Zustandsbehaftete Workflows sind oft eine Herausforderung – insbesondere in serverlosen Umgebungen. Azure Durable Functions bieten hierfür eine leistungsstarke Lösung, indem sie die Flexibilität von Azure Functions mit einer robusten Zustandsverwaltung kombinieren. Entwickelt auf Basis des Durable Task Frameworks, ermöglichen sie Entwicklern, komplexe, langlaufende Prozesse in einer serverlosen Architektur einfach umzusetzen.

Was sind Azure Durable Functions?

Azure Durable Functions erweitern Azure Functions, indem sie:

• Zustandsbehaftete Workflows ermöglichen.
• Zustände, Prüfpunkte und Error-Handling automatisch verwalten.
• Eine Vielzahl von Orchestrierungsmustern wie Funktionsverkettung, parallele Verarbeitung und menschliche Interaktion unterstützen.

Ein zentraler Bestandteil ist die Orchestrator-Funktion, die den gesamten Workflow steuert. Sie ruft Aktivitätsfunktionen auf, speichert den Zustand des Workflows und stellt sicher, dass Prozesse auch nach Unterbrechungen nahtlos fortgesetzt werden.

Vorteile von Azure Durable Functions

1. Integrierte Zustandsverwaltung
   Workflows müssen nicht manuell verwaltet werden – Azure speichert den Zustand automatisch zwischen den Schritten. Das reduziert die Komplexität des Codes erheblich.
2. Einfache Fehlerbehandlung
   Fehler können gezielt abgefangen werden. Wiederholungslogiken und Kompensationsmechanismen lassen sich leicht implementieren.
3. Skalierbarkeit
   Parallelisierte Tasks und dynamisch skalierbare Ausführungsumgebungen ermöglichen hochperformante Lösungen.
4. Flexible Nutzungsmuster
   Durable Functions unterstützen vielfältige Workflows, darunter Funktionsverkettung, parallele Tasks, Mensch-Computer-Interaktion und asynchrone APIs.

Zentrale Muster für Azure Durable Functions

1. Funktionsverkettung (Chaining)

Das Chaining-Muster ermöglicht es, Funktionen in einer definierten Reihenfolge auszuführen, wobei die Ausgabe einer Funktion als Eingabe für die nächste dient.

Beispiel:

Ein Workflow könnte folgende Schritte umfassen:

1. Koordinaten in einen Stadtnamen umwandeln.
2. Wetterdaten für die Stadt abrufen.
3. Die Ergebnisse kombinieren und zurückgeben.

2. Fan-out/Fan-in

Dieses Muster eignet sich hervorragend für parallele Tasks, die am Ende zusammengeführt werden müssen. Es ist ideal für Szenarien, in denen Skalierbarkeit und Effizienz gefragt sind.

Beispiel:

Ein Online-Bildverarbeitungsdienst könnte:

1. Bilder in verschiedenen Auflösungen speichern,
2. Thumbnails generieren,
3. Metadaten extrahieren.

Die parallelen Aufgaben laufen unabhängig voneinander, und die Ergebnisse werden anschließend zusammengeführt.

3. Asynchrone HTTP-APIs

Langlaufende Prozesse, wie die Verarbeitung großer Dateien, können mit dem asynchronen HTTP-API-Muster effizient umgesetzt werden. Clients starten den Prozess und erhalten eine Status-URL, über die sie den Fortschritt abfragen können, ohne dauerhaft verbunden zu bleiben.

Beispiel:

Ein Benutzer lädt eine Datei hoch. Die API startet die Verarbeitung und gibt eine URL zurück, über die der Benutzer den Status verfolgen und das Ergebnis abrufen kann, sobald der Prozess abgeschlossen ist.

Der klassische Ansatz: Azure Service Bus und normale Azure Functions

Mit dem Azure Service Bus und normalen Azure Functions können komplexe Workflows orchestriert werden, indem Nachrichten in einer Queue verwaltet und verschiedene Funktionen entkoppelt ausgeführt werden. Dieser Ansatz hat klare Vorteile:

• Flexibilität: Neue Funktionen können einfach hinzugefügt werden, ohne bestehende Logik anpassen zu müssen.
• Entkopplung: Systeme sind unabhängig voneinander und können skalieren, ohne sich gegenseitig zu beeinflussen.

Herausforderungen:

Allerdings bringt dieser Ansatz auch Herausforderungen mit sich. Die Zustandsverwaltung und die Logik zur Workflow-Orchestrierung müssen vollständig manuell umgesetzt werden. Das bedeutet:

• Manuelle Speicherlösungen: Der Zustand des Workflows muss in externen Speichern wie Azure Table Storage oder Cosmos DB gespeichert werden.
• Komplexität der Fehlerbehandlung: Die Wiederaufnahme eines Workflows bei einem Fehler erfordert zusätzlichen Code.
• Hoher Entwicklungsaufwand: Die Erstellung von komplexen Abhängigkeiten, wie Funktionsverkettung oder parallelen Tasks, wird schnell unübersichtlich.

Kurz gesagt: Dieser Ansatz ist mächtig, aber aufwendig.

Die Vereinfachung mit Azure Durable Functions

Azure Durable Functions bauen auf Azure Functions auf, bieten aber eine eingebaute Zustandsverwaltung und Workflow-Orchestrierung. Dies reduziert die Komplexität erheblich und beschleunigt die Entwicklung.

Vorteile:

1. Automatische Zustandsverwaltung:
   Azure Durable Functions speichern den Zustand automatisch. Entwickler müssen keine externen Speicherlösungen integrieren oder Zustandsprüfungen manuell implementieren.
2. Vorgefertigte Orchestrierungsmuster:
   Komplexe Anforderungen wie Funktionsverkettung, parallele Tasks (Fan-out/Fan-in) oder menschliche Interaktion können einfach umgesetzt werden, ohne eigene Logik zu schreiben.
3. Nahtlose Fehlerbehandlung:
   Bei einem Fehler setzt die Orchestrator-Funktion den Workflow automatisch an der richtigen Stelle fort.
4. Zeitersparnis:
   Entwickeln und Warten von Workflows wird durch die integrierten Funktionen erheblich beschleunigt.

Azure Durable Functions vs. Service Bus: Was passt besser?

Die Wahl zwischen Durable Functions und Azure Service Bus hängt von den Anforderungen deines Projekts ab. Azure Service Bus bietet:

• Flexibilität bei Änderungen: Neue Funktionen können hinzugefügt werden, ohne bestehende Workflows zu ändern.
• Unabhängige Systeme: Entkoppelte Systeme, die separat skalieren und unabhängig arbeiten können.

Im Vergleich dazu bietet Azure Durable Functions:

• Einfachheit und Geschwindigkeit: Keine manuelle Zustandsverwaltung oder Fehlerbehandlungslogik notwendig.
• Robuste Orchestrierung: Komplexe Workflows lassen sich in wenigen Zeilen Code umsetzen.
• Schnelle Iteration: Änderungen oder Erweiterungen sind durch die integrierte Logik oft unkompliziert.

Fazit: Die ideale Lösung für komplexe Workflows

Azure Durable Functions vereinfachen die Entwicklung von Workflows erheblich, indem sie Zustandsverwaltung und Orchestrierung automatisieren. Während Azure Service Bus und normale Azure Functions flexibler bei der Einbindung neuer Komponenten sind, erfordert dieser Ansatz deutlich mehr Entwicklungsaufwand. Die Entscheidung zwischen den beiden Technologien – oder ihrer Kombination – hängt davon ab, welche Aspekte für dein Projekt entscheidend sind: Flexibilität oder Einfachheit.

Mit Azure Durable Functions kannst du komplexe Workflows schneller und zuverlässiger realisieren und so deine Anwendungen effizienter gestalten.