Перенос рабочих нагрузок AWS Lambda в Функции Azure

Миграция бессерверной рабочей нагрузки, которая использует AWS Lambda на Функции Azure, требует тщательного планирования и реализации. В этой статье приведены основные рекомендации, которые помогут вам:

• Выполните процесс обнаружения для существующей рабочей нагрузки.
• Узнайте, как выполнять ключевые действия по миграции, такие как предварительное планирование миграции и оценка рабочей нагрузки.
• Оцените и оптимизируйте перенесенную рабочую нагрузку.

Область действия

В этой статье описывается миграция экземпляра AWS Lambda на Функции Azure.

В этой статье не рассматриваются:

• Миграция в собственное решение размещения контейнеров, например через Контейнеры приложений Azure.
• Размещение контейнеров AWS Lambda в Azure.
• Основные подходы к внедрению Azure вашей организацией, такие как целевые зоны Azure или другие темы, рассмотренные в методологии Cloud Adoption Framework миграции.

Миграция с помощью навыков GitHub Copilot и Azure

GitHub Copilot с Azure Skills поддерживает встроенную поддержку миграции из AWS Lambda в Функции Azure.

Вы можете использовать Copilot для автоматизации большинства шагов миграции в интерактивном режиме, используя эту статью в качестве справки по архитектуре решений, проверки и готовности к рабочей среде.

Чтобы использовать навыки Azure в GitHub Copilot (в VS Code или cli Copilot), выполните следующие действия.

Необходимые условия

• Node.js 18+ — требуется для серверов MCP (скачивание Node.js)
• Доступ к подписке Azure для создания и тестирования перенесенного приложения-функции.
• Azure CLI (az) установлен и прошел проверку подлинности (Install Azure CLI) (az login)
• Интерфейс командной строки Azure для разработчиков (azd) установлен и прошел проверку подлинности (Установите Интерфейс командной строки Azure для разработчиков) (azd auth login)

Для интерфейса командной строки GitHub Copilot

1. Install Copilot CLI
2. Добавьте источник Marketplace (только в первый раз):

   /plugin marketplace add microsoft/azure-skills
   

3. Установите плагин:

   /plugin install azure@azure-skills
   

4. После установки перезагрузите серверы MCP:

   /mcp reload
   

5. Проверьте установку:

   /mcp status
   

   Вы увидите сервер Azure MCP, указанный и запущенный.

Для использования в Visual Studio Code

1. Установите расширение Azure MCP из VS Code Marketplace (идентификатор расширения: ms-azuretools.vscode-azure-mcp-server).
2. Расширение автоматически устанавливает расширение-компаньон GitHub Copilot for Azure, которое содержит навыки Azure.
3. Откройте Copilot Chat (CTRL+SHIFT+I/ CMD+SHIFT+I).
4. Убедитесь, что вы находитесь в режиме агента (не в режиме "Запрос" или "Изменить").
5. Откройте палитру команд (CTRL+SHIFT+P) —> выполните поиск "MCP" —> убедитесь, что серверы перечислены и запущены.

Используйте этот запрос, чтобы запустить и продолжить рабочий процесс миграции в Copilot:

Help me migrate my Lambda app to Azure Functions

В этом запросе миграция выполняется поэтапно: сначала создается подробный отчет об оценке, затем осуществляется перенос кода и конфигурации, и наконец создаются необходимые ресурсы инфраструктуры как кода (IaC) для развертывания в Azure.

Сравнение функциональных возможностей

Эта статья сопоставляет функции AWS Lambda с Функции Azure эквивалентами, чтобы обеспечить совместимость.

Перспектива рабочей нагрузки

В этой статье описывается, как перенести рабочую нагрузку AWS Lambda в Функции Azure и общие зависимости для бессерверных рабочих нагрузок. Этот процесс может включать несколько служб, так как рабочие нагрузки составляют множество ресурсов и процессов для управления этими ресурсами. Чтобы иметь комплексную стратегию, необходимо объединить рекомендации, представленные в этой статье, с более крупным планом, который включает другие компоненты и процессы в рабочей нагрузке.

Выполните процесс обнаружения в вашей существующей рабочей нагрузке.

Первым шагом является проведение подробного процесса обнаружения для оценки существующей рабочей нагрузки AWS Lambda. Цель состоит в том, чтобы понять, какие функции и службы AWS зависят от рабочей нагрузки. Составьте полный список ваших функций AWS Lambda, используя такие инструменты AWS, как SDK для каждой службы, API, CloudTrail и интерфейс командной строки AWS, чтобы оценить нагрузку на функции AWS Lambda. Вы должны понимать следующие ключевые аспекты инвентаризации AWS Lambda:

• Случаи использования
• Конфигурации
• Настройка безопасности и сети
• Механизмы инструментирования, мониторинга, ведения журнала и наблюдаемости
• Зависимости
• Цели надежности и текущее состояние надежности
• Стоимость владения
• Целевые показатели производительности и текущая производительность

Выполнение планирования предварительной подготовки

Прежде чем приступить к миграции рабочей нагрузки, необходимо сопоставить функции AWS Lambda с Функции Azure, чтобы обеспечить совместимость и разработать план миграции. Затем вы можете выбрать ключевые рабочие нагрузки для проверки концепции.

Кроме того, необходимо сопоставить службы AWS, от которых зависит Lambda, с эквивалентными зависимостями в Azure.

Сопоставление функций AWS Lambda с Функции Azure

В следующих таблицах сравниваются понятия, ресурсы и свойства AWS Lambda с аналогичными элементами в Функции Azure, особенно в плане размещения Flex Consumption.

• Поддерживаемые языки
• Модель программирования
• Триггеры и привязки событий
• Разрешения
• URL-адрес функции
• Сети
• Наблюдаемость и мониторинг
• Масштабирование и параллелизм
• Защита от холодного запуска
• Цены
• Хранилище исходного кода
• Локальная разработка
• Развертывание
• Ограничения времени ожидания и памяти
• Управление секретами
• Управление состоянием
• Оркестрация с сохранением состояния
• Другие различия и рекомендации

Поддерживаемые языки

Модель программирования

Триггеры событий и связывания

Разрешения

URL-адрес функции

Нетворкинг

Наблюдаемость и мониторинг

Масштабирование и параллелизм

Защита при холодном запуске

Ценообразование

хранение исходного кода

Локальная разработка

Развертывание

Тайм-аут и ограничения памяти

Управление секретами

Управление состоянием

Оркестрация с сохранением состояния

Другие различия и соображения

Создайте план миграции

1. Выберите ключевые нагрузки для проверки концепции.

   Начните с выбора одного-двух средних, некритичных рабочих нагрузок из вашего общего списка. Эти рабочие нагрузки служат основой для вашей миграции по принципу доказательства концепции. Вы можете протестировать процесс и выявить потенциальные проблемы, не рискуя значительными сбоями в вашей деятельности.

2. Тестируйте итерационно и собирайте отзывы.

   Используйте доказательство концепции для сбора отзывов, выявления пробелов и уточнения процесса, прежде чем приступать к масштабированию рабочих нагрузок. Этот итеративный подход гарантирует, что к моменту перехода на полномасштабную миграцию вы учтёте потенциальные проблемы и отточите процесс.

Создание ресурсов миграции

Этот шаг является переходным этапом разработки. На этом этапе вы создаете исходный код, шаблоны инфраструктуры как кода (IaC) и потоки развертывания для представления рабочей нагрузки в Azure. Перед выполнением миграции необходимо адаптировать код функции для обеспечения совместимости и передовых практик.

• Адаптация кода функции, файлов конфигурации и инфраструктуры в виде файлов кода
• Настройка параметров конфигурации
• Создание файлов IaC
• Использование средств для рефакторинга

Адаптация кода функции, файлов конфигурации и инфраструктуры в виде файлов кода

Чтобы обновить код для требований среды выполнения Функции Azure:

• Измените код, чтобы соответствовать модели программирования Функции Azure. Например, адаптируйте подписи функций в соответствии с форматом, который требуется Функции Azure. Дополнительные сведения о контексте определения и выполнения функций см. в руководствах разработчиков Функции Azure.

• Используйте пакет расширений Функции Azure для обработки различных привязок и триггеров, аналогичных службам AWS. Для приложений .NET следует использовать соответствующие пакеты NuGet вместо пакета расширений.

• Используйте пакет расширений для интеграции с другими службами Azure, такими как служба хранилища Azure, Служебная шина Azure и Azure Cosmos DB без необходимости вручную настраивать каждую привязку с помощью пакетов SDK. Дополнительные сведения см. в разделе подключение функций к службам Azure с помощью привязок и шаблоны выражений привязки Функции Azure.

Эти фрагменты кода являются примерами общего кода пакета SDK. Лямбда-код AWS сопоставляется с соответствующими триггерами, привязками или фрагментами кода ПАКЕТА SDK в Функции Azure.

Читание из Amazon S3 и Хранилище BLOB-объектов Azure

const AWS = require('aws-sdk');
const s3 = new AWS.S3();

exports.handler = async (event) => {
const params = {
Bucket: 'my-bucket',
Key: 'my-object.txt',
};
const data = await
s3.getObject(params).promise();
console.log('File content:',
data.Body.toString());
};       

import { app } from '@azure/functions';

app.storageblob('blobTrigger', { 
path: 'my-container/{blobName}',
connection: 'AzureWebJobsStorage',
}, async (context, myBlob) => { 
context.log(`Blob content:
${myBlob.toString()}`);
});

Запись в Amazon Simple Queue Service (SQS) по сравнению с Хранилище очередей Azure

const AWS = require('aws-sdk');
const sqs = new AWS.SQS(); 

exports.handler = async (event) => {
const params = {
QueueUrl:
'https://sqs.amazonaws.com/123456789012/MyQueue',
MessageBody: 'Hello, world!',
};
await
sqs.sendMessage(params).promise();
};

import { app } from '@azure/functions';

app.queue('queueTrigger', { 
queueName: 'myqueue-items',
connection: 'AzureWebJobsStorage',
}, async (context, queueMessage) => {
context.log(`Queue message: 
${queueMessage}`);
}); 

Запись в DynamoDB по сравнению с Azure Cosmos DB

const AWS = require('aws-sdk'); 
const dynamoDb = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();   

exports.handler = async (event) => { 
const params = { 
TableName: 'my-table', 
Key: { id: '123' }, 
}; 
const data = await dynamoDb.get(params).promise(); 
console.log('DynamoDB record:', data.Item); 
}; 

import { app } from '@azure/functions';  

app.cosmosDB('cosmosTrigger', { 
connectionStringSetting: 'CosmosDBConnection', 
databaseName: 'my-database', 
containerName: 'my-container', 
leaseContainerName: 'leases', 
}, async (context, documents) => { 
documents.forEach(doc => { 
context.log(`Cosmos DB document: ${JSON.stringify(doc)}`); 
}); 
}); 

Amazon CloudWatch Events против триггера таймера Azure

exports.handler = async (event) => {
console.log('Scheduled event:', event); 
}; 

import { app } from '@azure/functions'; 

app.timer('timerTrigger', { schedule: '0 */5 * * * *', // Runs every 5 minutes }, async (context, myTimer) => { if (myTimer.isPastDue) { context.log('Timer is running late!'); } context.log(Timer function executed at: ${new Date().toISOString()}); });

Amazon Simple Notification Service (SNS) и триггер Сетка событий Azure

const AWS = require('aws-sdk'); 
const sns = new AWS.SNS();   

exports.handler = async (event) => { 
const params = { 
Message: 'Hello, Event Grid!', 
TopicArn: 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:MyTopic', 
}; 
await sns.publish(params).promise(); 
}; 

import { app } from '@azure/functions'; 

app.eventGrid('eventGridTrigger', {}, 
async (context, eventGridEvent) => { 

context.log(`Event Grid event: 
${JSON.stringify(eventGridEvent)}`); 

}); 

Amazon Kinesis против триггера Центры событий Azure

const AWS = require('aws-sdk'); 
const kinesis = new AWS.Kinesis();   

exports.handler = async (event) => { 
const records = 
event.Records.map(record => 
Buffer.from(record.kinesis.data, 
'base64').toString()); 
console.log('Kinesis records:', records); 
}; 

import { app } from '@azure/functions'; 
app.eventHub('eventHubTrigger', {  
connection: 'EventHubConnection',  
eventHubName: 'my-event-hub',  
}, async (context, eventHubMessages) => 
{  
eventHubMessages.forEach(message => 
{  
context.log(`Event Hub message: 
${message}`);  
});  
});

Ознакомьтесь со следующими репозиториями GitHub для сравнения лямбда-кода AWS и кода Функции Azure:

• Код Лямбды AWS
• код Функции Azure
• репозиторий примеров Azure, включающий начальные, IaC и комплексные примеры для Функции Azure

Настройка параметров конфигурации

Убедитесь, что время ожидания функции и меммории совместимы с Функции Azure. Дополнительные сведения о настраиваемых параметрах см. в справочнике host.json для Функции Azure.

Следуйте рекомендациям по разрешениям, доступу, сети и конфигурациям развертывания.

Настройка разрешений

Следуйте рекомендациям при настройке разрешений для приложений-функций. Дополнительные сведения см. в статье Настройка приложения-функции и учетной записи хранения с помощью управляемого удостоверения.

main.bicep

// User-assigned managed identity that the function app uses to reach Storage and Service Bus
module processorUserAssignedIdentity './core/identity/userAssignedIdentity.bicep' = {
  name: 'processorUserAssignedIdentity'
  scope: rg
  params: {
    location: location
    tags: tags
    identityName: !empty(processorUserAssignedIdentityName) ? processorUserAssignedIdentityName : '${abbrs.managedIdentityUserAssignedIdentities}processor-${resourceToken}'
  }
}

Дополнительные сведения см. в разделе rbac.bicep.

Настройка доступа к сети

Функции Azure поддерживает интеграцию virtual network integration, которая предоставляет приложению-функции доступ к ресурсам в виртуальной сети. После интеграции приложение направляет исходящий трафик через виртуальную сеть. Затем приложение может получить доступ к частным конечным точкам или ресурсам с помощью правил, которые разрешают трафик только из определенных подсетей. Если назначение является IP-адресом за пределами виртуальной сети, исходный IP-адрес является одним из адресов, перечисленных в свойствах приложения, если только вы не настроите шлюз NAT.

Когда вы включаете интеграцию виртуальной сети для ваших приложений-функций, следуйте наилучшим практикам из TSG при интеграции с виртуальными сетями для веб-приложений и приложений-функций.

main.bicep

// Virtual network and private endpoint
module serviceVirtualNetwork 'app/vnet.bicep' = {
  name: 'serviceVirtualNetwork'
  scope: rg
  params: {
    location: location
    tags: tags
    vNetName: !empty(vNetName) ? vNetName : '${abbrs.networkVirtualNetworks}${resourceToken}'
  }
}  

module servicePrivateEndpoint 'app/storage-PrivateEndpoint.bicep' = {
  name: 'servicePrivateEndpoint'
  scope: rg
  params: {
    location: location
    tags: tags
    virtualNetworkName: !empty(vNetName) ? vNetName : '${abbrs.networkVirtualNetworks}${resourceToken}'
    subnetName: serviceVirtualNetwork.outputs.peSubnetName
    resourceName: storage.outputs.name
  }
}

Дополнительные сведения см. в разделе VNet.bicep и storage-PrivateEndpoint.bicep.

Настройка параметров развертывания

Развертывания следуют одному пути. После того как вы скомпилируете код проекта и заархивируете его в пакет приложения, разверните его в контейнер Хранилище BLOB-объектов. При запуске приложение получает пакет и запускает код функции из него. По умолчанию та же учетная запись хранения, которая хранит внутренние метаданные узла, например AzureWebJobsStorage, также служит контейнером развертывания. Однако можно использовать альтернативную учетную запись хранения или выбрать предпочтительный метод проверки подлинности, настроив параметры развертывания приложения. Для получения дополнительной информации см. детали технологии развертывания и настройка параметров развертывания.

Создание файлов IaC

• Используйте такие средства, как Bicep, шаблоны Azure Resource Manager или Terraform, чтобы создать файлы IaC для развертывания Azure ресурсов.

• Определите ресурсы, такие как Функции Azure, учетные записи хранения и сетевые компоненты в файлах IaC.

• Используйте этот репозиторий примеров IaC для образцов, которые следуют рекомендациям и лучшим практикам Функции Azure.

Использование средств для рефакторинга

Используйте такие средства, как GitHub Copilot в VS Code, чтобы помочь в рефакторинге кода, ручном рефакторинге для конкретных изменений или других средств миграции.

В следующих статьях приведены конкретные примеры и подробные шаги по упрощению процесса миграции.

• Azure для специалистов AWS
• Develop Функции Azure локально с помощью основных средств

Разработка пошагового процесса для миграции day-0

Разработайте стратегии аварийного переключения и возврата к основному режиму для вашей миграции и тщательно протестируйте их в предпроизводственной среде. Мы рекомендуем выполнить сквозное тестирование, прежде чем, наконец, перейти с AWS Lambda на Функции Azure.

• Проверка функциональности

  • Создавайте и тестируйте Функции Azure локально.

  • Тщательно проверьте каждую функцию, чтобы убедиться, что она работает должным образом. Эти тесты должны включать входные и выходные данные, триггеры событий и проверку привязок.

  • Используйте такие средства, как curl или расширения REST Client в VS Code, чтобы отправлять HTTP-запросы для функций, запускаемых HTTP.

  • Для других триггеров, таких как таймеры или очереди, убедитесь, что триггеры работают правильно и функции выполняются должным образом.

• Проверка производительности

  • Проводите тестирование производительности для сравнения нового развертывания Функции Azure с предыдущим развертыванием AWS Lambda.

  • Отслеживайте метрики, такие как время отклика, время выполнения и потребление ресурсов.

  • Используйте Application Insights для мониторинга , анализа журналов и устранения неполадок на этапе тестирования.

• Устранение неполадок с помощью функции диагностики и решения проблем

  Используйте функцию диагностики и решения проблем на портале Azure для устранения неполадок с функциональным приложением. Это средство предоставляет набор функций диагностики, которые помогают быстро выявлять и устранять распространенные проблемы, такие как сбои приложений, снижение производительности и проблемы конфигурации. Следуйте инструкциям по устранению неполадок и рекомендациям, которые предоставляет средство для решения проблем, которые вы определили.

Оценка конечного состояния перенесенной рабочей нагрузки

Перед выводом ресурсов из эксплуатации в AWS необходимо убедиться, что платформа работает в соответствии с текущими ожидаемыми показателями нагрузки и что ничего не блокирует поддержку рабочих процессов или дальнейшее развитие.

Развертывание и тестирование функций для проверки их производительности и правильности.

Развертывание в Azure

Разворачивайте рабочие нагрузки с помощью функции публикации VS Code. Можно также развернуть рабочие нагрузки из командной строки, используя Функции Azure Core Tools или Azure CLI. Azure DevOps и GitHub Actions также используйте одно развертывание.

• Функции Azure Core Tools: Разверните приложение-функцию с использованием Функции Azure Core Tools и команды func azure functionapp publish <FunctionAppName>.

• Конвейеры непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD): настройка конвейера CI/CD с помощью таких служб, как GitHub Actions, Azure DevOps или другое средство CI/CD.

Дополнительные сведения см. в разделе Continuous delivery by using GitHub Actions or Continuous delivery with Azure Pipelines.

Изучение примеров сценариев миграции

Используйте репозиторий MigrationGetStarted в качестве шаблона, чтобы начать подтверждение концепции. Этот репозиторий включает готовый к развертыванию проект Функции Azure с инфраструктурой и файлами исходного кода, которые помогут вам приступить к работе.

Если вы предпочитаете использовать Terraform, используйте вместо этого MigrationGetStarted-Terraform.

Оптимизация и мониторинг производительности приложения на Azure

После переноса рабочей нагрузки рекомендуется изучить дополнительные возможности Azure. Эти функции могут помочь вам выполнить будущие требования к рабочей нагрузке и помочь закрыть пробелы.

Использование Application Insights для мониторинга и устранения неполадок

Включите Application Insights для вашего функционального приложения, чтобы собирать подробные данные телеметрии для управления и устранения неполадок. Application Insights можно включить на портале Azure или в файле конфигурации host.json приложения-функции. После включения Application Insights вы можете:

• Сбор данных телеметрии. Application Insights предоставляет различные данные телеметрии, такие как журналы запросов, метрики производительности, исключения и зависимости.

• Анализ журналов и метрик. Доступ к панели мониторинга Application Insights с портала Azure для визуализации и анализа журналов, метрик и других данных телеметрии. Используйте встроенные средства для создания пользовательских запросов и визуализации данных для получения аналитических сведений о производительности и поведении приложения-функции.

• Настройка оповещений. Настройте оповещения в Application Insights, чтобы уведомить вас о критических проблемах, снижении производительности или конкретных событиях. Эти оповещения помогают заранее отслеживать и быстро реагировать на проблемы.

Оптимизация затрат и производительности

• Оптимизация масштабирования и производительности:

  • Используйте функции автомасштабирования для эффективной обработки различных рабочих нагрузок.

  • Оптимизируйте код функции для повышения производительности, уменьшая время выполнения, оптимизируя зависимости и используя эффективные методики написания кода.

  • Реализуйте стратегии кэширования для уменьшения повторной обработки и задержек при работе с часто доступными данными.

• Управление затратами:

  • Используйте средства Управление затратами Microsoft для мониторинга и анализа затрат Функции Azure.

  • Настройте оповещения о бюджете и затратах для эффективного управления и прогнозирования расходов.