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。

Microsoft Build 2022 の MVP パーソナルスポンサーとして Azure Container Apps のサンプルコードを提供しました

今年もオンライン開催となった Microsoft Build 2022 ですが、先日の Recap Party で MVP パーソナルスポンサーとして提供したサンプルコードが 公開されました。

www.slideshare.net

最近のブログ記事で投稿していた Build 2022 で GA された Azure Container Apps のサンプルコードです。

  • Blue-Green Deployments
  • KEDA によるバックグラウンド処理とオートスケーリング
  • Dapr sidecar によるマイクロサービス

github.com

今後、YouTube の クラウドデベロッパーちゃんねるで、サンプルコードの紹介動画を公開する予定です。

Azure Container Apps で Dapr sidecar を使ってバックエンドサービスを呼び出す

Microsoft Build 2022 で Azure Container Apps が GA されました。東日本リージョンでも使えるようになりましたので、Dapr sidecar を使ってバックエンドサービスを呼び出してみました。

Azure Container Apps の Dapr integration

マイクロサービスで構成されるシステムを構築する場合、分散されたサービス群を管理するためのアーキテクチャや運用の複雑さが増す傾向にあります。
分散アーキテクチャのメリットを活かしながら複雑さを最小限に抑える手法として、Dapr を使ったアプリケーション構築が注目されています。

Dapr はマイクロサービスの sidecar パターンを使っているため、分散アーキテクチャの非機能要件をアプリケーションとは疎結合に切り離して実装できます。

  • サービス呼び出し
  • 状態管理
  • 可観測性
  • シークレット管理
  • Pub / Sub メッセージング など

今回のサービス呼び出しでは、次のような非機能要件への対応が必要となります。

  • 他サービスが配置されている場所(URL)の管理
  • 一時的な障害が発生した場合のリトライ
  • 分散トレーシング

Azure Container Apps では、フルマネージドで管理される Dapr が統合されているため、シンプルに Dapr sidecar をリバース プロキシとして使うことができます。
docs.microsoft.com

Container Apps Environment を作成する

Bicep を使って、App Service Plan にあたる Environment を作成します。
詳細は、こちらの記事を参照してください。
gooner.hateblo.jp

バックエンドサービスを作成する

バックエンドサービスとして、ASP.NET Core Web API を作成します。プロジェクトテンプレートで作成される WeatherForecast API を使います。
Dapr sidecar では HTTPS 通信させることもできますが、今回は [HTTPS 用の構成] チェックボックスは OFF にしておきます。

Dockerfile を追加し、Ducker Hub に Image をプッシュしておきます。

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:6.0 AS build
WORKDIR /code
COPY . .
RUN dotnet restore
RUN dotnet publish --output /output --configuration Release

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:6.0
COPY --from=build /output /app
WORKDIR /app
ENTRYPOINT ["dotnet", "WebApp.dll"]

フロントエンドサービスを作成する

フロントエンドサービスとして、ASP.NET Core Web アプリケーションを作成します。
Dapr sidecar でサービスを呼び出すため、Dapr の ASP.NET Core 用ライブラリをインストールします。
www.nuget.org

$ Install-Package Dapr.AspNetCore -Version 1.5.0

Program.cs で、DaprClient クラスのインスタンスを DI コンテナーに登録します。

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Add services to the container.
builder.Services.AddControllers().AddDapr();    // ←この行を追加
builder.Services.AddRazorPages();

バックエンドサービスの API レスポンスを受け取るモデルクラスを追加します。

public class WeatherForecast
{
    public DateTime Date { get; set; }

    public int TemperatureC { get; set; }

    public int TemperatureF { get; set; }

    public string Summary { get; set; }
}

Dapr sidecar でサービス呼び出すページを追加し、DaprClient クラスを使って HttpClient クラスを生成します。Method Invoke や gRPC で呼び出すこともできます。
Web API の呼び出しでは、Dapr に登録する app id の dapr-backend を使った URL を指定しています。Dapr sidecar をリバース プロキシに使うことで、バックエンドサービスの場所を管理する必要がなくなります。

public class DaprModel : PageModel
{
    private readonly DaprClient _daprClient;

    public DaprModel(DaprClient daprClient)
    {
        _daprClient = daprClient;
    }

    public async Task OnGet()
    {
        var url = "http://dapr-backend/WeatherForecast";
        var httpClient = DaprClient.CreateInvokeHttpClient();
        var json = await httpClient.GetStringAsync(url);
        var options = new JsonSerializerOptions()
        {
            PropertyNamingPolicy = JsonNamingPolicy.CamelCase
        };
        var forecasts = JsonSerializer.Deserialize<IEnumerable<WeatherForecast>>(json, options);

        ViewData["WeatherForecastData"] = forecasts;
    }
}

WeatherForecast API のレスポンスを View にバインドします。

@page
@using WebApp.Models
@model WebApp.Pages.DaprModel
@{
    ViewData["Title"] = "Dapr page";
}

<div class="text-center">
    <h1 class="display-4">Service to Service calls</h1>

    @foreach (var forecast in (IEnumerable<WeatherForecast>)ViewData["WeatherForecastData"])
    {
        <p>The forecast for @forecast.Date is @forecast.Summary!</p>
    }
</div>

ここまでのコードが書けたら、バックエンドサービスと同様に Dockerfile を追加し、Ducker Hub に Image をプッシュしておきます。

Container Apps をデプロイする

Bicep を使って、Container Apps をデプロイします。
まずは、バックエンドサービスです。Environment はデプロイ済みなので、apps.bicep でデプロイします。

param containerAppName string
param location string = resourceGroup().location
param environmentId string
param containerImage string
param revisionSuffix string
param isExternalIngress bool
param isDaprenabled bool
param daprAppId string

@allowed([
  'multiple'
  'single'
])
param revisionMode string = 'single'

resource containerApp 'Microsoft.App/containerApps@2022-03-01' = {
  name: containerAppName
  location: location
  properties: {
    managedEnvironmentId: environmentId
    configuration: {
      activeRevisionsMode: revisionMode
      ingress: {
        external: isExternalIngress
        targetPort: 80
        transport: 'auto'
        allowInsecure: false
      }
      dapr: {
        enabled: isDaprenabled
        appId: daprAppId
        appPort: 80
        appProtocol: 'http'
      }
    }
    template: {
      revisionSuffix: revisionSuffix
      containers: [
        {
          image: containerImage
          name: containerAppName
          resources: {
            cpu: '0.25'
            memory: '0.5Gi'
          }
        }
      ]
      scale: {
        minReplicas: 1
        maxReplicas: 10
        rules: [
          {
            name: 'http-scaling-rule'
            http: {
              metadata: {
                concurrentRequests: '10'
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

output fqdn string = containerApp.properties.configuration.ingress.fqdn

main.bicep では、Dapr を有効化したいので isDaprenabledfalse にして daprAppId を指定します。
同一 Environment に配置されたサービスからのみ呼び出されることを想定しているので、isExternalIngressfalse にしています。

param environmentName string = 'env-${resourceGroup().name}'
param containerAppName string = 'dapr-backend'
param location string = resourceGroup().location
param containerImage string = 'thara0402/dapr-backend:0.1.0'
param revisionSuffix string = ''
param isExternalIngress bool = false
param revisionMode string = 'single'
param isDaprenabled bool = true
param daprAppId string = 'dapr-backend'

resource environment 'Microsoft.App/managedEnvironments@2022-03-01' existing = {
  name: environmentName
}

module apps 'apps.bicep' = {
  name: 'container-apps'
  params: {
    containerAppName: containerAppName
    location: location
    environmentId: environment.id
    containerImage: containerImage
    revisionSuffix: revisionSuffix
    revisionMode: revisionMode
    isExternalIngress: isExternalIngress
    isDaprenabled: isDaprenabled
    daprAppId: daprAppId
  }
}

Azure CLI を使って、デプロイします。

$ az deployment group create -f ./deploy/app-dapr/main.bicep -g <ResourceGroup Name>


デプロイした結果は、このように Azure ポータルで確認できます。

続いて、フロントエンドサービスをデプロイします。main.bicep で Dapr を構成している部分はバックエンドサービスと同じですが、daprAppId を変更しています。
ブラウザからアクセスされる Web アプリケーションなので、isExternalIngresstrue にしています。
バックエンドサービスと同様に、Azure CLI を使ってデプロイします。

param environmentName string = 'env-${resourceGroup().name}'
param containerAppName string = 'dapr-frontend'
param location string = resourceGroup().location
param containerImage string = 'thara0402/dapr-frontend:0.9.0'
param revisionSuffix string = ''
param isExternalIngress bool = true
param revisionMode string = 'single'
param isDaprenabled bool = true
param daprAppId string = 'dapr-frontend'

resource environment 'Microsoft.App/managedEnvironments@2022-03-01' existing = {
  name: environmentName
}

module apps 'apps.bicep' = {
  name: 'container-apps'
  params: {
    containerAppName: containerAppName
    location: location
    environmentId: environment.id
    containerImage: containerImage
    revisionSuffix: revisionSuffix
    revisionMode: revisionMode
    isExternalIngress: isExternalIngress
    isDaprenabled: isDaprenabled
    daprAppId: daprAppId
  }
}

結果確認

フロントエンドの Web アプリケーションを開いて、バックエンドの WeatherForecast API を呼び出します。

Container Apps Environment を作成する際に、Application Insights を関連付けているので、Application Map でこのような結果が表示されます。


まとめ

Azure Container Apps で Dapr sidecar を使ってバックエンドサービスを呼び出してみました。Kubernetes や Dapr のインフラ周りを気にせず、シンプルに Dapr sidecar をリバース プロキシとして使うことができます。
Azure 環境はシンプルになりましたが、ローカル開発環境では Dapr CLI と Docker Compose を使うなどの煩雑さが残ります。Azure Container Apps 向けの Project Tye とか出来ると良さそうですね。

今回のソースコードは、こちらのリポジトリで公開しています。
github.com
github.com

Azure Container Apps で KEDA を使って Azure Queue Storage のバックグラウンド処理を構築する

Microsoft Build 2022 で Azure Container Apps が GA されました。東日本リージョンでも使えるようになりましたので、KEDA を使って Azure Queue Storage のバックグラウンド処理を構築してみました。

Azure Container Apps の KEDA サポート

Container Apps では、コンテナのインスタンス(Replicas)の水平オートスケーリングに対応しており、4種類のスケーリング トリガーがあります。

  • HTTP Request
  • Event-driven
  • CPU
  • Memory

Event-driven については、KEDA でサポートされているすべてのイベントに対応しています。今回は、Azure Queue Storage のスケーリング トリガーを試してみます。
Replicas をゼロにスケーリングすると課金されることはありませんが、CPU と Memory はゼロにスケーリングできないので注意が必要です。
docs.microsoft.com

バックグラウンド処理を作成する

バックグラウンド処理を C# で作る場合、2つの方法があります。

  • Azure Functions を使う
  • BackgroundService クラスを使って実装する

今回は、Azure Functions の Queue Trigger テンプレートをそのまま使います。

public class Function
{
    [FunctionName(nameof(Function))]
    public void Run([QueueTrigger("myqueue-items", Connection = "AzureWebJobsStorage")]string myQueueItem, ILogger log)
    {
        log.LogInformation($"C# Queue trigger function processed: {myQueueItem}");
    }
}

Azure Functions Core Tools で func init コマンドに --docker-only を指定すると、既存のプロジェクトに Dockerfile を追加できます。

$ func init --docker-only --dotnet
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:6.0 AS installer-env

# Build requires 3.1 SDK
COPY --from=mcr.microsoft.com/dotnet/core/sdk:3.1 /usr/share/dotnet /usr/share/dotnet

COPY . /src/dotnet-function-app
RUN cd /src/dotnet-function-app && \
    mkdir -p /home/site/wwwroot && \
    dotnet publish *.csproj --output /home/site/wwwroot

# To enable ssh & remote debugging on app service change the base image to the one below
# FROM mcr.microsoft.com/azure-functions/dotnet:4-appservice
FROM mcr.microsoft.com/azure-functions/dotnet:4
ENV AzureWebJobsScriptRoot=/home/site/wwwroot \
    AzureFunctionsJobHost__Logging__Console__IsEnabled=true

COPY --from=installer-env ["/home/site/wwwroot", "/home/site/wwwroot"]

Dockerfile が追加されたので、Ducker Hub に Image をプッシュしておきます。

Container Apps をデプロイする

Bicep を使って、Container Apps をデプロイします。
environment.bicep では、Environment、LogAnalytics、Application Insights のリソースを定義します。

param environmentName string
param logAnalyticsWorkspaceName string = 'logs-${environmentName}'
param appInsightsName string = 'appins-${environmentName}'
param location string = resourceGroup().location

resource logAnalyticsWorkspace 'Microsoft.OperationalInsights/workspaces@2020-08-01' = {
  name: logAnalyticsWorkspaceName
  location: location
  properties: any({
    retentionInDays: 30
    features: {
      searchVersion: 1
      legacy: 0
      enableLogAccessUsingOnlyResourcePermissions: true
    }
    sku: {
      name: 'PerGB2018'
    }
  })
}

resource appInsights 'Microsoft.Insights/components@2020-02-02' = {
  name: appInsightsName
  location: location
  kind: 'web'
  properties: { 
    Application_Type: 'web'
    WorkspaceResourceId:logAnalyticsWorkspace.id
  }
}

resource environment 'Microsoft.App/managedEnvironments@2022-03-01' = {
  name: environmentName
  location: location
  properties: {
    appLogsConfiguration: {
      destination: 'log-analytics'
      logAnalyticsConfiguration: {
        customerId: logAnalyticsWorkspace.properties.customerId
        sharedKey: logAnalyticsWorkspace.listKeys().primarySharedKey
      }
    }
    daprAIInstrumentationKey: appInsights.properties.InstrumentationKey
    zoneRedundant: false
  }
}

output location string = location
output environmentId string = environment.id

storage.bicep では、Storage Accounts のリソースを定義します。ConnectionString を作っている部分がポイントです。

param storageAccountName string
param location string = resourceGroup().location

var strageSku = 'Standard_LRS'

resource stg 'Microsoft.Storage/storageAccounts@2019-06-01' = {
  name: storageAccountName
  location: location
  kind: 'Storage'
  sku:{
    name: strageSku
  }
}

output storageId string = stg.id
output storageConnectionString string = 'DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=${storageAccountName};EndpointSuffix=${environment().suffixes.storage};AccountKey=${listKeys(stg.id, stg.apiVersion).keys[0].value}'

containerapp.bicep では、バックグラウンド処理を実行する Functions の Docker Image を指定して Container Apps のリソースを定義します。
バックグラウンド処理なので Ingress は有効化せず、Functions の構成に必要となる環境変数とシークレットに Storage の ConnectionString を指定します。
myqueue-items の Queue 内のメッセージが 3 個を超えると新しい Replicas を作成して、最大 10 個までオートスケーリングさせます。

param containerAppName string
param location string = resourceGroup().location
param environmentId string
param containerImage string
param revisionSuffix string
@allowed([
  'multiple'
  'single'
])
param revisionMode string = 'single'
@secure()
param storageConnectionString string

resource containerApp 'Microsoft.App/containerApps@2022-03-01' = {
  name: containerAppName
  location: location
  properties: {
    managedEnvironmentId: environmentId
    configuration: {
      activeRevisionsMode: revisionMode
      dapr:{
        enabled:false
      }
      secrets: [
        {
          name: 'storage-connection'
          value: storageConnectionString
        }
      ]   
    }
    template: {
      revisionSuffix: revisionSuffix
      containers: [
        {
          image: containerImage
          name: containerAppName
          resources: {
            cpu: '0.25'
            memory: '0.5Gi'
          }
          env: [
            {
              name: 'AzureWebJobsStorage'
              secretref: 'storage-connection'
            }
            {
              name: 'FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME'
              value: 'dotnet'
            }
          ]
        }
      ]
      scale: {
        minReplicas: 0
        maxReplicas: 10
        rules: [
          {
            name: 'queue-scaling-rule'
            azureQueue: {
              queueName: 'myqueue-items'
              queueLength: 3
              auth: [
                {
                  secretRef: 'storage-connection'
                  triggerParameter: 'connection'
                }
              ]
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

main.bicep では、それぞれの bicep ファイルをモジュールとして定義します。

param environmentName string = 'env-${resourceGroup().name}'
param storageAccountName string = resourceGroup().name
param location string = resourceGroup().location
param containerAppName string = 'queue-reader-function'
param containerImage string = 'thara0402/queue-reader-function:0.1.0'
param revisionSuffix string = ''
@allowed([
  'multiple'
  'single'
])
param revisionMode string = 'single'


module environment 'environment.bicep' = {
  name: 'container-app-environment'
  params: {
    environmentName: environmentName
    location: location
  }
}

module storage 'storage.bicep' = {
  name: 'storage'
  params: {
    storageAccountName: storageAccountName
    location: location
  }
}

module containerapp 'containerapp.bicep' = {
  name: 'container-app'
  params: {
    environmentId: environment.outputs.environmentId
    containerAppName: containerAppName
    containerImage: containerImage
    revisionSuffix: revisionSuffix
    revisionMode: revisionMode
    storageConnectionString: storage.outputs.storageConnectionString
    location: location
  }
}

Azure CLI を使って、デプロイします。

$ az group create -n <ResourceGroup Name> -l japaneast
$ az deployment group create -f ./deploy/main.bicep -g <ResourceGroup Name>

作られたリソースは、こんな感じです。

Container Apps の Revision を確認すると、オートスケーリングが設定されたことが分かります。


結果確認

Azure CLI を使って、Revision の Replicas 数を確認しておきます。

$ az containerapp revision show --revision <Revision Name> -n queue-reader-function -g <ResourceGroup Name> -o table

サーバーレスの設定を行ったので、Replicas 数が 0 であることを確認できます。

myqueue-items の Queue を作ってメッセージを 10 個ほど送信すると、Replicas 数が 3 に増えたことを確認できます。

Log Analytics でクエリを実行すると、Functions が実行されたログを確認できます。

ContainerAppConsoleLogs_CL |
project TimeGenerated, ContainerAppName_s, Log_s |
where ContainerAppName_s contains "queue-reader-function" |
order by TimeGenerated desc 


まとめ

Azure Container Apps で、KEDA を使って Azure Queue Storage のバックグラウンド処理を構築してみました。
今回のように C# で Queue Trigger のケースは素直に Azure Functions を使ったほうがいいですが、従量課金プランにおける 1 回の実行が 10 分までなどの制限が要件にマッチしないケースでは Container Apps が選択肢になると思います。
Azure Functions Core Tools には func kubernetes install コマンドがあるので、いずれ Container Apps にも対応する可能性があるので、さらに簡単にデプロイできそうです。

今回のソースコードは、こちらのリポジトリで公開しています。
github.com