はじめに

本記事は、AzureFunctionsのうちQueue Storageのバインドを利用してAzureFunctionsを連鎖させることを目指します。

概要としては以下の通りです。

HTTP リクエストで起動したAzureFunctionsがQueueStorageにメッセージをenqueue
Queueへのenqueueをトリガーに別のAzureFunctionsを起動する

図示するとこんな感じです。

User が curl を叩く
②のAzureFunctionが起動
Queue Storageにメッセージがenqueue
enqueueを trigger に③のAzureFunctionsが起動

前提

VSCode などを利用してAzureFunctionsの作成・デプロイができる
②と③のAzureFunctionsは同一リージョン・同一Storage Accountに紐づいている

準備・実装

準備：① `Queue Storage`

Queue Storageに「＋Queue」ボタンからpiyoというQueueを作ります。

実装：② `AzureFunctions`

VSCode から HTTP Trigger のAzureFunctionsを作成し、自動生成されたコードに対して修正していきます。
追加するのは下部の５項目、"type", "direction", "name", "queueName", "connection"です。
（VSCode ならば、add bindingでも追加できます）

function.json

{
  "scriptFile": "__init__.py",
  "bindings": [
    {
      "authLevel": "anonymous",
      "type": "httpTrigger",
      "direction": "in",
      "name": "req",
      "methods": [
        "get",
        "post"
      ]
    },
    {
      "type": "http",
      "direction": "out",
      "name": "$return"
    },
    {
      "type": "queue",
      "direction": "out",
      "name": "fuga1",
      "queueName": "piyo",
      "connection": "AzureWebJobsStorage"
    }
  ]
}

以下に簡単に追加項目の説明をします。はまりやすい設定は、nameです。
このnameがPythonプログラム上で受け取る引数名になります。
（最初はここがわからなくて、関数の実行ログも出力が遅いのでエラーの原因の特定に時間がかかりました）

項目名	定数	パラメータ	説明
type	〇	queue	`binding`の種類
direction	〇	out	`binding`の方向。出力のため`out`
name		fuga1	`Python`の実行関数で受け取る際の引数の名前
queueName		piyo	上記のステップで作成した`Queue`の名前
connection	〇	AzureWebJobsStorage	今回は同一の`Storage Account`のため定数。

次に、Pythonのコード本体です。
ここで、main 関数の引数にfuga1を入れます。すなわち、function.jsonと同じ名前を指定します。
注意 nameに_などの記号を入れると動かなくなります。

__init__.py

import logging
import azure.functions as func


def main(req: func.HttpRequest, fuga1: func.Out[str]) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    # パラメータの取得
    name = req.params.get('name')
    # queueに入れる
    fuga1.set(name)
    
    # 返り値（自動生成の場合はもうちょっと長いけどここは関係ないので省略）
    return func.HttpResponse("\n".join(return_list))

実装：③ `AzureFunctions`

②のときと同様に VSCode から、今度はQueue Triggerの関数を自動生成します。
今回は入力のbindingのみです。
queueNameにはQueue Storageのpiyoを指定します。
nameはfuga2にしています。このnameはAzureFunctionsごとに固有に決めることができるからです。

function.json

{
  "scriptFile": "__init__.py",
  "bindings": [
    {
      "name": "fuga2",
      "type": "queueTrigger",
      "direction": "in",
      "queueName": "piyo",
      "connection": "AzureWebJobsStorage"
    }
  ]
}

次に、Pythonのコード本体です。
main 関数の引数のみfunction.jsonで指定した変数名fuga2に修正します。

__init__.py

import logging
import azure.functions as func


def main(fuga2: func.QueueMessage) -> None:
    logging.info('Python queue trigger function processed a queue item: %s',
                 fuga2.get_body().decode('utf-8'))

実行例

ローカルの curl から叩くと、動いていることがログからわかります。

まずは、HTTP リクエストで②のAzureFunctionsが起動し、

③のAzureFunctionsがQueueをトリガーにして起動しています。

Queueにメッセージが入ってから２秒後にAzureFunctionsが動いているのがわかりますね。
（関数名には目を瞑ってください）

おわりに

AzureFunctionsのQueueTriggerで連鎖できることが分かりました。
実際に動くサービスを作成する場合はQueueの名前を上手に生成したり、複数個のout bindingsを利用したりすることでAzureFunctionsをいい感じに連鎖できそうですね。

参考