第一回 Jazug_Sapporo rebootイベント「ゆるいAzure Functions」

ゆるいAzure Functions 構造を知るとわかりやすいAzure Functions 株式会社 エーピーコミュニケーションズ 大久保直紀 1

大久保直紀 ‣ ロール：バックエンド寄りの何でも屋 ‣ 最近の業務：エージェントアプリケーションの企画、設 計、開発 ‣ 好きな技術：LangChainバンザイ！ ‣ 趣味：自転車、食べ歩き ‣ 年齢：３８歳 ‣ 所属：株式会社エーピーコミュニケーションズ メッセージ

今日のテーマは？ Azure Functions イベント駆動型サーバレスサービス 言語：C#, Java, JS/TS, Python, PowerShellにネ イティブ対応 実行環境：Linux、Windows 好きなポイント：宣言的イベントトリガー 3

Azure Functionsのアーキテクチャ レイヤー別に見るAzure Functions

Azure Functionsのレイヤ ‣ サービスレイヤー ‣ スケールユニットレイヤー ‣ コンポーネントレイヤー ‣ プロセスレイヤー Azure Functionsのシステムとしてのレイヤーは 主に上記４つに分類して理解すると頭に入りや すいです。 あるレイヤーは下位のレイヤーを構成要素とし て持っており一層ずつ説明していきます。 5

サービスレイヤーの構造 ‣ App Service（ベース） ‣ FrontEnd（ロードバランサー） ‣ Worker Instance（アプリケーショ ン） Azure Functions は App Serviceの上に成り立ってる 6

スケールユニットレイヤーの構造 ‣ フロントエンド（ロードバランサ） ‣ サーバー：Kester ‣ リバースプロキシ：Yard ‣ Worker Instance ‣ Hostプロセス（共通処理） ‣ Workerプロセス（ロジック部 分） ※.NET8からisolated processに統一、 以前のものはin-process(host/worker が同一プロセス) 7

スケールユニットレイヤーの構造：拡大図 8

コンポーネントレイヤーの構造 ‣ Host ‣ サーバー：Kester ‣ リバースプロキシ：Yard ‣ Worker ‣ Docker（カスタムイメージ） ‣ Kudu（公式イメージ） ‣ Windows Web App(カスタムイ メージ） ※KestrelはAzure Learnではチョウゲンポウと 呼ばれてます 9

プロセスレイヤーの構造 ‣ Hostプロセス ‣ httpサーバープロセス ‣ WebJobSDKによるトリガー管理、バイン ディングを行うプロセス ‣ スケーリング&ライフサイクル管理プロセス ‣ Workerプロセス ‣ 関数コードの実行プロセス ‣ プロセス管理プロセス ‣ その他実行環境プロセス 10

Azure Functionsのコードの構造 従量課金プラン（コンサンプションプラン）で流れを確認

Azure Functions開発の流れ ‣ 準備 ‣ イベントを起こすリソースを作る ‣ Azure Functions作成 ‣ 開発作業 ‣ プロジェクト作成 ‣ 関数の追加と実装 ‣ コードの実装 ‣ テストする ‣ Azure Functionsにデプロイする 12

開発環境（代表例） ‣ IDE: VSCode ‣ SDK：Azure Functions Core Tool ‣ 言語：Azure Functionsのランタイム に対応したバージョンの言語 ‣ ストレージ：Azurite(コンテナ) ※注1 ‣ クライアント：Podmanなどお好み ‣ ローカルホスト：Docker＋Azure Functions Image ※注1 Azure Storage Emulatorは非推奨 13

• https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/storage/common/storage-use-emulator

Azure Functions作成 ‣ 作成方法 ‣ IaC(bicep or terraform) ‣ az command ‣ ポータル操作 ‣ 作成物 ‣ App Service Plan ‣ Storage Account(コードの保存先) ‣ Blob: host, secret, scm周りのファイル ‣ Azure Files：コードの置き先、SMB ‣ Function App（関数サービスの定義） ‣ その他：Application Insight、GitHub Actionsなど 14

プロジェクトを立ち上げ ‣ 作成方法 ‣ pluginからcreate project ‣ 作成物 ‣ main関数 ‣ host.json ‣ local.settings.jsonその他 （.gitignore, depe ‣ ndencyなど） 15

出力したてのAzure Functions 16

関数の作成 ‣ 関数定義（VSCode pluginやコマンド） ‣ トリガー（必須）：イベントを起こすAzureリソースと接続URLを 指定（コマンドかプラグイン操作で生成） ‣ 入力バインド（任意）：イベントデータと一緒にデータを受け取る ときは関数にアノテーション ‣ 出力バインド（任意）：関数の出力を指定したリソースに渡すため のアノテーション ‣ 関数の処理 ‣ 入力 ‣ イベント：入力元の定義による ‣ データ：入力バインドで指定したデータ（Cosmosのドキュメ ントやSQLレコード、Blobのファイルなど） ‣ ロジック：普通のアプリケーションロジック ‣ 出力 ‣ 出力バインドを行う場合は遷移先に合わせて、jsonやキューオ ブジェクトなどを返す ‣ 何も返さないと成功 17

バインディングパターン あくまでバインディングはオプショナル 18

関数の構造：イベントデータの分類 ‣ EventGrid ‣ Cloud Event v1.0 ‣ Event Grid Trigger ‣ サービス固有 ‣ 実装するもの ‣ Service Busトリガー ‣ Event Hubトリガー ‣ Httpトリガー ポイント：Event Grid経由で発火すると噛ませるとインターフェースが揃いやすい 19

Azure Functionsのゆるポイント 構造から見るゆるいところ

ゆるポイント ‣ トリガーとバインディングを定義する だけでパイプラインが成立するところ ‣ ロジックだけで書けばいい ‣ グルーコードがいらない ‣ Consumption Plan ‣ Azure Filesを使っているので、そこ にツールを置けてしまう 開発者体験が良い！ 21

おまけ：Foundry Localを動か してみる Azure製ローカルLLM管理ツールの現状と将来について 株式会社 エーピーコミュニケーションズ 大久保直紀 22

Foundry Localとは？ ‣ オンデバイスでLLMを動かすため のツール ‣ モデル管理 ‣ Azure AI Foundryのカタログ と同期 ‣ 審査済みのモデル ‣ Hugging Face model ‣ OpenAIのAPI互換でモデル公開 ローカル環境をLLM PaaS化するツール 23

24

動かしてみます

現時点では？ ‣ 開発者目線だとOllamaと変わらな い ‣ 運用やML目線だとAzure AI Foundry上ですでにカタログ管理 していて尚且つ、それをGPUクラ スターに直ぐに載せたいニーズに は刺さりそう 26

噂話 Model Catalog Integrations A closer examination of the Foundry’s catalog access reveals several notable highlights: • Foundry Local: Microsoft’s own curated set of foundational and task-speci c models, including some tightly integrated with Microsoft Graph and OS-level services. • Ollama: A third-party catalog, with special emphasis on on-device LLMs for language, vision, and multimodal tasks. • NVIDIA NIMs: NVIDIA’s microservice-style inference endpoints, ideal for deploying state-of-the-art models with GPU backing for enterprise-scale tasks. The interoperability between catalogs makes Foundry adaptable. Whether sourcing a foundation model on-device or deploying a massive LLM with GPU acceleration, the path is smoother than ever. 27

‣ Japan PaaS Support Team Blog ‣ Azure Functions（関数アプリ）の内部アーキテクチャ概要や関連する用 語について ‣ App Service を構成する主要な要素とそれぞれの役割 ‣ Windows Forum ‣ The Visions Behind AI Foundry 28

• https://azure.github.io/jpazpaas/
• https://azure.github.io/jpazpaas/2023/08/24/azure-functions-words-relative-management.html
• https://azure.github.io/jpazpaas/2023/05/10/Appservice-components.html
• https://windowsforum.com/threads/windows-ai-foundry-microsofts-unified-platform-for-local-ai-development-in-windows-2025.366738/