ROMANCE DAWN for the new world

Microsoft Azure を中心とした技術情報を書いています。

Azure Functions on Linux にカスタムのイメージをデプロイする

Azure Functions では、まだプレビューですが、Linux 上でホストできる機能が提供されいて、Docker コンテナでファンクションを動かすことができます。
今回は、ローカル環境で作成したファンクションを Docker ビルドして、Azure Functions にデプロイするところまでを試してみました。

環境構築

ローカルの開発環境には、Azure Functions Core Tools が必要です。
github.com
Azure Functions Core Tools には、ランタイムの Ver.1.x と 2.x の2つバージョンがあります。Linux の機能を使うには、Ver.2.x をインストールします。

$ sudo npm install -g azure-functions-core-tools@core --unsafe-perm true

今回は、Mac OS を利用しているので、unsafe-perm の引数を指定しています。

ローカル環境でファンクションを作成する

Azure Functions Core Tools を使って、ファンクションのテンプレートを作成します。init コマンドでは、テンプレートを作成するディレクトリ名(funcdockerapp)と docker の引数は必須です。

$ func init funcdockerapp --docker --sample

下記のようなディレクトリ構成が作成されます。

f:id:TonyTonyKun:20180121184211p:plain
Dockerfile は、このように定義されています。

FROM microsoft/azure-functions-runtime:v2.0.0-beta1
ENV AzureWebJobsScriptRoot=/home/site/wwwroot
COPY . /home/site/wwwroot

引数で sample を指定したので、JavaScript の HTTP trigger として、index.js にお馴染みのファンクションがサンプルとして追加されています。

module.exports = function (context, req) {
    context.log('JavaScript HTTP trigger function processed a request.');

    if (req.query.name || (req.body && req.body.name)) {
        context.res = {
            // status: 200, /* Defaults to 200 */
            body: 'Hello ' + (req.query.name || req.body.name)
        };
    }
    else {
        context.res = {
            status: 400,
            body: 'Please pass a name on the query string or in the request body'
        };
    }
    context.done();
};

ローカル環境でファンクションを実行する

start コマンドを使って、作成したファンクションのテンプレートをローカル環境で実行してみます。

$ func start

コマンドの実行結果に表示されている localhost:7071 にブラウザでアクセスすると、ファンクションのランタイムが実行されていることが分かります。

f:id:TonyTonyKun:20180121184246p:plain
HTTP trigger の URL にアクセスすると、結果が返ってきます。

$ curl http://localhost:7071/api/HttpFunction?name=gooer
Hello gooer

Docker Image にビルドすれば、ローカルのコンテナで動作確認することもできます。

$ docker build -t thara0402/funcapp:v0.1 .
$ docker run -p 8080:80 -it thara0402/funcapp:v0.1

Azure Functions にデプロイする

まず、先ほどビルドした Docker Image を Docker Hub にプッシュします。

$ docker push thara0402/funcapp:v0.1

続いて、Azure ポータルの Cloud Shell を利用して、デプロイに必要なリソースを作成します。

# リソースグループ
$ az group create --name gooner0116 --location westeurope

# Azure Storage アカウント
$ az storage account create --name gooner0116 --location westeurope --resource-group gooner0116 --sku Standard_LRS

# Linux App Service プラン
$ az appservice plan create --name gooner0116 --resource-group gooner0116 --sku S1 --is-linux

Docker Hub の Image を指定して、Azure Functions をデプロイします。

# Azure Functions
$ az functionapp create --name gooner0116 --storage-account gooner0116 --resource-group gooner0116 \
--plan gooner0116 --deployment-container-image-name thara0402/funcapp:v0.1

最後に、Azure Storage アカウントの接続文字列を構成して完了です。

# Azure Storage ConnectionString
$ storageConnectionString=$(az storage account show-connection-string \
--resource-group gooner0116 --name gooner0116 \
--query connectionString --output tsv)

# Azure Functions Config
$ az functionapp config appsettings set --name gooner0116 \
--resource-group gooner0116 \
--settings AzureWebJobsDashboard=$storageConnectionString \
AzureWebJobsStorage=$storageConnectionString

Azure ポータルを見ると、Azure Functions にデプロイされていることが確認でき、テストも成功します。
f:id:TonyTonyKun:20180121184308p:plain
上記の画面を見ると分かるように、読み取り専用のファンクションとしてデプロイされるようです。
ファンクションを更新する場合には、Docker Image を別のタグで作成し、az functionapp create コマンドを実行します。

まとめ

他のクラウドベンダーからもサーバーレスなサービスは提供されていますが、 Azure Functions ではローカル環境での開発がサポートされています。ただ、ローカル環境とデプロイ環境の違いが原因で予期せぬ動作をする可能性もあるので、コンテナで作っておけば動作環境に依存しないので安心です。
コンテナとサーバーレスの相性はいいと思うので、うまく活用していきたい機能です。

最後に

この記事は、Azure もくもく会@新宿 # 15 に参加したときに試してみた内容です。
azure-mokumoku.connpass.com
西新宿にあるネクストスケープさんの会議室で、10名ぐらいが集まって Azure ネタをもくもくしていました。
Azure 絡みならテーマは自由で、最後に簡単な成果発表がありました。このぐらいの人数だと、発表内容について、あれこれと話がしやすいのは良いなと思いました。
自宅でもくもくするのも良いですが、仕事帰りに集まってもくもくするのも楽しいですね。
主催者の方が記事を書いていますので、こちらもぜひ読んでみてください。
memobog.azurewebsites.net

2017 年振り返り

今年も、しばやんさんが作った 2019 年の人気記事ランキング生成 を使わせてもらい、1年を振り返ってみます。

  1. ASP.NET でクライアントの IP アドレスを取得する
  2. ASP.NET Web API で multipart / form-data を使ってファイルをアップロードする
  3. HttpClient を使って同期で通信する
  4. ASP.NET MVC の Ajax 通信で例外を処理する
  5. ASP.NET MVC で JSON の一部として PartialView を返す方法
  6. プロキシ環境下で Web API を呼び出す
  7. Entity Framework Core 1.0 で SQLite を使ってみる
  8. ASP.NET Web API で返す JSON のプロパティを指定する
  9. Swagger 2.0 に対応した ASP.NET Web API のドキュメントを作成する
  10. Azure 上に Jenkins を使って CI 環境を構築する

ASP.NET 関連の記事が、多く読まれているようです。Azure の記事が少ないというか、今年に書いた記事がないですね・・・
続いて、2017 年に書いた記事だけを集計しました。

  1. Azure Container Service で Kubernetes を試してみた
  2. Azure Container Service の Kubernetes に YAML ファイルを使ってデプロイする
  3. Azure Container Service (AKS) を試してみた
  4. Azure Container Service の Kubernetes に ASP.NET Core アプリケーションをデプロイする
  5. Azure Container Service の Kubernetes にデプロイした Pod のデータを永続化する

仕事で Kubernetes を使っていることもあり、Azure Container Service の記事を書くことが多かったです。来年は、App Services for Container や Cosmos DB あたりを中心にもっと広く記事を書いていきたいです。

今年の出来事としては、1月に Microsoft MVP for Azure を受賞できたことが大きかったです。昨年転職して仕事が変わり、新しい技術やこれまで経験のなかった分野にチャレンジできました。前職からの仲間とも交流を続けながらも、MVP や新しい仕事で多くの方々と出会う機会に恵まれ、充実した1年だったと思います。

ただ、後半以降は仕事が忙しくなってしまい、コミュニティ活動というか個人の活動にあまり時間を取れませんでした。来年は、このあたりのバランスを改善していきたいです。

本年もお世話になりました。よい年をお迎えください。

Azure Container Service(AKS)にデプロイした Grafana で Azure のメトリクスを監視する

この記事は、Azure Advent Calendar 2017 の 10 日目 の記事です。
qiita.com
OSS のモニタリングツールである Grafana を使って、Azure のメトリクスを監視してみました。元ネタは、こちらのブログですが、Grafana を Azure Marketplace ではなく、Azure Container Service(AKS)にデプロイしました。

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Azure Container Service(AKS)を作成する

最近、Azure Portal からも AKS が作れるようになりました。公式ドキュメントの手順に従って、作成します。
docs.microsoft.com
AKS の作成が完了したら、Azure Cloud Shell を使って、AKS に接続するための資格情報を取得します。

$ az aks get-credentials --resource-group gooner1210 --name gooner1210
Merged "gooner1210" as current context in /home/hara/.kube/config

$ kubectl get nodes
NAME                       STATUS    ROLES     AGE       VERSION
aks-agentpool-63390745-0   Ready     agent     10m       v1.7.7
aks-agentpool-63390745-1   Ready     agent     10m       v1.7.7
aks-agentpool-63390745-2   Ready     agent     10m       v1.7.7

Grafanaをデプロイする

Helm のリポジトリで公開されている Grafana の Charts を使って、AKS にデプロイします。
まず、Helm をセットアップします。

$ helm init
HELM_HOME has been configured at /home/hara/.helm.

Tiller (the Helm server-side component) has been installed into your Kubernetes Cluster.
Happy Helming!

Azure のメトリクスを取得するためには、Grafana のプラグインをインストールする必要があります。
grafana.com
Grafana のプラグインは、helm install コマンドのパラメータで指定できるので、次のようなコマンドでインストールできます。

$ helm install --name gf \
--set server.installPlugins=grafana-azure-monitor-datasource,\
server.adminPassword=admin,\
server.service.type=LoadBalancer,\
server.persistentVolume.storageClass=default \
stable/grafana

プラグイン以外のパラメータは、お好みで指定してください。

Parameter Value Description
server.installPlugins grafana-azure-monitor-datasource プラグイン名
server.adminPassword admin 管理者アカウント(admin)のパスワード
server.service.type LoadBalancer ダッシュボードを外部IPで公開
server.persistentVolume.storageClass default データをディスクに永続化

デプロイが完了したら、Grafana の External IP を確認します。

$ kubectl get svc
NAME         TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP     PORT(S)        AGE
gf-grafana   LoadBalancer   10.0.210.171   52.179.12.156   80:31032/TCP   7m
kubernetes   ClusterIP      10.0.0.1       <none>          443/TCP        1h

ブラウザで Grafana の External IP にアクセスすると、ログイン画面が表示されます。

f:id:TonyTonyKun:20171210112709p:plain

Grafanaのデータソースを追加する

Grafana の add data source を選択して、Azure のメトリクスをデータソースとして登録します。

f:id:TonyTonyKun:20171210112728p:plain

任意の名前を入力して、Type で「Azure Monitor」を選択します。Azure Monitor API Details には、サブスクリプションIDとサービスプリンシパルを入力します。Application Insights Details はオプションなので、空欄のままで進めます。

Grafanaのダッシュボードを作成する

Grafana の New Dashboard を選択して、Azure のメトリクスを表示するダッシュボードを作成します。今回は Graph を使って、Azure Web Apps にデプロイされているアプリケーションのメトリクスを表示してみます。

f:id:TonyTonyKun:20171210112745p:plain

Panel Title の edit をクリックして、Metrics タブからメトリクスを取得するアプリケーションのリソースやメトリクスの種類を選択します。選択候補がプルダウンで表示されるので、簡単にダッシュボードを作成できます。

f:id:TonyTonyKun:20171210112807p:plain

2つのアプリケーションの CPU Time と AverageMemoryWorkingSet を 表示することができました。

まとめ

Grafana を使って、Azure のメトリクスを表示するダッシュボードを作成してみました。
このプラグインをインストールすると、Azure Monitor のほかに、Application Insights のメトリクスも取得できます。
Grafana のデータソースには、AWS の CloudWatch や OSS の Prometheus も指定できるので、Azure に限らず活用できる監視ツールだと思います。