Nesse artigo vamos conhecer o Azure Functions, o serviço de computação em nuvem serverless da Azure. Além de explicar o que é o Azure Functions, vamos ver suas vantagens e desvantagens, suas diferentes formas de executar e exemplos de como implementar. Mais artigos sobre o assunto serão postados em breve por possuir bastante recursos para explorarmos.

O que é Azure Functions?

Azure Functions é um serviço computacional capaz de executar pedaços de código sem a necessidade de construir uma infraestrutura para isso, por isso é chamado de serverless.

As Azure Functions são disparadas/executadas a partir de um evento, os principais eventos utilizados são:

• HTTP Request - Executado quando requisitado via http (igual uma api).
• Timer - Executado de tempos em tempos ou em uma data específica.
• Service Bus - Executado quando uma nova mensagem chega na fila ou tópico.

Existem outros eventos que podem disparar uma Azure Function e a cada atualização é adicionado novos triggers, você pode checar todos os triggers disponíveis clicando aqui.

Vantagens e desvantagens

Principais vantagens ao utilizar Azure Functions:

• Sem infraestrutura para dar manutenção - Por possuir a infraestrutura totalmente abstraída dentro do serviço, não é necessário se preocupar em administrar ou dar manutenção na infraestrutura, tudo isso é feito pela Azure.
• Não é cobrado quando não executado - No plano de consumo as funções são cobradas por execuções realizadas, então mesmo o serviço estando disponível 24 horas por dia, você não é cobrado pela disponibilidade do serviço, diferente de uma VM ou o App Service. Isto não se aplica no plano "App Service Plan".
• Escalável automaticamente - o serviço auto gerencia as execuções das funções e sempre garante disponibilidade escalando automaticamente recursos caso necessário, tudo isso invisível para nós.
• Redução da complexidade do sistema - Com uma plataforma serverless podemos escrever e executar trechos de código sem se preocupar com complexidades de implantação como sistema operacional, hardware ou servidores.

Principais desvantagens:

• Ficar preso ao fornecedor - Desenvolver uma aplicação utilizando Azure Functions acaba te prendendo ao fornecedor, neste caso a Azure, isso pode dificultar uma possível mudança de plataforma.
• Dificuldade em debugar - É possível debugar as Azure Functions, mas nem sempre é uma tarefa simples recriar o cenário desejado, principalmente quando o número de funções é muito grande.

Bindings de entrada e saída

Uma das facilidades em utilizar o Azure Functions são os bindings de entrada e saída. Você pode criar uma função onde ela se comunica com recursos externos de uma forma automática e transparente, sem você se preocupar em codificar para isso. Os bindings podem te ajudar tanto a receber um dado de algum recurso como também enviar um dado para algum recurso.

Vamos ver o exemplo abaixo:

public static IActionResult Run([HttpTrigger("POST")] HttpRequest request, 
    [Blob("content/settings.json")] string json)

Podemos ver que usamos um HttpTrigger que além de ser nossa trigger que irá disparar a função ela também recebe os dados da requisição http na variável request, e do lado temos um binding do tipo Blob onde recebe na variável json o conteúdo do arquivo settings.json que está armazenado em um serviço de Blob Storage na Azure. Você pode checar todas as possibilidades de binding clicando aqui.

Vamos fazer um exemplo para vermos na prática o uso de trigger e os bindings.

Demonstração

O Azure Functions permite que você escreva seu código em diversas linguagens como C#, Javascript e Python, esse exemplo será usando C#. Para o nosso exemplo iremos utilizar o Azure Storage Table, um banco NoSQL bem simples e barato da Azure.

Então vamos começar logando no portal da Azure (https://portal.azure.com/) e vamos criar uma nova storage account para conseguirmos utilizar o banco Azure Storage Table.

Após o portal terminar de criar o recurso, vamos entrar na storage account e clicar em access keys no menu lateral e copiar a connectionstring do recurso (pode ser qualquer uma das duas).

Agora vamos pro Visual Studio e criar um novo projeto escolhendo Azure Functions.

Vamos criar uma nova função utilizando a trigger Http trigger.

Projeto criado, vamos adicionar o pacote nuget via Visual Studio ou comando:

dotnet add package Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Storage

Com este pacote conseguiremos usar a nossa storage account na Azure.

Próximo passo é setarmos a connectionstring da storage account, para isso edite o arquivo local.settings.json

{
  "Values": {
    "AzureWebJobsStorage": "<sua-connectionstring>",
    "FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "dotnet"
  }
}

Pronto, agora o projeto está preparado para fazermos nossa Azure Function.

using Microsoft.Azure.WebJobs;
using System;

namespace AzureFunctionsExemplo
{
    public class FunctionUsuarioSalvar
    {
        [FunctionName("UsuarioSalvar")]
        [return: Table("Usuario")]
        public Usuario UsuarioSalvar([HttpTrigger("POST")] dynamic request)
        {
            return new Usuario
            {
                PartitionKey = "Http",
                RowKey = Guid.NewGuid().ToString(),
                Login = request.Login
            };
        }
    }

    public class Usuario
    {
        public string PartitionKey { get; set; }
        public string RowKey { get; set; }
        public string Login { get; set; }
    }    
}

Pronto, com apenas esse código fizemos uma function que recebe dados à partir de uma requisição http e salva o mesmo em um banco NoSql, não precisa ser feito mais nada. Apesar de ser só um exemplo de demonstração, podemos ver como é muito simples trabalharmos com as Azure Functions. Vamos analisar o código:

[FunctionName("UsuarioSalvar")] - Com esse annotation declaramos o nome da função que será usado pelo Azure.
[return: Table("Usuario")] - Esse annotation é um binding de saída de dados, estamos utilizando o binding do Azure Storage Table e dizendo que iremos salvar na tabela Usuario.
public Usuario UsuarioSalvar([HttpTrigger("POST")] dynamic request) - Note que aqui estamos retornando a classe Usuario o que irá ser feito o binding de saída e também temos declarado a nossa trigger HttpTrigger com o verbo POST recebendo um objeto dynamic.
E por fim retornarmos o objeto Usuario contendo o Login que foi passado via requisição http e as duas propriedades obrigatórias do Azure Storage Table que são o PartitionKey e o RowKey. A PartitionKey serve para criarmos separações entre os documentos presentes na tabela e o RowKey é um identificador único para cada documento.

Execute a aplicação e veja que no console foi disponibilizado um endpoint devido termos usado uma function http trigger, agora é só utilizar o endpoint que iremos ver a requisição sendo salva no banco. No caso aqui eu uso o aplicativo Postman para fazer a chamada do endpoint e o aplicativo Microsoft Azure Storage Explorer para visualizar os dados no banco.

Sua function agora está pronta para ser publicada na Azure. Após terminar os testes não se esqueça de excluir o Resource Group utilizado no portal da Azure.

Referência:
Serverless computing pros and cons: 5 benefits and 3 drawbacks