Kas iš tikrųjų yra Azure Functions?
Serverless computing – viena tų sąvokų, kuri skamba šiek tiek paradoksaliai. Juk serveriai vis tiek egzistuoja, tiesiog jūs jų nebematote ir neturite jais rūpintis. Azure Functions yra Microsoft sprendimas šioje srityje, leidžiantis kurti ir paleisti nedidelius kodo gabalėlius (funkcijas) debesyje, nemąstant apie infrastruktūrą.
Paprasčiausiai tariant, jūs parašote funkciją, kuri atlieka konkretų darbą – pavyzdžiui, apdoroja įkeltą nuotrauką, siunčia el. laišką arba atnaujina duomenų bazę. Azure Functions pasirūpina viskuo kitu: serverių paleidimu, mastelio keitimu, atnaujinimais ir net tuo, kad jūsų kodas būtų paleistas tik tada, kai reikia.
Tradiciniame modelyje jums reikėtų nuomoti virtualią mašiną arba bent jau konteinerį, kuris veiktų 24/7, net jei jūsų kodas būtų naudojamas tik kelias minutes per dieną. Su Azure Functions mokate tik už faktinį vykdymo laiką – jei funkcija neveikia, nemokate nieko. Tai kardinaliai keičia ekonomiką, ypač mažesniems projektams ar neprognozuojamam krūviui.
Kaip veikia trigger’iai ir binding’ai
Azure Functions pasaulyje viskas sukasi apie trigger’ius (paleidimo mechanizmus) ir binding’us (ryšius su kitais servisais). Trigger’is yra tai, kas pažadina jūsų funkciją – tai gali būti HTTP užklausa, naujas failas blob storage’e, pranešimas queue’je arba net paprastas laikmatis.
Pavyzdžiui, galite sukurti funkciją, kuri automatiškai paleidžiama kas valandą ir tikrina, ar yra naujų duomenų API. Arba funkciją, kuri reaguoja į kiekvieną naują failą, įkeltą į Azure Blob Storage, ir automatiškai jį apdoroja. Trigger’ių įvairovė tikrai įspūdinga – galite reaguoti į Cosmos DB pakeitimus, Service Bus pranešimus, Event Grid įvykius ir dar daugybę kitų dalykų.
Binding’ai – tai būdas lengvai susieti jūsų funkciją su kitais Azure servisais be papildomo kodo. Vietoj to, kad rašytumėte kodą prisijungimui prie duomenų bazės, galite tiesiog deklaruoti input binding’ą, ir Azure Functions automatiškai paduos jums reikiamus duomenis. Output binding’ai veikia atvirkščiai – leidžia lengvai išsaugoti rezultatus į įvairias sistemas.
Kalbos ir development’o patirtis
Vienas iš Azure Functions privalumų – galite rašyti bet kuria jums patogiausia kalba. C#, JavaScript, TypeScript, Python, Java, PowerShell – pasirinkimas tikrai platus. Kiekviena kalba turi savo niuansų, bet bendra koncepcija išlieka ta pati.
JavaScript ir TypeScript yra ypač populiarūs web developerių tarpe. Galite naudoti visus įprastus npm paketus, async/await sintaksę ir modernias JavaScript funkcijas. Python puikiai tinka duomenų apdorojimui ir machine learning scenarijams, ypač kai reikia integruoti su bibliotekomis kaip pandas ar scikit-learn.
C# ir .NET ekosistema suteikia geriausią integracją su kitais Microsoft produktais ir paprastai veikia šiek tiek greičiau. Java – solidus pasirinkimas enterprise projektams, kur jau yra didelė Java kodo bazė.
Development’o procesas gana paprastas. Galite kurti funkcijas tiesiog Azure portale (nors tai tinka tik labai paprastiems atvejams), naudoti Visual Studio Code su Azure Functions extension’u arba pilną Visual Studio. Visi šie įrankiai palaiko local debugging’ą – galite paleisti ir testuoti funkcijas savo kompiuteryje prieš deploy’inant į cloud’ą.
Pricing modeliai ir kaštų optimizavimas
Azure Functions siūlo kelis pricing modelius, ir pasirinkimas gali labai paveikti jūsų sąskaitas. Consumption plan yra klasikinis serverless variantas – mokate tik už execution time ir resursų naudojimą. Pirmasis milijonas execution’ų per mėnesį yra nemokamas, o po to kaina labai maža. Tai puiku projektams su nepastoviu arba mažu krūviu.
Tačiau Consumption plan turi cold start problemą. Jei funkcija nebuvo naudojama kurį laiką, ji „užmiega”, ir kitam paleidimui gali prireikti kelių sekundžių. Kai kuriems scenarijams tai nepriimtina – pavyzdžiui, jei kuriate API, kur kiekviena milisekundė svarbi.
Premium plan sprendžia cold start problemą, palaikydamas „warm” instances, kurios visada pasiruošusios. Taip pat gausite daugiau resursų ir galimybę jungtis prie virtual network’ų. Žinoma, tai kainuoja daugiau – mokate už rezervuotas instances, net jei jos nevisiškai išnaudojamos.
Dedicated (App Service) plan leidžia paleisti funkcijas ant jau turimų App Service resursų. Tai prasminga, jei jau turite App Service plan’ą ir norite maksimaliai jį išnaudoti. Taip pat gausite visišką kontrolę ir predictable kainą.
Praktiškas patarimas: pradėkite su Consumption plan ir monitorinkite. Jei matote, kad cold start’ai kelia problemų arba viršijate tam tikrą naudojimo slenkstį, apsvarstykite Premium. Naudokite Application Insights, kad matytumėte tikslią statistiką.
Durable Functions – orkestravimas ir state management
Paprastos Azure Functions yra stateless – jos nieko neprisimena tarp paleidimų. Bet realybėje dažnai reikia sudėtingesnių workflow’ų, kur viena operacija priklauso nuo kitos, arba reikia laukti išorinio įvykio.
Durable Functions išplečia Azure Functions, pridedant state management ir orkestravimo galimybes. Galite kurti ilgai trunkančius workflow’us, kurie gali laukti dienų ar net savaičių, nesuvartodami resursų tuo metu.
Pavyzdžiui, galite sukurti approval workflow: funkcija išsiunčia patvirtinimo prašymą, laukia atsakymo (galbūt kelias dienas), ir tada atlieka tolimesnius veiksmus priklausomai nuo atsakymo. Viskas parašyta kaip normalus kodas, nors už kulisų vyksta sudėtingas state management.
Yra keli pattern’ai, kuriuos Durable Functions palaiko puikiai: function chaining (viena funkcija iškviečia kitą sekoje), fan-out/fan-in (paralelinis darbų paskirstymas ir rezultatų surinkimas), async HTTP APIs (ilgai trunkančios operacijos su status check’ais), monitoring (periodiniai patikrinimai su sąlygomis) ir human interaction (laukimas žmogaus įsikišimo).
Implementacija nėra sudėtinga, bet reikia suprasti koncepciją. Orkestratoriaus funkcija turi būti deterministinė – tai reiškia, kad negalite naudoti random number generator’ių, DateTime.Now ar kitų nedeterministinių operacijų tiesiogiai. Vietoj to, naudojate specialias API, kurias Durable Functions suteikia.
Security ir autentikacija
Saugumas yra kritinis aspektas, ypač kai jūsų funkcijos prieinamos per internetą. Azure Functions palaiko kelis autentikacijos būdus, priklausomai nuo jūsų poreikių.
Function keys yra paprasčiausias būdas – kiekviena funkcija gali turėti vieną ar daugiau key’ų, kuriuos reikia perduoti kaip query parameter arba header. Tai tinka paprastiems scenarijams, bet nėra labai saugus metodas production aplinkoms su daug vartotojų.
Azure Active Directory integracija suteikia enterprise-level saugumą. Galite naudoti OAuth 2.0 token’us, role-based access control (RBAC) ir visas kitas AAD galimybes. Tai ypač patogu, kai jūsų funkcijos yra dalis didesnės sistemos, kuri jau naudoja AAD.
Managed Identity leidžia jūsų funkcijoms saugiai prisijungti prie kitų Azure servisų be jokių credential’ų kode. Funkcija automatiškai gauna identity, kurią galite naudoti prisijungimui prie Storage, Key Vault, SQL Database ir kitų servisų. Tai eliminuoja vieną didžiausių saugumo rizikų – credential’ų saugojimą kode ar konfigūracijoje.
API Management integracija suteikia papildomą saugumo ir valdymo sluoksnį. Galite pridėti rate limiting, IP filtering, request/response transformacijas ir daug kitų funkcijų, neliesdami pačios funkcijos kodo.
Praktinis patarimas: niekada nekiečinkite credential’ų kode. Naudokite Key Vault secret’ams, Managed Identity prisijungimams ir Environment Variables konfigūracijai. Įjunkite Application Insights ir monitorinkite įtartinas užklausas.
Monitoring, logging ir troubleshooting
Serverless architektūra turi vieną iššūkį – jūs nematote serverių, todėr debugging’as ir monitoring’as tampa dar svarbesni. Azure Functions turi puikią integraciją su Application Insights, kuri turėtų būti įjungta kiekvienam production projektui.
Application Insights automatiškai renka daugybę metrikų: kiek kartų funkcija buvo paleista, kiek laiko užtruko, ar buvo klaidų, kokios buvo dependencies (išoriniai API call’ai, duomenų bazės užklausos). Galite matyti end-to-end transaction traces, kurie parodo visą request’o kelią per jūsų sistemą.
Custom logging yra paprastas – tiesiog naudokite standartinį logging mechanizmą jūsų kalboje (ILogger C#, console.log JavaScript, logging Python). Visi šie log’ai automatiškai patenka į Application Insights, kur galite juos ieškoti ir analizuoti.
Dažnos problemos ir kaip jas spręsti: jei funkcija timeout’ina, patikrinkite execution time limitą (default 5 minutės Consumption plan’e, bet galima padidinti iki 10). Jei matote daug cold start’ų, apsvarstykite Premium plan arba naudokite warm-up trigger’ius. Jei funkcija nepaleidžiama, patikrinkite trigger konfigūraciją ir connection string’us.
Live Metrics Application Insights yra neįkainojamas troubleshooting’ui – matote real-time, kas vyksta su jūsų funkcijomis. Galite stebėti incoming requests, failures, performance counters ir net server’ių skaičių (taip, jie egzistuoja, net jei jų nematote!).
Realūs scenarijai ir geriausia praktika
Teorija teorija, bet kur iš tikrųjų Azure Functions spindi? Yra keletas klasikinių use case’ų, kur serverless computing tiesiog idealus.
Image processing – vienas populiariausių scenarijų. Vartotojas įkelia nuotrauką į blob storage, tai trigger’ina funkciją, kuri sukuria thumbnail’us, optimizuoja dydį, galbūt prideda watermark’ą. Viskas vyksta automatiškai, ir jūs mokate tik už faktinį apdorojimo laiką. Jei vieną dieną įkeliama 10 nuotraukų, o kitą – 10,000, sistema automatiškai scale’inasi.
API backends – ypač microservice architektūrose. Kiekvienas endpoint gali būti atskira funkcija, lengvai deployinama ir scale’inama nepriklausomai. Tinka REST API, webhook’ams, integration endpoint’ams. Tik nepamirškite API Management front’o production’e.
Scheduled jobs – vietoj cron job’ų ant serverio, naudokite timer trigger. Duomenų sinchronizacija, backup’ai, report’ų generavimas, cleanup task’ai – visa tai puikiai tinka Azure Functions. Ir vėlgi, mokate tik už execution time.
Event-driven processing – reaguojant į įvykius kitose sistemose. Naujas order e-commerce sistemoje? Funkcija išsiunčia confirmation email, atnaujina inventory, praneša shipping sistemai. Naujas įrašas Cosmos DB? Funkcija indeksuoja jį search engine’e.
IoT data processing – milijonai device’ų siunčia duomenis į Event Hub, Azure Functions juos apdoroja real-time, filtruoja, agregoja, saugo į duomenų bazę arba trigger’ina alert’us. Scale’inimasis automatinis, net jei duomenų srautas labai svyruoja.
Geriausia praktika: laikykite funkcijas mažas ir focused – viena funkcija turėtų daryti vieną dalyką gerai. Naudokite dependency injection ir testable kodą. Nedarykite funkcijų per ilgų – jei operacija trunka ilgiau nei kelias minutes, galbūt reikia kitokio sprendimo. Monitorinkite ir optimizuokite – serverless nereiškia „set and forget”.
Kada serverless nėra geriausias pasirinkimas
Nors Azure Functions yra galingas įrankis, jis nėra silver bullet. Yra situacijų, kur tradicinė architektūra būtų geresnė.
Long-running processes – jei jūsų task’as trunka valandas, Functions nėra idealus. Yra timeout limitai, ir mokėti už nepertraukiamą execution time gali tapti brangu. Tokiais atvejais geriau naudoti batch processing su Azure Batch arba container’ius su Azure Container Instances.
Stateful applications – nors Durable Functions padeda, jei jums reikia sudėtingo state management, tradicinė aplikacija gali būti paprastesnė. Serverless iš prigimties yra stateless, ir kovoti su šia paradigma gali būti skausminga.
Predictable, constant load – jei jūsų aplikacija turi pastovų, prognozuojamą krūvį 24/7, dedicated serveris gali būti pigiau. Serverless ekonomika geriausia su burst’ais ir nepastoviu krūviu. Jei jūsų funkcijos veikia nenutrūkstamai, mokate už kiekvieną execution, o tai gali viršyti fixed server kainą.
Very low latency requirements – cold start’ai, nors ir maži, egzistuoja. Jei jums reikia sub-millisecond response time garantijų, serverless gali neatitikti reikalavimų. Premium plan padeda, bet vis tiek yra overhead.
Complex dependencies – jei jūsų aplikacija turi daug native dependencies, didelių binary files ar sudėtingą environment setup, Functions gali būti per ribotas. Yra workaround’ų, bet kartais paprasčiau naudoti VM ar container’į.
Taigi, Azure Functions yra fantastiškas įrankis tinkamose situacijose. Event-driven architektūros, microservice’ai, automation task’ai, API endpoint’ai su nepastoviu krūviu – čia serverless tikrai blizga. Bet kaip ir su bet kokia technologija, svarbu suprasti jos stipriąsias ir silpnąsias puses. Pradėkite nuo mažų projektų, eksperimentuokite, mokykitės iš monitoring duomenų. Serverless computing tikrai nėra hype – tai realus paradigmos pokytis, kuris daugeliui projektų gali sutaupyti ir laiko, ir pinigų, ir nervų. Tik nepamirškite, kad serveriai vis tiek egzistuoja – jūs tiesiog nebegalvojate apie juos, ir tai yra didžiausias privalumas.
