dig igång.

Vad är Azure Functions?

En Azure Function är helt enkelt en liten bit kod som körs när den triggas av en händelse du väljer. Du skriver i princip logiken, och Azure tar hand om resten.

Det finns tre idéer som definierar den här modellen.

1. Händelsestyrd körning gör att koden bara körs när något händer, inte hela tiden.
2. Automatisk skalning gör att Azure lägger till eller tar bort beräkningsresurser baserat på efterfrågan.
3. Förbrukningsbaserad prissättning gör att du i vissa hostingplaner bara betalar för den tid din kod faktiskt körs.

En enskild funktion gör helst ett atomärt jobb, som att ändra storlek på en bild eller bearbeta ett meddelande. En Function App är containern som håller en eller flera funktioner. Den hanterar gemensamma inställningar, som konfiguration och distribution, för alla funktioner inuti.

Hur Azure Functions fungerar

Livscykeln för en funktion kan ses följa ett enkelt mönster enligt följande:

1. En händelse inträffar, såsom en filuppladdning eller ett HTTP-anrop.
2. En trigger upptäcker händelsen och startar funktionen direkt.
3. Funktionen kör sin kod.
4. Bindningarna kopplar funktionen till andra tjänster som läser indata eller skickar utdata som behövs.
5. Azure hanterar beräkningsresurserna bakom denna process, naturligtvis baserat på din valda hostingplan.

Det här flödet är i stort sett detsamma oavsett språk eller hostingalternativ (för de flesta steg som nämnts). Bara triggern, koden och bindningarna varierar.

Triggers i Azure Functions

Varje funktion har exakt en trigger. Triggern definierar exakt hur funktionen startar. Här är de vanligaste typerna du bör känna till:

• HTTP-trigger: Kör en funktion när den tar emot en HTTP-begäran. Vanligt för att bygga API:er.
• Timer-trigger: Kör en funktion enligt schema, till exempel varje timme eller en gång per dag.
• Blob Storage-trigger: Kör en funktion när en fil läggs till eller ändras i Azure Blob Storage.
• Queue-trigger: Kör en funktion när ett nytt meddelande kommer till en kö.
• Event Hub-trigger: Kör en funktion som svar på en ström av händelser. Mycket användbart för stora datamängder.

Bindningar i Azure Functions

Jag tycker att triggers och bindningar ofta blandas ihop, men även om de ser lika ut gör de helt olika jobb. En trigger startar en funktion, medan en bindning kopplar funktionen till data genom att läsa den eller skicka ut den.

Indatabindningar

Här ger du i praktiken din funktion data utan att skriva anpassad integrationskod. Till exempel kan en funktion läsa en post från en databas automatiskt bara genom att deklarera bindningen.

Utdatabindningar

Detta låter dig skicka din funktions resultat någon annanstans. Du kan till exempel använda utdatabindningar för att skriva ett bearbetat meddelande till en kö.

Här är ett exempel som hjälper: En Blob Storage-trigger startar en funktion när en bild laddas upp. En utdatabindning sparar sedan den ändrade bilden i en annan lagringscontainer. På det här sättet behövs ingen manuell klientkod för lagringen.

Så skapar du din första Azure Function

Här är ett enkelt exempel på en mycket enkel HTTP-triggad funktion som returnerar en hälsning. Flödet är:

1. Skapa en Function App. Detta är containern för din funktion i Azure.
2. Välj en runtime och språket du vill koda i.
3. Skapa funktionen så att du kan lägga till en ny funktion i din Function App.
4. Välj HTTP-trigger för att låta funktionen svara på webb-begäranden.
5. Lägg till en enkel funktionalitet, som att läsa ett namn från begäran och returnera ”Hej, [name].”
6. Kör och testa funktionen med inbyggda testverktyg eller skicka en begäran från din webbläsare.
7. Distribuera den till Azure så att den är live och nåbar.

Jag gjorde det här exemplet medvetet litet för att visa mönstret och låta din kreativitet göra resten.

Språk som stöds av Azure Functions

Azure Functions stöder många språk, som:

• C#
• JavaScript/TypeScript
• Python
• Java
• PowerShell

Stöd och utvecklingsmodeller kan variera per språk och version. Därför rekommenderar jag att du kontrollerar den aktuella Azure-dokumentationen innan du startar ett nytt projekt, eftersom dessa detaljer ändras ofta.

Hostingalternativ för Azure Functions

Alla Azure Functions körs inte på samma sätt. Azure erbjuder därför olika hostingplaner, och var och en innebär olika avvägningar att välja mellan beroende på ditt specifika fall. Dessa avvägningar är:

• Skalning: Vissa planer skalar automatiskt och direkt, medan andra kräver lite mer manuell kontroll.
• Uppstartsbeteende: Vissa planer håller funktionerna ”varma”. Det betyder helt enkelt att de är redo att köras direkt, medan andra startar funktioner vid behov.
• Nätverk: Vissa planer stöder avancerade nätverksfunktioner som att ansluta till ett privat virtuellt nätverk, medan andra inte gör det.
• Kostnad: Prissättningsmodeller skiljer sig avsevärt, från betalning per körning till fasta månadskostnader.

Skalning och cold starts i Azure Functions

Det finns två ytterligare begrepp som spelar roll när din funktion körs i produktion. Dessa är:

Automatisk skalning

Här övervakar Azure belastningen på din funktion och när efterfrågan ökar läggs fler instanser till, och när efterfrågan minskar tas de bort. Du behöver inte hantera detta manuellt.

Cold starts

Om en funktion inte har körts på sistone kan den behöva en stund för att starta innan den kan hantera en ny begäran. Denna fördröjning kallas en cold start. Vissa hostingplaner minskar eller undviker detta genom att hålla instansen varm, som nämnts.

Vanliga användningsfall för Azure Functions

Den händelsestyrda modellen passar många vardagliga problem du kan stöta på. Särskilt:

API:er och webhooks

Detta för att hantera inkommande HTTP-begäranden utan att behöva köra en fullständig webbserver dygnet runt.

Fil- och bildbehandling

Detta triggar en funktion när en fil landar i lagringen och ändrar sedan storlek, konverterar eller bara skannar den.

Schemalagda jobb

Detta kör städuppgifter, rapporter eller påminnelser på timer utan behov av en dedikerad alltid-på-server.

Databehandlingspipelines

Detta hjälper till att bearbeta meddelanden eller händelser när de anländer, ett steg i taget.

IoT och händelsebearbetning

Detta hjälper till att hantera stora volymer av sensor- eller enhetsdata medan de strömmas in.

Bakgrundsuppgifter

Detta avlastar långsamma eller sporadiska jobb, som att skicka e-post, så att de inte blockerar din huvudapplikation.

Övervakning och felsökning av Azure Functions

När en funktion är live behöver du insyn i hur den presterar.

Du kan till exempel se loggar som sparar vad som hände under varje körning, vilket är mycket praktiskt för felsökning. Du kan också kontrollera Application Insights i Azure-verktygen, som i princip spårar prestanda, begäranden och fel på en central plats.

Du bör också spåra anropsfel så att du vet när och varför en funktion inte slutfördes. Prestandaövervakning hjälper dig dessutom att upptäcka långsamma funktioner innan de blir ett problem, och återförsök kan konfigureras så att misslyckade körningar försöker igen automatiskt.

Slutsats

Azure Functions låter dig köra kod som svar på händelser utan att behöva hantera servrarna under ytan. Triggers avgör när en funktion startar. Bindningar, å andra sidan, gör det enkelt att koppla den funktionen till andra tjänster utan extra integrationskod.

När du går från en enkel testfunktion till något som körs i produktion blir valen av hosting och skalning mycket viktigare. Rätt plan påverkar inte bara kostnaden, utan också hastigheten och tillförlitligheten.