Azure Functions シナリオ

多くの場合、一連の重要なイベントに対応するシステムを構築します。 Web API を構築する場合でも、データベースの変更に応答する場合でも、イベントストリームやメッセージを処理する場合でも、Azure Functionsを使用してこれらのシステムを実装できます。

多くの場合、関数は、さまざまなクラウドサービスと連携して多機能な実装を実現します。次の一覧は、Azure Functionsの一般的な (ただし、決して網羅的な) シナリオを示しています。

記事の冒頭で、使用する開発言語を選択してください。

ファイルのアップロードを処理する

関数を活用して、Blob Storage コンテナーとの間でファイルを処理することができます。 BLOB コンテナーにトリガーを設定するオプションの詳細については、ベストプラクティスドキュメントの「BLOB の操作」を参照してください。

たとえば、小売ソリューションでは、パートナーシステムは製品カタログ情報をファイルとして BLOB ストレージに送信できます。 BLOB によってトリガーされる関数を使用して、ファイルをアップロードするときに、ファイルをメインシステムに検証、変換、および処理できます。

次のチュートリアルでは、Azure BLOB トリガー (Azure Event Grid ベース) を使用して BLOB コンテナー内のファイルを処理します。

たとえば、BLOB コンテナーのイベントサブスクリプションで BLOB トリガーを使用できます。

[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();
        }
    }
}

リアルタイムストリームとイベント処理

クラウドアプリケーション、IoT デバイス、およびネットワークデバイスは、大量の顧客データを生成して収集します。 Azure Functionsは、そのデータをホットパスとしてほぼリアルタイムで処理し、分析ダッシュボードで使用するために Azure Cosmos DB に格納できます。

関数では、Event Grid などの待機時間の短いイベントトリガーや SignalR などのリアルタイム出力を使用して、ほぼリアルタイムでデータを処理することもできます。

たとえば、イベントハブトリガーを使用してイベントハブから読み取り、出力バインドを使用して、イベントをデバッチして変換した後でイベントハブに書き込むことができます。

[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);
}

AI対応アプリを構築する

Azure Functionsを使ってAIクライアントにデータやAPIを提供し、イベント駆動型アプリケーションにAI推論を追加しましょう。

データやAPIをAIに提供しましょう

AIクライアントやエージェントは、ビジネスデータ、API、アプリケーションロジックへの制御されたアクセスを提供するツールを必要としています。 Azure Functionsを使って、これらの機能をツールとして公開するリモートのModel Context Protocol(MCP)サーバーを構築・ホストすることができます。 FunctionsはMCPサーバーに対して管理されたホスティング、認証、ネットワーク、監視、スケーリングを提供します。

例えば、製品在庫、顧客アカウントデータ、既存のビジネスAPIをAIクライアントが発見し呼び出せるツールとして公開するかもしれません。

ビジネスイベントにAI推論を加える

一部のビジネスイベントでは、申請が次に何をすべきかを決める前に理由付けが必要です。 Azure Functionsのホスティングスキルは、MarkdownでAI搭載の作業を定義し、スケジュール、HTTPリクエスト、キューメッセージ、ストレージの変更、その他のイベントから開始できます。ホストされたスキルは、結果を返したりアクションを取ったりする前にツールやサービスを呼び出すことができます。

例えば、ホストされたスキルは入ってくる苦情を分類し、適切なキューにルーティングすることができます。より複雑な作業では、動的ワークフローがタスクを並行させ、外部条件を待ち、作業者の再起動後に再開する持続的で多段階の計画を作成できます。

スケジュールされたタスクを実行する

Functions では、定義した cron スケジュールに基づいてコードを実行できます。

詳細については、「スケジュールに従って実行されるAzure ポータルで関数を作成する」を参照>。

たとえば、同じ顧客に複数の通信が送信されないように、15 分ごとに金融サービスの顧客データベースで重複するエントリを分析できます。

例については、次のコードスニペットを参照してください。

[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
}

Quickstart: Azure Functions

以下に例を示します。

Quickstart: Azure Functions

以下に例を示します。

Quickstart: Azure Functions

以下に例を示します。

Quickstart: Azure Functions

以下に例を示します。

Quickstart: Azure Functions

以下に例を示します。

Quickstart: Azure Functions

スケーラブルな Web API を構築する

HTTP によってトリガーされる関数は、HTTP エンドポイントを定義します。これらのエンドポイントでは、他のサービスに直接、またはバインド拡張機能を使用して接続できる関数コードを実行します。エンドポイントを Web ベースの API に組み込むことができます。

http によってトリガーされる関数エンドポイントは、webhook の統合として使用することもできます (GitHub webhook など)。この方法では、GitHubイベントからのデータを処理する関数を作成できます。詳細については、「Azure Functions HTTP トリガー」を参照してください。

例については、次のコードスニペットを参照してください。

[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();
}

Quickstart: Azure Functions
Azure Functions と API Management の統合を使用して、Visual Studioにサーバーレス API を作成します
Azure API Management

Quickstart: Azure Functions

Quickstart: Azure Functions

Quickstart: Azure Functions

Quickstart: Azure Functions

Quickstart: Azure Functions

サーバーレスワークフローを作成する

関数は、多くの場合、Logic Apps ワークフローなどのサーバーレスワークフロートポロジのコンピューティングコンポーネントとして機能します。 Durable Functions拡張機能を使用して、実行時間の長いオーケストレーションを作成することもできます。詳細については、「Durable Functionsの概要を参照してください。

Azure Functions を使用した一連の具体的なサーバーレスワークフローの組み合わせ図。

次のような例を考えてみてください。