Cenários Azure Functions

Muitas vezes, constróis sistemas que reagem a uma série de eventos críticos. Quer esteja a construir uma API web, a responder a alterações na base de dados ou a processar fluxos de eventos ou mensagens, pode usar o Azure Functions para implementar estes sistemas.

Em muitos casos, uma função integra-se com uma matriz de serviços de nuvem para fornecer implementações ricas em recursos. A lista seguinte mostra cenários comuns (mas de forma alguma exaustivos) para Azure Functions.

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Processar uploads de ficheiros

Pode usar funções de várias formas para processar ficheiros dentro ou fora de um contentor de armazenamento de blobs. Para saber mais sobre as opções de acionamento em um contêiner de blob, consulte Trabalhando com blobs na documentação de práticas recomendadas.

Por exemplo, em uma solução de varejo, um sistema de parceiro pode enviar informações do catálogo de produtos como arquivos para o armazenamento de blobs. Podes usar uma função acionada por blob para validar, transformar e processar os ficheiros no sistema principal enquanto os carregas.

Diagrama de um processo de carregamento de ficheiros usando Azure Functions.

Os tutoriais seguintes utilizam um gatilho Azure Blob (baseado no Azure Event Grid) para processar ficheiros num contentor de blob:

Por exemplo, podes usar o gatilho Blob com uma subscrição de evento em contentores de blobs:

[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();
        }
    }
}

Fluxo em tempo real e processamento de eventos

Aplicações cloud, dispositivos IoT e dispositivos de rede geram e recolhem uma grande quantidade de dados de clientes. Azure Functions pode processar esses dados quase em tempo real como o caminho quente e depois armazená-los em Azure Cosmos DB para usar num painel de análise.

As suas funções também podem usar gatilhos de eventos de baixa latência, como o Event Grid, e saídas em tempo real como o SignalR para processar dados quase em tempo real.

Diagrama de um processo de fluxo em tempo real usando Azure Functions.

Por exemplo, pode usar o trigger de event hubs para ler de um event hub e o binding de saída para escrever num event hub após desagregar e transformar os eventos.

[FunctionName("ProcessorFunction")]
public static async Task Run(
    [EventHubTrigger(
        "%Input_EH_Name%",
        Connection = "InputEventHubConnectionSetting",
        ConsumerGroup = "%Input_EH_ConsumerGroup%")] EventData[] inputMessages,
    [EventHub(
        "%Output_EH_Name%",
        Connection = "OutputEventHubConnectionSetting")] 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 e IA

O Azure Functions fornece recursos computacionais serverless que se integram com serviços de IA e Azure para simplificar a construção de aplicações inteligentes alojadas na cloud. Pode usar o modelo de programação Functions para criar e alojar servidores remotos do Model Context Protocol (MCP) e implementar várias ferramentas de IA. Para mais informações, consulte Ferramentas e servidores MCP.

A extensão de ligação Azure OpenAI permite-lhe integrar funcionalidades e comportamentos de IA do Azure OpenAI, como geração aumentada por recuperação (RAG), nas execuções do seu código de função. Para mais informações, consulte Geração aumentada por recuperação.

Uma função pode também chamar um modelo TensorFlow ou Foundry Tools para processar e classificar um fluxo de imagens.

Diagrama de um processo de aprendizagem automática e IA usando Azure Functions.

Para mais informações, consulte Use ferramentas e modelos de IA em Azure Functions.

Executar tarefas agendadas

As funções permitem que execute o seu código com base numa cron schedule que definir.

Para saber mais, consulte Criar uma função no portal Azure que funcione num horário.

Por exemplo, pode analisar uma base de dados de clientes de serviços financeiros à procura de entradas duplicadas a cada 15 minutos, para evitar que múltiplas comunicações sejam enviadas ao mesmo cliente.

Diagrama de uma tarefa agendada em que uma função limpa um banco de dados a cada 15 minutos, desduplicando entradas com base na lógica de negócios.

Para exemplos, veja estes excertos de código:

[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
}

Para exemplos, veja estes excertos de código:

Crie uma API da Web escalável

Uma função ativada por HTTP define um ponto final HTTP. Esses pontos de extremidade executam código de função que pode se conectar a outros serviços diretamente ou usando extensões de ligação. Pode configurar os endpoints numa API web.

Também pode usar um endpoint de função ativado por HTTP como integração com webhooks, como webhooks do GitHub. Desta forma, pode criar funções que processam dados de eventos do GitHub. Para mais informações, veja Azure Functions HTTP trigger.

Diagrama do processamento de um pedido HTTP usando Azure Functions.

Para exemplos, veja estes excertos de código:

[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();
}

Crie um fluxo de trabalho sem servidor

As funções servem frequentemente como componente de computação numa topologia de workflow serverless, como um workflow de Logic Apps. Também pode criar orquestrações de longa duração usando a extensão Durable Functions. Para mais informações, consulte Durable Functions visão geral.

Um diagrama de combinação de uma série de fluxos de trabalho serverless específicos usando Azure Functions.

Responder a alterações no banco de dados

Alguns processos precisam de registar, auditar ou realizar outras operações quando os dados armazenados mudam. Os gatilhos de funções fornecem uma boa maneira de ser notificado de alterações de dados para iniciar tal operação.

Diagrama de uma função que está sendo usada para responder a alterações no banco de dados.

Considere estes exemplos:

Crie sistemas de mensagens confiáveis

Pode usar serviços de mensagens Functions com Azure para criar soluções avançadas de mensagens orientadas a eventos.

Por exemplo, pode usar gatilhos nas filas do Azure Storage como forma de encadear uma série de execuções de funções. Ou use filas e gatilhos de barramento de serviço para um sistema de pedidos on-line.

Diagrama de Azure Functions num sistema de mensagens fiável.

Estes artigos mostram como gravar a saída em uma fila de armazenamento:

Estes artigos mostram como disparar a partir de uma fila ou tópico do Azure Service Bus.

Próximo passo

A começar com Azure Functions

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