Azure Arc でコンテナー化された最初の Azure Functions を作成する (プレビュー)

この記事では、Linux コンテナーで実行されている関数アプリを作成し、Azure Arc 対応 Kubernetes クラスターにコンテナー レジストリからデプロイします。 独自のコンテナーを作成する際、関数アプリの実行環境をカスタマイズすることができます。 詳細は、「Azure Arc の App Service、Functions、および Logic Apps」をご覧ください。

最初にコンテナーを作成するのではなく、Azure Arc 対応 Kubernetes クラスターに関数を発行することもできます。 詳細については、「Azure Arc で初めての関数を作成する (プレビュー)」を参照してください

開発言語を選択する

まず、Azure Functions ツールで、言語固有の Linux 基本イメージを使用して、Docker コンテナーに関数アプリとしてプロジェクト コードを作成します。 記事の冒頭で言語を必ず選択してください。

Core Tools では、お使いの関数言語の正しい基本イメージの最新バージョンを使用するプロジェクトの Dockerfile が自動的に生成されます。 最新の基本イメージからコンテナーを定期的に更新し、コンテナーの更新されたバージョンから再デプロイする必要があります。 詳細については、「コンテナー化された関数アプリの作成」を参照してください。

前提条件

操作を始める前に、以下の要件を満たしておく必要があります。

• Azure CLI バージョン 2.4 以降のバージョン。

Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に Azure 無料アカウントを作成してください。

作成したコンテナー化された関数アプリ イメージをコンテナー レジストリにを発行するには、Docker ID とローカル コンピューターで実行されている Docker が必要です。 Docker ID がない場合は、Docker アカウントを作成することができます。

python -m venv .venv

source .venv/bin/activate

sudo apt-get install python3-venv

py -m venv .venv

.venv\scripts\activate

py -m venv .venv

.venv\scripts\activate

ローカル関数プロジェクトを作成してテストする

func init --worker-runtime dotnet-isolated --docker

func init --worker-runtime node --language javascript --docker

func init --worker-runtime powershell --docker

func init --worker-runtime python --docker

func init --worker-runtime node --language typescript --docker

mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=com.microsoft.azure -DarchetypeArtifactId=azure-functions-archetype -DjavaVersion=8 -Ddocker

mvn archetype:generate "-DarchetypeGroupId=com.microsoft.azure" "-DarchetypeArtifactId=azure-functions-archetype" "-DjavaVersion=8" "-Ddocker"

mvn archetype:generate "-DarchetypeGroupId=com.microsoft.azure" "-DarchetypeArtifactId=azure-functions-archetype" "-DjavaVersion=8" "-Ddocker"

--docker オプションによって、プロジェクトの Dockerfile が生成されます。これにより、Azure Functions および選択されたランタイムで使用するための適切なコンテナーが定義されます。

cd fabrikam-functions

func new --name HttpExample --template "HTTP trigger"

func new --name HttpExample --template "HTTP trigger"

関数をローカルでテストするために、プロジェクト フォルダーのルートでローカルの Azure Functions ランタイム ホストを起動します。

func start  

func start  

npm install
npm start

mvn clean package  
mvn azure-functions:run

Ctrl+C (macOS の場合は Command+C) キーを押してホストを停止します。

コンテナー イメージを作成してローカルで検証する

(省略可) プロジェクト フォルダーのルートにある Dockerfile を確認します。 Dockerfile には、Linux 上で関数アプリを実行するために必要な環境が記述されています。 Azure Functions でサポートされている基本イメージの詳細な一覧については、Azure Functions 基本イメージ ページを参照してください。

ルート プロジェクト フォルダーで、docker build コマンドを実行し、名前に azurefunctionsimage、タグに v1.0.0 を指定します。 <DOCKER_ID> を Docker Hub アカウント ID で置換します。 このコマンドでは、コンテナーの Docker イメージがビルドされます。

docker build --tag <DOCKER_ID>/azurefunctionsimage:v1.0.0 .

コマンドが完了すると、新しいコンテナーをローカルで実行できます。

ビルドを検証するために、ローカル コンテナーで docker run コマンドを使用してイメージを実行します。この場合も、<DOCKER_ID> は実際の Docker Hub アカウント ID に置き換え、ポート引数として -p 8080:80 を追加してください。

docker run -p 8080:80 -it <DOCKER_ID>/azurefunctionsimage:v1.0.0

コンテナーで関数アプリを検証したら、Ctrl+C (macOS の場合は Command+C) キーを押して実行を停止します。

コンテナー イメージをレジストリに発行する

コンテナー イメージをホスティング環境にデプロイできるようにするには、コンテナー レジストリにプッシュする必要があります。

App Service Kubernetes 環境の作成

開始する前に、Azure Arc 対応 Kubernetes クラスター用の App Service Kubernetes 環境を作成する必要があります。

Azure CLI の拡張機能を追加する

Azure Cloud Shell で Bash 環境を起動します。

これらの CLI コマンドはまだコア CLI セットに含まれていないため、次のコマンドを使用して追加します。

az extension add --upgrade --yes --name customlocation
az extension remove --name appservice-kube
az extension add --upgrade --yes --name appservice-kube

Azure リソースを作成する

新しい App Service Kubernetes 環境にコンテナーをデプロイする前に、次の 2 つのリソースをさらに作成する必要があります。

• ストレージ アカウント。 この記事ではストレージ アカウントを作成しますが、場合によってはストレージ アカウントが不要なことがあります。 詳細については、ストレージに関する考慮事項についての記事の「Azure Arc 対応クラスター」を参照してください。
• コンテナーの実行のためのコンテキストを提供する関数アプリ。 関数アプリは App Service Kubernetes 環境で実行され、ローカル関数プロジェクトにマップされます。 関数アプリを使用すると、リソースの管理、デプロイ、および共有を容易にするための論理ユニットとして関数をグループ化できます。

ストレージ アカウントの作成

az storage account create コマンドを使用して、リソース グループとリージョン内に汎用ストレージ アカウントを作成します。

az storage account create --name <STORAGE_NAME> --location westeurope --resource-group myResourceGroup --sku Standard_LRS

前の例の <STORAGE_NAME> は、適宜、Azure Storage 内で一意の名前に置き換えてください。 名前は 3 文字から 24 文字とし、小文字のみを使用する必要があります。 Standard_LRS は汎用アカウントを指定します。これは Functions でサポートされています。 値 --location は標準の Azure リージョンです。

Function App の作成

az functionapp create コマンドを実行して、環境内に新しい関数アプリを作成します。

az functionapp create --name <APP_NAME> --custom-location <CUSTOM_LOCATION_ID> --storage-account <STORAGE_NAME> --resource-group AzureFunctionsContainers-rg --image <LOGIN_SERVER>/azurefunctionsimage:v1.0.0 --registry-username <USERNAME> --registry-password <SECURE_PASSWORD> 

az functionapp create --name <APP_NAME> --custom-location <CUSTOM_LOCATION_ID> --storage-account <STORAGE_NAME> --resource-group AzureFunctionsContainers-rg --image <DOCKER_ID>/azurefunctionsimage:v1.0.0

この例では、<CUSTOM_LOCATION_ID> を、App Service Kubernetes 環境に対して決定したカスタムの場所の ID に置き換えます。 また、<STORAGE_NAME> を前の手順で使用したアカウントの名前に、<APP_NAME> をグローバルに一意の名前に、<DOCKER_ID> または <LOGIN_SERVER> を Docker Hub ID または Container Registry サーバーにそれぞれ置き換えます。 カスタム コンテナー レジストリからのデプロイ中は、イメージ名にレジストリの URL が表示されます。

関数アプリを初めて作成すると、Docker Hub から最初のイメージがプルされます。

必須のアプリ設定を設定する

以下のコマンドを実行して、ストレージ アカウント接続文字列のためのアプリ設定を作成します。

storageConnectionString=$(az storage account show-connection-string --resource-group AzureFunctionsContainers-rg --name <STORAGE_NAME> --query connectionString --output tsv)
az functionapp config appsettings set --name <app_name> --resource-group AzureFunctionsContainers-rg --settings AzureWebJobsStorage=$storageConnectionString

このコードは、ユーザーのローカル コンピューター上の Cloud Shell または Bash のいずれかで実行する必要があります。 <STORAGE_NAME> をストレージ アカウントの名前に、<APP_NAME> を関数アプリ名に置き換えます。

Azure 上の関数を呼び出す

この関数は HTTP トリガーを使用しているため、呼び出しは、その URL にブラウザーから HTTP 要求を送信するか、または curl などのツールを使用して行います。

リソースをクリーンアップする

この記事で作成したリソースを使用して、引き続き Azure 関数を処理する場合は、それらのリソースをすべてそのままにしてかまいません。

この関数アプリのデプロイの作業が完了したら、AzureFunctionsContainers-rg リソース グループを削除して、そのグループ内のすべてのリソースをクリーンアップします。

az group delete --name AzureFunctionsContainers-rg

これにより、この記事で作成されたリソースのみが削除されます。 基になる Azure Arc 環境はそのまま残ります。

次の手順