Azure Functions 시나리오

종종 일련의 중요한 이벤트에 대응하는 시스템을 빌드합니다. 웹 API를 빌드하거나, 데이터베이스 변경에 응답하거나, 이벤트 스트림 또는 메시지를 처리하는 경우 Azure Functions를 사용하여 이러한 시스템을 구현할 수 있습니다.

대부분의 경우 함수는 여러 클라우드 서비스와 통합되어 다양한 기능을 제공하는 구현을 제공합니다. 다음 목록에서는 Azure Functions에 대한 일반적인(그러나 완전하지는 않음) 시나리오를 보여 줍니다.

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파일 업로드 처리

여러 가지 방법으로 함수를 사용하여 Blob Storage 컨테이너 내/외부의 파일을 처리할 수 있습니다. BLOB 컨테이너에서 트리거하는 옵션에 대한 자세한 내용은 모범 사례 설명서의 BLOB 작업을 참조하세요.

예를 들어 소매 솔루션에서 파트너 시스템은 제품 카탈로그 정보를 파일로 Blob Storage에 제출할 수 있습니다. Blob 트리거 함수를 사용하여 파일을 업로드할 때 파일의 유효성을 검사, 변환 및 주 시스템으로 처리할 수 있습니다.

다음 자습서에서는 Blob 트리거(Event Grid 기반)를 사용하여 Blob 컨테이너에서 파일을 처리합니다.

예를 들어 Blob 컨테이너에서 이벤트 구독과 함께 Blob 트리거를 사용합니다.

[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();
        }
    }
}

실시간 스트리밍 및 이벤트 처리

클라우드 애플리케이션, IoT 장치 및 네트워킹 장치는 많은 양의 원격 분석 데이터를 생성하며 수집합니다. Azure Functions는 해당 데이터를 근 실시간으로 실행 부하 과다 경로로 처리한 다음, 분석 대시보드에서 사용할 Azure Cosmos DB에 저장할 수 있습니다.

또한 함수는 Event Grid와 같은 낮은 대기 시간 이벤트 트리거 및 SignalR과 같은 실시간 출력을 사용하여 근 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다.

예를 들어 이벤트 허브 트리거를 사용하여 이벤트 허브에서 읽고 출력 바인딩을 사용하여 이벤트를 분리하고 변환한 후 이벤트 허브에 쓸 수 있습니다.

[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);
}

기계 학습 및 AI

Azure Functions는 클라우드 호스팅 지능형 애플리케이션 빌드를 간소화하기 위해 AI 및 Azure 서비스와 통합되는 서버리스 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. Functions 프로그래밍 모델을 사용하여 MCP(원격 모델 콘텐츠 프로토콜) 서버를 만들고 호스트하고 다양한 AI 도구를 구현할 수 있습니다. 자세한 내용은 도구 및 MCP 서버를 참조하세요.

Azure OpenAI 바인딩 확장을 사용하면 RAG(검색 보강 세대)와 같은 Azure OpenAI 서비스의 AI 기능과 동작을 함수 코드 실행에 통합할 수 있습니다. 자세한 내용은 검색 보강 생성을 참조하세요.

함수는 TensorFlow 모델 또는 Azure AI 서비스를 호출하여 이미지 스트림을 처리하고 분류할 수도 있습니다.

도구 및 MCP 서버
Azure OpenAI 서비스

도구 및 MCP 서버
Azure OpenAI 서비스

도구 및 MCP 서버
Azure OpenAI 서비스

자세한 내용은 Azure Functions에서 AI 도구 및 모델 사용을 참조하세요.

예약된 작업 실행

함수를 사용하면 정의한 cron 일정에 따라 코드를 실행할 수 있습니다.

일정에 따라 실행되는 Azure Portal에서 함수 만들기를 참조하세요.

예를 들어 동일한 고객에게 여러 통신이 진행되는 것을 방지하기 위해 15분마다 중복 항목에 대한 금융 서비스 고객 데이터베이스를 분석할 수 있습니다.

예제는 다음 코드 조각을 참조하세요.

[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
}

빠른 시작: Azure Functions 타이머 트리거

빠른 시작: Azure Functions 타이머 트리거

확장성 있는 웹 API 빌드

HTTP 트리거 함수는 HTTP 엔드포인트를 정의합니다. 이러한 엔드포인트는 직접 또는 바인딩 확장을 사용하여 다른 서비스에 연결할 수 있는 함수 코드를 실행합니다. 엔드포인트를 웹 기반 API로 작성할 수 있습니다.

HTTP 트리거 함수 엔드포인트를 GitHub 웹후크와 같은 웹후크 통합으로 사용할 수도 있습니다. 이러한 방식으로 GitHub 이벤트의 데이터를 처리하는 함수를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Functions에서 웹후크를 사용하여 GitHub 이벤트 모니터링을 참조하세요.

예제는 다음 코드 조각을 참조하세요.

[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();
}