在這篇文章中，我將研究一個非常簡單的用例。 在執行部署管道時， FlexDeploy可能會產生一些應被批準或拒絕的人工任務。 例如，某人必須批準對生產環境的部署。 可以在FlexDeploy UI中或通過某些外部通信渠道來完成。 今天，我將重點介紹通過Slack批準/拒絕FlexDeploy人工任務的場景：

我想考慮一些要求和注意事項：

• 我不想教FlexDeploy與Slack通信
• 我不想向Slack提供FlexDeploy API的詳細信息
• 我不想向公眾公開FlexDeploy API
• 我確實希望能夠輕松地將Slack更改為其他內容或添加其他通信工具，而無需接觸FlexDeploy

基本上，我想使FlexDeploy與外部通信機制的細節脫鉤。 因此，我將引入一個額外的層，即FlexDeploy和Slack之間的API 。 看起來無服務器范例是實現此API的一種非常有吸引力的方法。 今天，我將使用Azure Functions構建它，因為……為什么不呢？

因此，從技術上講，該解決方案的Poc版本如下所示：

一旦出現新的人工任務，FlexDeploy會通知無服務器API有關提供內部任務ID和任務描述的API。 有一個SaveTask函數，將提供的任務詳細信息以及生成的令牌（只是一些uid）保存到Azure Table存儲中 。 該令牌具有到期時間，這意味著應該在該時間之前使用它來批準/拒絕任務。

const azure = require( 'azure-storage' ); const uuidv1 = require( 'uuid/v1' ); module.exports = async function (context, taskid) { var tableSvc = azure.createTableService( 'my_account' , 'my_key' ); var entGen = azure.TableUtilities.entityGenerator; var token = uuidv1(); var tokenEntity = { PartitionKey: entGen.String( 'tokens' ), RowKey: entGen.String(token), TaskId: entGen.String(taskid), dueDate: entGen.DateTime( new Date(Date.now() + 24 * 60 * 60 * 1000 )) }; ??? ?tableSvc.insertEntity( 'tokens' ,tokenEntity, function (error, result, response) { }); return token; };

保存令牌后，將調用PostToSlack函數，將消息發布到Slack通道。 SaveTask和PostTo Slack函數被編排到一個持久函數 NotifyOnTask中 ，該函數實際上是由FlexDeploy調用的：

const df = require( "durable-functions" ); module.exports = df.orchestrator(function*(context){ var task = context.df.getInput() var token = yield context.df.callActivity( "SaveTask" , task.taskid) return yield context.df.callActivity( "PostToSlack" , { "token" : token, "description" : task.description}) });

Slack中的消息包含兩個按鈕來批準和拒絕任務。

這些按鈕指向指向ActionOnToken持久功能的webhooks ：

const df = require( "durable-functions" ); module.exports = df.orchestrator(function*(context){ var input = context.df.getInput() var taskId = yield context.df.callActivity( "GetTaskId" , input.token) if (input.action == 'approve' ) { yield context.df.callActivity( "ApproveTask" , taskId) } else if (input.action == 'reject' ) { yield context.df.callActivity( "RejectTask" , taskId) } });

ActionOnToken調用GetTaskId函數，通過給定令牌從存儲中檢索任務ID：

const azure = require( 'azure-storage' ); module.exports = async function (context, token) { var tableSvc = azure.createTableService( 'my_account' , 'my_key' ); function queryTaskID(token) { return new Promise(function (resolve, reject) { tableSvc.retrieveEntity( 'tokens' , 'tokens' , token, function (error, result, response) { if (error) { reject(error) } else { resolve(result) } }); }); } var tokenEntity = await queryTaskID(token); if (tokenEntity) { var dueDate = tokenEntity.dueDate._ if (dueDate > Date.now()) { return tokenEntity.TaskId._ } } };

完成此操作后，它要么通過調用要么批準或拒絕任務
ApproveTask或RejectTask函數。 這些功能依次調用FlexDeploy REST API。

const request = require( 'sync-request' ); const fd_url = ' http://dkrlp01.flexagon:8000 ' ; module.exports = async function (context, taskid) { var taskid = taskid; var res = request( 'PUT' , fd_url+ '/flexdeploy/rest/v1/tasks/approval/approve/' +taskid,{ }); };

我可以開始直接在云中開發無服務器應用程序
Azure Portal ，但是我決定實現所有功能并在本地使用它，然后再移至云中。 我可以做到這一點，在本地開發和測試功能的事實實際上非常酷，并不是每個無服務器平臺都為您提供該功能。 我在云中配置的唯一內容是
帶有表的Azure Table存儲帳戶，用于存儲我的令牌和任務詳細信息。

在本地開始使用Azure Functions的便捷方法是使用
Visual Studio Code作為開發工具。 我在Mac上工作，因此我下載并安裝了Mac OS X版本。VS Code就是關于擴展的，對于與您一起使用的每種技術，您都將安裝一個或幾個擴展。 關于Azure函數也是如此。 有一個擴展：

完成此操作后，您將獲得一個新選項卡，您可以在其中創建新的功能應用程序并開始實現您的功能：

在配置新項目時，向導會要求您選擇一種語言，您希望該語言用于實現以下功能：

盡管我喜歡Java，但仍選擇JavaScript是因為我想在常規函數之上實現持久性函數，并且它們支持C＃ ，
僅F＃和JavaScript 。 在撰寫本文時， JavaScript最接近我。

休息照常。 您可以創建函數，編寫代碼，調試，測試，修復，然后重新進行所有操作。 您只需單擊F5，VS Code就可以在調試模式下啟動整個應用程序：

首次啟動該應用程序時，VS Code會建議您在計算機上安裝函數運行時（如果該應用程序不存在）。 因此，基本上，假設您在筆記本電腦運行時上有了首選語言（Node.js），則只需要具有VS Code及其功能擴展即可開始使用Azure Functions 。 它將為您完成其余的安裝。

因此，一旦應用程序啟動，我就可以通過調用NotifyOnTask函數來對其進行測試，該函數將啟動整個周期：

curl -X POST --data '{"taskid":"8900","description":"DiPocket v.1.0.0.1 is about to be deployed to PROD"}' -H "Content-type: application/json" http: //localhost:7071/api/orchestrators/NotifyOnTask

該應用程序的源代碼可在GitHub上找到 。

好的，到目前為止， Azure Functions的總體觀點是……這很好。 它只是工作。 到目前為止，在實施該解決方案時，我沒有遇到任何煩人的問題（除了一些愚蠢的錯誤，因為我沒有認真閱讀本手冊）。 我一定會繼續在Azure Functions上進行發布和發布，以豐富該解決方案并將其遷移到云中，并可能實現一些不同的東西。

而已！

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2019/03/serverless-api-azure-functions.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的具有Azure功能的无服务器API的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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