コマンドラインツールを使用して Azure Functions を Azure Storage に接続する

[アーティクル]
12/29/2024

この記事では、前のクイックスタート記事で作成したストレージアカウントと関数に Azure Storage キューを統合します。この統合は、HTTP 要求からキュー内のメッセージにデータを書き込む "出力バインディング" を使用して実現します。この記事を終えても、前のクイックスタートの数セント以外に余分なコストが発生することはありません。バインドの詳細については、「Azure Functions でのトリガーとバインドの概念」を参照してください。

ローカル環境を構成する

開始する前に、「クイックスタート:コマンドラインから Azure Functions プロジェクトを作成する」という記事を終える必要があります。その記事の最後でリソースをクリーンアップした場合は、もう一度手順に従って Azure で関数アプリと関連リソースを再作成してください。

Azure Storage の接続文字列を取得する

重要

この記事で現在説明しているのは、共有シークレットキーを含む接続文字列を使って Azure ストレージアカウントに接続する方法です。接続文字列を使うと、ストレージアカウントでのデータの更新を簡単に確認できます。セキュリティを最大限に高めるには、代わりにマネージド ID を使ってストレージアカウントに接続する必要があります。詳しくは、開発者ガイドの「接続」をご覧ください。

先ほど、関数アプリで使用する Azure ストレージアカウントを作成しました。このアカウントの接続文字列は、Azure のアプリ設定に安全に格納されています。設定を local.settings.json ファイルにダウンロードすることにより、関数をローカルで実行するときに接続を使用して同じアカウントのストレージキューへの書き込みを行うことができます。

プロジェクトのルートから、次のコマンドを実行します。<APP_NAME> は、前のステップの関数アプリ名に置き換えてください。このコマンドを実行すると、ファイル内の既存の値はすべて上書きされます。
```
func azure functionapp fetch-app-settings <APP_NAME>
```
local.settings.json ファイルを開き、AzureWebJobsStorage という名前の値を見つけます。それがストレージアカウントの接続文字列です。 AzureWebJobsStorage という名前と接続文字列は、この記事の他のセクションで使用します。

重要

local.settings.json ファイルには、Azure からダウンロードされたシークレットが含まれているため、このファイルは必ずソース管理から除外してください。ローカル関数プロジェクトで作成される .gitignore ファイルからは、このファイルが既定で除外されます。

バインディング拡張機能を登録する

HTTP トリガーとタイマートリガーを除き、バインドは拡張機能パッケージとして実装されます。ターミナルウィンドウで次の dotnet add package コマンドを実行して、Storage 拡張機能パッケージをプロジェクトに追加します。

分離プロセス
インプロセス

dotnet add package Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Storage.Queues --prerelease

dotnet add package Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Storage

これで、Storage の出力バインドをプロジェクトに追加できるようになります。

出力バインディングの定義を関数に追加する

関数に割り当てることができるトリガーは 1 つだけですが、入力と出力のバインディングは複数割り当てることができます。これらを使用すると、カスタム統合コードを記述しなくても、他の Azure サービスやリソースに接続できます。

Node.js v4 プログラミングモデルを使用する場合、バインド属性は ./src/functions/HttpExample.js ファイルで直接定義されます。前のクイックスタートのファイルには、app.http メソッドによって定義された HTTP バインドが既に含まれています。

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

app.http('httpTrigger', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  handler: async (request, context) => {
    try {
      context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

      const name = request.query.get('name') || (await request.text());
      context.log(`Name: ${name}`);

      if (!name) {
        return { status: 404, body: 'Not Found' };
      }

      return { body: `Hello, ${name}!` };
    } catch (error) {
      context.log(`Error: ${error}`);
      return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
    }
  },
});

import {
  app,
  HttpRequest,
  HttpResponseInit,
  InvocationContext,
} from '@azure/functions';

export async function httpTrigger1(
  request: HttpRequest,
  context: InvocationContext,
): Promise<HttpResponseInit> {
  context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

  const name = request.query.get('name') || (await request.text()) || 'world';

  return { body: `Hello, ${name}!` };
}

app.http('httpTrigger1', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  handler: httpTrigger1,
});

関数フォルダーの function.json ファイルでそれらのバインディングを宣言します。前のクイックスタートの HttpExample フォルダーにある function.json ファイルでは、bindings コレクション内に 2 つのバインディングが含まれています。

Python v2 プログラミングモデルを使用する場合、バインド属性はデコレーターとして function_app.py ファイル内で直接定義されます。 function_app.py ファイルには、前のクイックスタートからデコレーターベースのバインドが既に 1 つ含まれています。

import azure.functions as func
import logging

app = func.FunctionApp()

@app.function_name(name="HttpTrigger1")
@app.route(route="hello", auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

route デコレーターによって、HttpTrigger と HttpOutput バインドが関数に追加され、http 要求が指定されたルートに達したときに関数をトリガーできます。

この関数から Azure Storage キューに書き込むには、queue_output デコレーターを関数コードに追加します。

@app.queue_output(arg_name="msg", queue_name="outqueue", connection="AzureWebJobsStorage")

デコレーターでは、arg_name は、コードで参照されているバインドパラメーターを示しています。queue_name はバインドからの書き込み先キューの名前で、connection はストレージアカウントの接続文字列を含むアプリケーション設定の名前です。クイックスタートでは、(local.settings.json ファイル内の) AzureWebJobsStorage 設定にある関数アプリと同じストレージアカウントを使用します。 queue_name が存在しない場合は、バインドによって最初に使用されるときに作成されます。

"bindings": [
  {
    "authLevel": "function",
    "type": "httpTrigger",
    "direction": "in",
    "name": "Request",
    "methods": [
      "get",
      "post"
    ]
  },
  {
    "type": "http",
    "direction": "out",
    "name": "Response"
  }
]

Azure Storage キューに書き込むには:

バインド構成に extraOutputs プロパティを追加する

{
    methods: ['GET', 'POST'],
    extraOutputs: [sendToQueue], // add output binding to HTTP trigger
    authLevel: 'anonymous',
    handler: () => {}
}

app.http 呼び出しの上に output.storageQueue 関数を追加する

const sendToQueue: StorageQueueOutput = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

コレクションの 2 つ目のバインディングの名前は res です。この http バインディングは、HTTP 応答の書き込みに使用される出力バインディング (out) です。

この関数から Azure Storage キューに書き込みを行うには、次のコードで示すように、queue 型の out バインディングを msg という名前で追加します。

    {
      "authLevel": "function",
      "type": "httpTrigger",
      "direction": "in",
      "name": "Request",
      "methods": [
        "get",
        "post"
      ]
    },
    {
      "type": "http",
      "direction": "out",
      "name": "Response"
    },
    {
      "type": "queue",
      "direction": "out",
      "name": "msg",
      "queueName": "outqueue",
      "connection": "AzureWebJobsStorage"
    }
  ]
}

型 queue では、queueName にキューの名前を指定し、(local.settings.json ファイルから得られる) Azure Storage 接続の "名前" を connection に指定する必要があります。

C# プロジェクトでは、バインドは関数メソッドのバインド属性として定義されます。具体的な定義は、お使いのアプリがインプロセス (C# クラスライブラリ) で実行されるのか、分離ワーカープロセスで実行されるのかによって異なります。

分離ワーカーモデル
インプロセスモデル

HttpExample.cs プロジェクトファイルを開き、次の MultiResponse クラスを追加します。

public class MultiResponse
{
    [QueueOutput("outqueue",Connection = "AzureWebJobsStorage")]
    public string[] Messages { get; set; }
    public HttpResponseData HttpResponse { get; set; }
}

MultiResponse クラスを使用すると、outqueue という名前のストレージキューと HTTP 成功メッセージに書き込むことができます。 QueueOutput 属性は文字列配列に適用されるので、複数のメッセージをキューに送信できます。

ストレージアカウントの接続文字列は Connection プロパティによって設定されます。この例では、既定のストレージアカウントを既に使用しているため、Connection を省略してもかまいません。

重要

インプロセスモデルのサポートは 2026 年 11 月 10 日に終了します。完全なサポートのために、分離ワーカーモデルにアプリを移行することを強くお勧めします。

HttpExample.cs プロジェクトファイルを開いて、Run メソッドの定義に次のパラメーターを追加します。

[Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg,

msg パラメーターは ICollector<T> 型です。これは、関数の完了時に出力バインドに書き込まれるメッセージのコレクションを表します。この場合、出力は outqueue という名前のストレージキューです。ストレージアカウントの接続文字列は StorageAccountAttribute によって設定されます。この属性は、ストレージアカウントの接続文字列を含む設定を示し、クラス、メソッド、パラメーターレベルで適用できます。この例では、既定のストレージアカウントを既に使用しているため、StorageAccountAttribute を省略してもかまいません。

Run メソッドの定義は次のコードのようになります。

[FunctionName("HttpExample")]
public static async Task<IActionResult> Run(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)] HttpRequest req, 
    [Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg, 
    ILogger log)

Java プロジェクトでは、バインドは関数メソッドのバインド注釈として定義されます。その後、これらの注釈に基づいて function.json ファイルが自動的に生成されます。

src/main/java の下の対象の関数コードの場所を参照し、Function.java プロジェクトファイルを開きます。run メソッド定義に、次のパラメーターを追加します。

@QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg

msg パラメーターの型は OutputBinding<T> であり、文字列のコレクションを表します。これらの文字列は、関数の完了時にメッセージとして出力バインドに書き込まれます。この場合、出力は outqueue という名前のストレージキューです。このストレージアカウントの接続文字列は、connection メソッドによって設定されます。接続文字列自体を渡すのではなく、ストレージアカウントの接続文字列を含むアプリケーション設定を渡します。

run メソッドの定義は次の例のようになります。

@FunctionName("HttpTrigger-Java")
public HttpResponseMessage run(
        @HttpTrigger(name = "req", methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.FUNCTION)  
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request, 
        @QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", connection = "AzureWebJobsStorage") 
        OutputBinding<String> msg, final ExecutionContext context) {
    ...
}

バインディングの詳細については、「Azure Functions でのトリガーとバインドの概念」とキューの出力の構成に関する記事を参照してください。

出力バインディングを使用するコードを追加する

キューバインディングが定義されたら、msg 出力パラメーターを受け取ってメッセージをキューに書き込むように関数を更新することができます。

次のコードに合わせて HttpExample\function_app.py を更新し、関数の定義に msg パラメーターを、if name: ステートメントの下に msg.set(name) を追加してください。

import azure.functions as func
import logging

app = func.FunctionApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@app.route(route="HttpExample")
@app.queue_output(arg_name="msg", queue_name="outqueue", connection="AzureWebJobsStorage")
def HttpExample(req: func.HttpRequest, msg: func.Out [func.QueueMessage]) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    name = req.params.get('name')
    if not name:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            name = req_body.get('name')

    if name:
        msg.set(name)
        return func.HttpResponse(f"Hello, {name}. This HTTP triggered function executed successfully.")
    else:
        return func.HttpResponse(
             "This HTTP triggered function executed successfully. Pass a name in the query string or in the request body for a personalized response.",
             status_code=200
        )

msg パラメーターは、azure.functions.Out class のインスタンスです。 set メソッドはキューに文字列メッセージを書き込みます。この場合は、URL クエリ文字列の中で関数に渡される name です。

context.extraOutputs の出力バインドオブジェクトを使用してキューメッセージを作成するコードを追加します。このコードを return ステートメントの前に追加します。

context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);

この時点で、関数は次のようになります。

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

const sendToQueue = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

app.http('HttpExample', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  extraOutputs: [sendToQueue],
  handler: async (request, context) => {
    try {
      context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

      const name = request.query.get('name') || (await request.text());
      context.log(`Name: ${name}`);

      if (name) {
        const msg = `Name passed to the function ${name}`;
        context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);
        return { body: msg };
      } else {
        context.log('Missing required data');
        return { status: 404, body: 'Missing required data' };
      }
    } catch (error) {
      context.log(`Error: ${error}`);
      return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
    }
  },
});

context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);

この時点で、関数は次のようになります。

import {
  app,
  output,
  HttpRequest,
  HttpResponseInit,
  InvocationContext,
  StorageQueueOutput,
} from '@azure/functions';

const sendToQueue: StorageQueueOutput = output.storageQueue({
  queueName: 'outqueue',
  connection: 'AzureWebJobsStorage',
});

export async function HttpExample(
  request: HttpRequest,
  context: InvocationContext,
): Promise<HttpResponseInit> {
  try {
    context.log(`Http function processed request for url "${request.url}"`);

    const name = request.query.get('name') || (await request.text());
    context.log(`Name: ${name}`);

    if (name) {
      const msg = `Name passed to the function ${name}`;
      context.extraOutputs.set(sendToQueue, [msg]);
      return { body: msg };
    } else {
      context.log('Missing required data');
      return { status: 404, body: 'Missing required data' };
    }
  } catch (error) {
    context.log(`Error: ${error}`);
    return { status: 500, body: 'Internal Server Error' };
  }
}

app.http('HttpExample', {
  methods: ['GET', 'POST'],
  authLevel: 'anonymous',
  handler: HttpExample,
});

Push-OutputBinding コマンドレットと msg 出力バインディングを使用してキューにテキストを書き込むコードを追加します。 if ステートメントで OK ステータスを設定する前に、このコードを追加してください。

$outputMsg = $name
Push-OutputBinding -name msg -Value $outputMsg

この時点で、関数は次のようになるはずです。

using namespace System.Net

# Input bindings are passed in via param block.
param($Request, $TriggerMetadata)

# Write to the Azure Functions log stream.
Write-Host "PowerShell HTTP trigger function processed a request."

# Interact with query parameters or the body of the request.
$name = $Request.Query.Name
if (-not $name) {
    $name = $Request.Body.Name
}

if ($name) {
    # Write the $name value to the queue, 
    # which is the name passed to the function.
    $outputMsg = $name
    Push-OutputBinding -name msg -Value $outputMsg

    $status = [HttpStatusCode]::OK
    $body = "Hello $name"
}
else {
    $status = [HttpStatusCode]::BadRequest
    $body = "Please pass a name on the query string or in the request body."
}

# Associate values to output bindings by calling 'Push-OutputBinding'.
Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
    StatusCode = $status
    Body = $body
})

分離ワーカーモデル
インプロセスモデル

既存の HttpExample クラスを次のコードに置き換えます。

    [Function("HttpExample")]
    public static MultiResponse Run([HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "get", "post")] HttpRequestData req,
        FunctionContext executionContext)
    {
        var logger = executionContext.GetLogger("HttpExample");
        logger.LogInformation("C# HTTP trigger function processed a request.");

        var message = "Welcome to Azure Functions!";

        var response = req.CreateResponse(HttpStatusCode.OK);
        response.Headers.Add("Content-Type", "text/plain; charset=utf-8");
        response.WriteString(message);

        // Return a response to both HTTP trigger and storage output binding.
        return new MultiResponse()
        {
            // Write a single message.
            Messages = new string[] { message },
            HttpResponse = response
        };
    }
}

重要

msg 出力バインドオブジェクトを使用してキューメッセージを作成するコードを追加します。このコードは、メソッドから制御が戻る前に追加します。

if (!string.IsNullOrEmpty(name))
{
    // Add a message to the output collection.
    msg.Add(name);
}

この時点で、関数は次のようになるはずです。

[FunctionName("HttpExample")]
public static async Task<IActionResult> Run(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)] HttpRequest req, 
    [Queue("outqueue"),StorageAccount("AzureWebJobsStorage")] ICollector<string> msg, 
    ILogger log)
{
    log.LogInformation("C# HTTP trigger function processed a request.");

    string name = req.Query["name"];

    string requestBody = await new StreamReader(req.Body).ReadToEndAsync();
    dynamic data = JsonConvert.DeserializeObject(requestBody);
    name = name ?? data?.name;

    if (!string.IsNullOrEmpty(name))
    {
        // Add a message to the output collection.
        msg.Add(name);
    }
    return name != null
        ? (ActionResult)new OkObjectResult($"Hello, {name}")
        : new BadRequestObjectResult("Please pass a name on the query string or in the request body");
}

これで、新しい msg パラメーターを使用して、関数コードから出力バインドに書き込むことができます。成功応答の前に次のコード行を追加して、name の値を msg 出力バインドに追加します。

msg.setValue(name);

出力バインドを使用すると、認証、キュー参照の取得、またはデータの書き込みに、Azure Storage SDK のコードを使用する必要がなくなります。 Functions ランタイムおよびキューの出力バインドが、ユーザーに代わってこれらのタスクを処理します。

run メソッドは次の例のようになります。

public HttpResponseMessage run(
        @HttpTrigger(name = "req", methods = {HttpMethod.GET, HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request, 
        @QueueOutput(name = "msg", queueName = "outqueue", 
        connection = "AzureWebJobsStorage") OutputBinding<String> msg, 
        final ExecutionContext context) {
    context.getLogger().info("Java HTTP trigger processed a request.");

    // Parse query parameter
    String query = request.getQueryParameters().get("name");
    String name = request.getBody().orElse(query);

    if (name == null) {
        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.BAD_REQUEST)
        .body("Please pass a name on the query string or in the request body").build();
    } else {
        // Write the name to the message queue. 
        msg.setValue(name);

        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK).body("Hello, " + name).build();
    }
}

テストを更新する

アーキタイプはテストのセットも作成するため、run メソッドシグネチャ内の新しい msg パラメーターを処理するためにこれらのテストを更新する必要があります。

src/main/java の下のテストコードの場所を参照し、Function.java プロジェクトファイルを開きます。//Invoke の下のコード行を次のコードに置き換えます。

@SuppressWarnings("unchecked")
final OutputBinding<String> msg = (OutputBinding<String>)mock(OutputBinding.class);
final HttpResponseMessage ret = new Function().run(req, msg, context);

認証、キューの参照の取得、データの書き込みのためのコードを記述する必要が "ない" 点に注目してください。これらの統合タスクはすべて、Azure Functions ランタイムとキュー出力バインディングで処理され、手間がかかりません。

関数をローカルで実行する

LocalFunctionProj フォルダーから、ローカルの Azure Functions ランタイムホストを起動して関数を実行します。
```
func start
```
出力の最後の方に、次の行があります。

Note

HttpExample が上記のように表示されない場合、プロジェクトのルートフォルダー以外からホストを起動したと考えられます。その場合は Ctrl+C キーを使用してホストを停止し、プロジェクトのルートフォルダーに移動して、前出のコマンドを再度実行してください。
この出力から HTTP 関数の URL をブラウザーにコピーし、クエリ文字列 ?name=<YOUR_NAME> を付加して、http://localhost:7071/api/HttpExample?name=Functions のような完全な URL にします。ブラウザーには、クエリ文字列値をエコーバックする応答メッセージが表示されるはずです。要求を行うと、プロジェクトを起動したターミナルにもログ出力が表示されます。
完了したら、Ctrl + C キーを押し、「y」を入力して関数ホストを停止してください。

ヒント

起動中、Storage バインディング拡張機能など、Microsoft のバインディング拡張機能がホストによってダウンロードされてインストールされます。このインストールが実行される理由は、host.json ファイルでバインディング拡張機能が次のプロパティによって既定で有効になっているためです。

{
    "version": "2.0",
    "extensionBundle": {
        "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle",
        "version": "[1.*, 2.0.0)"
    }
}

バインディング拡張機能に関連したエラーが発生した場合は、host.json に上記のプロパティが存在することを確認してください。

Azure Storage キューのメッセージを確認する

キューは、Azure portal または Microsoft Azure Storage Explorer で確認できます。次の手順に従って、Azure CLI でキューを確認することもできます。

関数プロジェクトの local.setting.json ファイルを開き、接続文字列の値をコピーします。ターミナルまたはコマンドウィンドウで、次のコマンドを実行して、AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING という名前の環境変数を作成し、<MY_CONNECTION_STRING> の代わりに実際の接続文字列を貼り付けます。 (この環境変数を作成すれば、--connection-string 引数を使用して接続文字列を後続の各コマンドに指定する必要はありません。)
```
export AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING="<MY_CONNECTION_STRING>"
```
```
$env:AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING = "<MY_CONNECTION_STRING>"
```
```
set AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING="<MY_CONNECTION_STRING>"
```
(省略可) az storage queue list コマンドを使用して、ご利用のアカウント内のストレージキューを表示します。このコマンドからの出力には、outqueue という名前のキューが含まれています。これはこのキューに対する最初のメッセージを関数が書き込んだときに作成されたものです。
```
az storage queue list --output tsv
```
az storage message get コマンドを使用して、このキューからメッセージ (先ほど関数をテストするときに指定した値) を読み取ります。このコマンドは、キューから最初のメッセージを読み取って削除します。
```
echo `echo $(az storage message get --queue-name outqueue -o tsv --query '[].{Message:content}') | base64 --decode`
```
```
[System.Text.Encoding]::UTF8.GetString([System.Convert]::FromBase64String($(az storage message get --queue-name outqueue -o tsv --query '[].{Message:content}')))
```
```
az storage message get --queue-name outqueue -o tsv --query [].{Message:content} > %TEMP%out.b64 && certutil -decode -f %TEMP%out.b64 %TEMP%out.txt > NUL && type %TEMP%out.txt && del %TEMP%out.b64 %TEMP%out.txt /q
```
このスクリプトは、certutil を使用して、ローカルの一時ファイルから Base64 でエンコードされたメッセージのコレクションをデコードします。出力が存在しない場合、エラーが発生しているといけないので、スクリプトから > NUL を削除して、certutil 出力の抑制を解除してみてください。
メッセージ本文は base64 でエンコードされた状態で保存されるため、表示するメッセージをあらかじめデコードしておく必要があります。 az storage message get を実行すると、メッセージがキューから削除されます。 outqueue にメッセージが 1 つしかない場合、このコマンドを 2 回目に実行したときにメッセージは取得されず、代わりにエラーが返されます。

Azure にプロジェクトを再デプロイする

関数によって Azure Storage キューにメッセージが書き込まれたことをローカル環境で確認した後、プロジェクトを再デプロイして、Azure で実行されているエンドポイントを更新できます。

LocalFunctionsProj フォルダーで func azure functionapp publish コマンドを使用してプロジェクトを再デプロイし、<APP_NAME> を自分のアプリの名前に置き換えます。

func azure functionapp publish <APP_NAME>

ローカルプロジェクトフォルダーで、次の Maven コマンドを使用してプロジェクトを再発行します。

mvn azure-functions:deploy

Azure で確認する

前のクイックスタートと同様、ブラウザーまたは CURL を使用して、再デプロイした関数をテストします。
- ブラウザー
- curl
publish コマンドの出力に表示されている完全な呼び出し URL にクエリパラメーター &name=Functions を追加して、ブラウザーのアドレスバーにコピーします。関数をローカルで実行したときと同じ出力がブラウザーに表示されるはずです。

呼び出し URL にパラメーター &name=Functions を追加して curl を実行します。関数をローカルで実行したときと出力は同じになるはずです。
前セクションの説明に従って、もう一度ストレージキューを確認します。キューに新しいメッセージが書き込まれていることを確かめてください。

リソースをクリーンアップする

終了した後、それ以上コストが発生しないよう、次のコマンドを使って、リソースグループとそこに含まれるすべてのリソースを削除します。

az group delete --name AzureFunctionsQuickstart-rg

次のステップ

HTTP によってトリガーされる関数を、ストレージキューにデータを書き込むように更新しました。この後は、Core Tools と Azure CLI を使用してコマンドラインから行う Functions の開発について理解を深めましょう。

次の方法で共有

コマンドラインツールを使用して Azure Functions を Azure Storage に接続する

ローカル環境を構成する

Azure Storage の接続文字列を取得する

バインディング拡張機能を登録する

出力バインディングの定義を関数に追加する

出力バインディングを使用するコードを追加する

テストを更新する

関数をローカルで実行する

Azure Storage キューのメッセージを確認する

Azure にプロジェクトを再デプロイする

Azure で確認する

リソースをクリーンアップする

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

コマンド ライン ツールを使用して Azure Functions を Azure Storage に接続する

ローカル環境を構成する

Azure Storage の接続文字列を取得する

バインディング拡張機能を登録する

出力バインディングの定義を関数に追加する

出力バインディングを使用するコードを追加する

テストを更新する

関数をローカルで実行する

Azure Storage キューのメッセージを確認する

Azure にプロジェクトを再デプロイする

Azure で確認する

リソースをクリーンアップする

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

コマンドラインツールを使用して Azure Functions を Azure Storage に接続する