Руководство по мониторингу функций Azure с помощью распределенной трассировки OpenTelemetry

В этой статье демонстрируется поддержка OpenTelemetry в функции Azure, которая обеспечивает распределенную трассировку между несколькими вызовами функций с помощью встроенной поддержки Application Insights и OpenTelemetry. Чтобы помочь вам начать работу, используется шаблон Azure Developer CLI azd для создания вашего проекта и развертывания Azure, в котором будет работать ваше приложение.

В этом руководстве вы будете использовать инструмент azd для:

Инициализировать проект с поддержкой OpenTelemetry из шаблона.
Просмотрите код, который включает интеграцию OpenTelemetry.
Запустите и проверьте локальное приложение с поддержкой OpenTelemetry.
Создайте приложение-функцию и связанные ресурсы в Azure.
Разверните проект кода в приложении-функции в Azure.
Проверьте распределенную трассировку в Application Insights.

Необходимые ресурсы Azure, созданные этим шаблоном, соответствуют текущим рекомендациям по безопасным и масштабируемым развертываниям приложений-функций в Azure. Эта же azd команда также развертывает проект кода в новом функциональном приложении в Azure.

По умолчанию, план потребления Flex следует модели выставления счетов с оплатой по факту использования, что означает, что выполнение этого краткого руководства может стоить вам всего несколько центов США или меньше в вашей учетной записи Azure.

Это важно

В настоящее время эта статья не поддерживает PowerShell.

Предпосылки

Учетная запись Azure с активной подпиской. Создайте учетную запись бесплатно .
Интерфейс командной строки разработчика Azure

Python 3.11 или более поздней версии

Node.js 18.x или более поздней версии

Node.js 18.x или более поздней версии

Пакет SDK для .NET 8.0

Пакет разработчиков Java (JDK), версия 11 или более поздняя
Apache Maven, версия 3.0 или более поздняя

Инициализируйте проект

Используйте команду azd init для создания кода локального проекта Azure Functions из шаблона, включающего распределенную трассировку OpenTelemetry.

В локальном терминале или командной строке выполните следующую azd init команду в пустой папке:
```
azd init --template functions-quickstart-python-azd-otel -e flexquickstart-otel
```
Эта команда извлекает файлы проекта из репозитория шаблонов и инициализирует проект в текущей папке. Флаг -e задает имя текущей среды. В azd среде поддерживается уникальный контекст развертывания для вашего приложения, и вы можете определить более одного контекста. Имя среды также отображается в имени группы ресурсов, создаваемой в Azure.

В локальном терминале или командной строке выполните следующую azd init команду в пустой папке:
```
azd init --template functions-quickstart-typescript-azd-otel -e flexquickstart-otel
```
Эта команда извлекает файлы проекта из репозитория шаблонов и инициализирует проект в текущей папке. Флаг -e задает имя текущей среды. В azd среде поддерживается уникальный контекст развертывания для вашего приложения, и вы можете определить более одного контекста. Имя среды также отображается в имени группы ресурсов, создаваемой в Azure.

В локальном терминале или командной строке выполните следующую azd init команду в пустой папке:
```
azd init --template functions-quickstart-javascript-azd-otel -e flexquickstart-otel
```
Эта команда извлекает файлы проекта из репозитория шаблонов и инициализирует проект в текущей папке. Флаг -e задает имя текущей среды. В azd среде поддерживается уникальный контекст развертывания для вашего приложения, и вы можете определить более одного контекста. Имя среды также отображается в имени группы ресурсов, создаваемой в Azure.

В локальном терминале или командной строке выполните следующую azd init команду в пустой папке:
```
azd init --template functions-quickstart-dotnet-azd-otel -e flexquickstart-otel
```
Эта команда извлекает файлы проекта из репозитория шаблонов и инициализирует проект в текущей папке. Флаг -e задает имя текущей среды. В azd среде поддерживается уникальный контекст развертывания для вашего приложения, и вы можете определить более одного контекста. Имя среды также отображается в имени группы ресурсов, создаваемой в Azure.

В локальном терминале или командной строке выполните следующую azd init команду в пустой папке:
```
azd init --template functions-quickstart-java-azd-otel -e flexquickstart-otel
```
Эта команда извлекает файлы проекта из репозитория шаблонов и инициализирует проект в текущей папке. Флаг -e задает имя текущей среды. В azd среде поддерживается уникальный контекст развертывания для вашего приложения, и вы можете определить более одного контекста. Имя среды также отображается в имени группы ресурсов, создаваемой в Azure.

Просмотр кода

Шаблон создает полный сценарий распределенной трассировки с тремя функциями, которые работают вместе. Просмотрите ключевые аспекты, связанные с OpenTelemetry.

Конфигурация OpenTelemetry

Файл src/otel-sample/host.json включает OpenTelemetry для узла функций:

{
  "version": "2.0",
  "telemetryMode": "OpenTelemetry",
  "extensions": {
    "serviceBus": {
        "maxConcurrentCalls": 10
    }
  },
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[4.*, 5.0.0)"
  }
}

Параметр ключа "telemetryMode": "OpenTelemetry" включает распределенную трассировку между вызовами функций.

Файл host.json включает OpenTelemetry для узла функций:

{
  "version": "2.0",
  "extensionBundle": {
    "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
    "version": "[4.*, 5.0.0)"
  },
  "telemetryMode": "OpenTelemetry"
}

Параметр ключа "telemetryMode": "OpenTelemetry" включает распределенную трассировку между вызовами функций.

Файл src/OTelSample/host.json включает OpenTelemetry для узла функций:

{
  "version": "2.0",
  "telemetryMode": "OpenTelemetry",
  "logging": {
    "OpenTelemetry": {
      "logLevel": {
        "Host.General": "Warning"
      }
    }
  }
}

Параметр ключа "telemetryMode": "OpenTelemetry" включает распределенную трассировку между вызовами функций.

Зависимости для OpenTelemetry

Файл src/otel-sample/requirements.txt содержит необходимые пакеты для интеграции OpenTelemetry:

azure-functions
azure-monitor-opentelemetry
requests

Пакет azure-monitor-opentelemetry предоставляет интеграцию OpenTelemetry с Application Insights.

Файл src/otel-sample/package.json содержит необходимые пакеты для интеграции OpenTelemetry:

{
  "dependencies": {
    "@azure/functions": "^4.0.0",
    "@azure/functions-opentelemetry-instrumentation": "^0.1.0",
    "@azure/monitor-opentelemetry-exporter": "^1.0.0",
    "axios": "^1.6.0"
  }
}

@azure/functions-opentelemetry-instrumentation и @azure/monitor-opentelemetry-exporter пакеты обеспечивают интеграцию OpenTelemetry с Application Insights.

Файл src/otel-sample/package.json содержит необходимые пакеты для интеграции OpenTelemetry:

{
  "dependencies": {
    "@azure/functions": "4.7.0",
    "@azure/functions-opentelemetry-instrumentation": "^0.2.0",
    "@azure/monitor-opentelemetry-exporter": "^1.0.0-beta.32",
    "@opentelemetry/api": "^1.9.0",
    "@opentelemetry/auto-instrumentations-node": "^0.67.0",
    "axios": "^1.12.0"
  }
}

@azure/functions-opentelemetry-instrumentation и @azure/monitor-opentelemetry-exporter пакеты обеспечивают интеграцию OpenTelemetry с Application Insights. Пакет обеспечивает автоматическую инструментализацию для библиотек Node.js.

Файл .csproj содержит необходимые пакеты для интеграции OpenTelemetry:

<PackageReference Include="Azure.Monitor.OpenTelemetry.Exporter" Version="1.4.0" />
<PackageReference Include="Microsoft.Azure.Functions.Worker.OpenTelemetry" Version="1.4.0" />
<PackageReference Include="OpenTelemetry.Instrumentation.Http" Version="1.10.0" />

Эти пакеты обеспечивают интеграцию OpenTelemetry с Application Insights и инструментированием HTTP для распределенной трассировки.

Файл pom.xml включает необходимые зависимости для интеграции OpenTelemetry:

<dependency>
    <groupId>com.microsoft.azure.functions</groupId>
    <artifactId>azure-functions-java-library</artifactId>
    <version>3.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.microsoft.azure.functions</groupId>
    <artifactId>azure-functions-java-opentelemetry</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.opentelemetry</groupId>
    <artifactId>opentelemetry-api</artifactId>
    <version>1.49.0</version>
</dependency>

Пакет azure-functions-java-opentelemetry предоставляет интеграцию OpenTelemetry, а opentelemetry-api пакет предоставляет основной API OpenTelemetry для распределенной трассировки.

Проект также использует плагин зависимостей Maven для скачивания Java-агента OpenTelemetry в процессе сборки.

<plugin>
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
    <version>3.6.0</version>
    <executions>
        <execution>
            <id>copy-otel-agent</id>
            <phase>package</phase>
            <goals>
                <goal>copy</goal>
            </goals>
            <configuration>
                <artifactItems>
                    <artifactItem>
                        <groupId>io.opentelemetry.javaagent</groupId>
                        <artifactId>opentelemetry-javaagent</artifactId>
                        <version>2.11.0</version>
                        <type>jar</type>
                        <outputDirectory>${project.build.directory}/azure-functions/${functionAppName}</outputDirectory>
                        <destFileName>opentelemetry-javaagent.jar</destFileName>
                    </artifactItem>
                </artifactItems>
            </configuration>
        </execution>
    </executions>
</plugin>

Этот агент автоматически присоединяется к среде выполнения Java для инструментирования распределенной трассировки.

Реализация функции

Функции в src/otel-sample/function_app.py демонстрируют процесс распределенного трассирования.

Первая функция HTTP

@app.function_name("first_http_function")
@app.route(route="first_http_function", auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)
def first_http_function(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function (first) processed a request.')

    # Call the second function
    base_url = f"{req.url.split('/api/')[0]}/api"
    second_function_url = f"{base_url}/second_http_function"

    response = requests.get(second_function_url)
    second_function_result = response.text

    result = {
        "message": "Hello from the first function!",
        "second_function_response": second_function_result
    }

    return func.HttpResponse(
        json.dumps(result),
        status_code=200,
        mimetype="application/json"
    )

Вторая функция HTTP

@app.function_name("second_http_function")
@app.route(route="second_http_function", auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)
@app.service_bus_queue_output(arg_name="outputsbmsg", queue_name="%ServiceBusQueueName%",
                              connection="ServiceBusConnection")
def second_http_function(req: func.HttpRequest, outputsbmsg: func.Out[str]) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function (second) processed a request.')

    message = "This is the second function responding."

    # Send a message to the Service Bus queue
    queue_message = "Message from second HTTP function to trigger ServiceBus queue processing"
    outputsbmsg.set(queue_message)
    logging.info('Sent message to ServiceBus queue: %s', queue_message)

    return func.HttpResponse(
        message,
        status_code=200
    )

Триггер очереди сервисной шины

@app.service_bus_queue_trigger(arg_name="azservicebus", queue_name="%ServiceBusQueueName%",
                               connection="ServiceBusConnection") 
def servicebus_queue_trigger(azservicebus: func.ServiceBusMessage):
    logging.info('Python ServiceBus Queue trigger start processing a message: %s',
                azservicebus.get_body().decode('utf-8'))
    time.sleep(5)  # Simulate processing work
    logging.info('Python ServiceBus Queue trigger end processing a message')

Конфигурация OpenTelemetry настроена в src/otel-sample/index.ts:

import { AzureFunctionsInstrumentation } from '@azure/functions-opentelemetry-instrumentation';
import { AzureMonitorTraceExporter, AzureMonitorLogExporter } from '@azure/monitor-opentelemetry-exporter';
import { getNodeAutoInstrumentations, getResourceDetectors } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node';
import { registerInstrumentations } from '@opentelemetry/instrumentation';
import { detectResources } from '@opentelemetry/resources';
import { LoggerProvider, SimpleLogRecordProcessor } from '@opentelemetry/sdk-logs';
import { NodeTracerProvider, SimpleSpanProcessor } from '@opentelemetry/sdk-trace-node';

const resource = detectResources({ detectors: getResourceDetectors() });

const tracerProvider = new NodeTracerProvider({ 
  resource, 
  spanProcessors: [new SimpleSpanProcessor(new AzureMonitorTraceExporter())] 
});
tracerProvider.register();

const loggerProvider = new LoggerProvider({
  resource,
  processors: [new SimpleLogRecordProcessor(new AzureMonitorLogExporter())],
});

registerInstrumentations({
    tracerProvider,
    loggerProvider,
    instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations(), new AzureFunctionsInstrumentation()],
});

Функции определяются в папке src/otel-sample/src/functions :

Первая функция HTTP

export async function firstHttpFunction(
  request: HttpRequest,
  context: InvocationContext
): Promise<HttpResponseInit> {
  context.log("TypeScript HTTP trigger function (first) processed a request.");

  try {
    // Call the second function
    const baseUrl = request.url.split("/api/")[0];
    const secondFunctionUrl = `${baseUrl}/api/second_http_function`;

    const response = await axios.get(secondFunctionUrl);
    const secondFunctionResult = response.data;

    const result = {
      message: "Hello from the first function!",
      second_function_response: secondFunctionResult,
    };

    return {
      status: 200,
      body: JSON.stringify(result),
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
    };
  } catch (error) {
    return {
      status: 500,
      body: JSON.stringify({ error: "Failed to process request" }),
    };
  }
}

Вторая функция HTTP

export async function secondHttpFunction(
  request: HttpRequest,
  context: InvocationContext
): Promise<HttpResponseInit> {
  context.log("TypeScript HTTP trigger function (second) processed a request.");

  const message = "This is the second function responding.";

  // Send a message to the Service Bus queue
  const queueMessage =
    "Message from second HTTP function to trigger ServiceBus queue processing";

  context.extraOutputs.set(serviceBusOutput, queueMessage);
  context.log("Sent message to ServiceBus queue:", queueMessage);

  return {
    status: 200,
    body: message,
  };
}

Триггер очереди сервисной шины

export async function serviceBusQueueTrigger(
  message: unknown,
  context: InvocationContext
): Promise<void> {
  context.log("TypeScript ServiceBus Queue trigger start processing a message:", message);

  // Simulate processing time
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));

  context.log("TypeScript ServiceBus Queue trigger end processing a message");
}

Конфигурация OpenTelemetry настроена в src/otel-sample/src/index.js:

const { AzureFunctionsInstrumentation } = require('@azure/functions-opentelemetry-instrumentation');
const { AzureMonitorLogExporter, AzureMonitorTraceExporter } = require('@azure/monitor-opentelemetry-exporter');
const { getNodeAutoInstrumentations, getResourceDetectors } = require('@opentelemetry/auto-instrumentations-node');
const { registerInstrumentations } = require('@opentelemetry/instrumentation');
const { detectResources } = require('@opentelemetry/resources');
const { LoggerProvider, SimpleLogRecordProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-logs');
const { NodeTracerProvider, SimpleSpanProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-trace-node');

const resource = detectResources({ detectors: getResourceDetectors() });

const tracerProvider = new NodeTracerProvider({ 
  resource, 
  spanProcessors: [new SimpleSpanProcessor(new AzureMonitorTraceExporter())] 
});
tracerProvider.register();

const loggerProvider = new LoggerProvider({
  resource,
  processors: [new SimpleLogRecordProcessor(new AzureMonitorLogExporter())],
});

registerInstrumentations({
    tracerProvider,
    loggerProvider,
    instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations(), new AzureFunctionsInstrumentation()],
});

Функции определяются в папке src/otel-sample/src/functions :

Первая функция HTTP

const { app } = require("@azure/functions");
const axios = require("axios");

async function firstHttpFunction(request, context) {
  context.log("JavaScript HTTP trigger function (first) processed a request.");

  try {
    // Call the second function
    const baseUrl = request.url.split("/api/")[0];
    const secondFunctionUrl = `${baseUrl}/api/second_http_function`;

    const response = await axios.get(secondFunctionUrl);
    const secondFunctionResult = response.data;

    const result = {
      message: "Hello from the first function!",
      second_function_response: secondFunctionResult,
    };

    context.log("Successfully called second function");

    return {
      status: 200,
      body: JSON.stringify(result),
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
    };
  } catch (error) {
    context.log("Error occurred:", error);
    return {
      status: 500,
      body: JSON.stringify({ error: "Failed to process request" }),
    };
  }
}

app.http("first_http_function", {
  methods: ["GET", "POST"],
  authLevel: "anonymous",
  handler: firstHttpFunction,
});

Вторая функция HTTP

const { app, output } = require("@azure/functions");

const serviceBusOutput = output.serviceBusQueue({
  queueName: "%ServiceBusQueueName%",
  connection: "ServiceBusConnection",
});

async function secondHttpFunction(request, context) {
  context.log("JavaScript HTTP trigger function (second) processed a request.");

  const message = "This is the second function responding.";

  // Send a message to the Service Bus queue
  const queueMessage =
    "Message from second HTTP function to trigger ServiceBus queue processing";

  context.extraOutputs.set(serviceBusOutput, queueMessage);
  context.log("Sent message to ServiceBus queue:", queueMessage);

  return {
    status: 200,
    body: message,
  };
}

app.http("second_http_function", {
  methods: ["GET", "POST"],
  authLevel: "anonymous",
  extraOutputs: [serviceBusOutput],
  handler: secondHttpFunction,
});

Триггер очереди сервисной шины

const { app } = require("@azure/functions");

async function serviceBusQueueTrigger(message, context) {
  context.log(
    "JavaScript ServiceBus Queue trigger start processing a message:",
    message
  );

  // Simulate processing time
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));

  context.log("JavaScript ServiceBus Queue trigger end processing a message");
}

app.serviceBusQueue("servicebus_queue_trigger", {
  queueName: "%ServiceBusQueueName%",
  connection: "ServiceBusConnection",
  handler: serviceBusQueueTrigger,
});

Конфигурация OpenTelemetry настроена в src/OTelSample/Program.cs:

using Azure.Monitor.OpenTelemetry.Exporter;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker.OpenTelemetry;
using OpenTelemetry.Trace;

var builder = FunctionsApplication.CreateBuilder(args);

builder.ConfigureFunctionsWebApplication();

builder.Logging.AddOpenTelemetry(logging =>
{
    logging.IncludeFormattedMessage = true;
    logging.IncludeScopes = true;
});

builder.Services.AddOpenTelemetry()    
    .WithTracing(tracing =>
    {
        tracing.AddHttpClientInstrumentation();
    });

builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitorExporter();
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseFunctionsWorkerDefaults();

builder.Services.AddHttpClient();

builder.Build().Run();

Функции определяются в отдельных файлах классов:

Первая функция HTTP

public class FirstHttpTrigger
{
    private readonly ILogger<FirstHttpTrigger> _logger;
    private readonly IHttpClientFactory _httpClientFactory;

    public FirstHttpTrigger(ILogger<FirstHttpTrigger> logger, IHttpClientFactory httpClientFactory)
    {
        _logger = logger;
        _httpClientFactory = httpClientFactory;
    }

    [Function("first_http_function")]
    public async Task<IActionResult> Run(
         [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post")] HttpRequestData req)
    {
        _logger.LogInformation("first_http_function function processed a request.");

        var baseUrl = $"{req.Url.AbsoluteUri.Split("/api/")[0]}/api";
        var targetUri = $"{baseUrl}/second_http_function";

        var client = _httpClientFactory.CreateClient();
        var response = await client.GetAsync(targetUri);
        var content = await response.Content.ReadAsStringAsync();

        return new OkObjectResult($"Called second_http_function, status: {response.StatusCode}, content: {content}");
    }
}

Вторая функция HTTP

public class SecondHttpTrigger
{
    private readonly ILogger<SecondHttpTrigger> _logger;

    public SecondHttpTrigger(ILogger<SecondHttpTrigger> logger)
    {
        _logger = logger;
    }

    [Function("second_http_function")]
    public MultiResponse Run([HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post")] HttpRequestData req)
    {
        _logger.LogInformation("second_http_function function processed a request.");

        return new MultiResponse
        {
            Messages = new string[] { "Hello" },
            HttpResponse = req.CreateResponse(System.Net.HttpStatusCode.OK)
        };
    }
}

public class MultiResponse
{
    [ServiceBusOutput("%ServiceBusQueueName%", Connection = "ServiceBusConnection")]
    public string[]? Messages { get; set; }

    [HttpResult]
    public HttpResponseData? HttpResponse { get; set; }
}

Триггер очереди сервисной шины

public class ServiceBusQueueTrigger
{
    private readonly ILogger<ServiceBusQueueTrigger> _logger;

    public ServiceBusQueueTrigger(ILogger<ServiceBusQueueTrigger> logger)
    {
        _logger = logger;
    }

    [Function("servicebus_queue_trigger")]
    public async Task Run(
        [ServiceBusTrigger("%ServiceBusQueueName%", Connection = "ServiceBusConnection")]
        ServiceBusReceivedMessage message,
        ServiceBusMessageActions messageActions)
    {
        _logger.LogInformation("Message ID: {id}", message.MessageId);
        _logger.LogInformation("Message Body: {body}", message.Body);

        // Complete the message
        await messageActions.CompleteMessageAsync(message);
    }
}

Функции определяются в отдельных файлах классов Java в разделе src/main/java/com/function:

Первая функция HTTP

public class FirstHttpTrigger {

    @FunctionName("first_http_function")
    public HttpResponseMessage run(
            @HttpTrigger(
                name = "req", 
                methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST}, 
                authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
            HttpRequestMessage<String> request,
            final ExecutionContext context) {

        context.getLogger().info("first_http_function function processed a request.");

        // Build base URI from the incoming request
        URI requestUri = request.getUri();
        String incomingUrl = requestUri.toString();
        String baseUrl = incomingUrl.split("/api/")[0] + "/api";
        String targetUri = baseUrl + "/second_http_function";

        try {
            var client = HttpClient.newBuilder()
                    .connectTimeout(Duration.ofSeconds(5))
                    .build();

            var requestBuilder = HttpRequest.newBuilder(URI.create(targetUri))
                    .timeout(Duration.ofSeconds(60))
                    .GET();

            // Get trace context from ExecutionContext and propagate it
            TraceContext traceContext = context.getTraceContext();
            if (traceContext != null) {
                String traceparent = traceContext.getTraceparent();
                String tracestate = traceContext.getTracestate();

                if (traceparent != null && !traceparent.isEmpty()) {
                    context.getLogger().info("Propagating traceparent: " + traceparent);
                    requestBuilder.header("traceparent", traceparent);
                }
                if (tracestate != null && !tracestate.isEmpty()) {
                    requestBuilder.header("tracestate", tracestate);
                }
            }

            var httpReq = requestBuilder.build();
            var resp = client.send(httpReq, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

            return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
                    .header("Content-Type", "text/plain")
                    .body("Called second_http_function, status: " + resp.statusCode() + ", content: " + resp.body())
                    .build();

        } catch (Exception e) {
            context.getLogger().severe("Call to second_http_function failed: " + e);
            return request.createResponseBuilder(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                    .body("Failed to call second_http_function: " + e.getMessage())
                    .build();
        }
    }
}

Вторая функция HTTP

public class SecondHttpTrigger {

    @FunctionName("second_http_function")
    public HttpResponseMessage run(
            @HttpTrigger(
                name = "req",
                methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST},
                authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS)
                HttpRequestMessage<String> request,
            @ServiceBusQueueOutput(
                name = "message",
                queueName = "%ServiceBusQueueName%",
                connection = "ServiceBusConnection")
                OutputBinding<String[]> serviceBusMessages,
            final ExecutionContext context) {

        context.getLogger().info("second_http_function function processed a request.");

        // Send message to Service Bus queue
        serviceBusMessages.setValue(new String[] { "Hello" });

        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
                .header("Content-Type", "text/plain")
                .body("Hello from second_http_function!")
                .build();
    }
}

Триггер очереди сервисной шины

public class ServiceBusQueueTriggerFunction {

    @FunctionName("servicebus_queue_trigger")
    public void run(
        @ServiceBusQueueTrigger(
            name = "message",
            queueName = "%ServiceBusQueueName%",
            connection = "ServiceBusConnection")
            String message,
        final ExecutionContext context
    ) {
        context.getLogger().info("Message Body: " + message);
    }
}

Распределенный поток трассировки

Эта архитектура создает полный сценарий распределенной трассировки с таким поведением:

Первая функция HTTP получает HTTP-запрос и вызывает вторую функцию HTTP
Вторая функция HTTP отвечает и отправляет сообщение в служебную шину
Триггер служебной шины обрабатывает сообщение с задержкой для имитации работы обработки

Ключевые аспекты реализации OpenTelemetry:

Интеграция OpenTelemetry: index.js файл настраивает OpenTelemetry с экспортерами Azure Monitor для трассировок и журналов.
Цепочка функций: первая функция вызывает вторую с помощью axios с автоматическим распространением трассировки.
Интеграция служебной шины: вторая функция выводится в служебную шину с помощью выходных привязок, которая активирует третью функцию.
Управляемое удостоверение: все подключения к служебной шине используют управляемое удостоверение вместо строк подключения
Моделирование обработки: 5-секундная задержка в триггере служебной шины имитирует работу обработки сообщений