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Azure Functions. Errores que se nos pueden producir en escenarios de alto rendimiento

Escrito por  Adrian Díaz

En muchos artículos hemos visto/leído que son las Azure Functions y cuáles son las principales características que tiene y escenarios en las que los que se pueden utilizar. Sin embargo, en pocas ocasiones entramos en el detalle de que aspectos debemos en cuenta en el desarrollo, desde la elección del plan hasta que opciones tenemos, como se pueden ahorrar en costes para aprovechar la capacidad del cloud y que aspectos debemos tener en cuenta para hacer nuestra aplicación resistente a errores.

La elección del plan

Lo primero que debemos tener claro es que tipo de Plan va a tener en nuestra Azure Function. Es importante porque el plan una vez lo creamos ya no se puede cambiar (salvo que recreemos la infraestructura... pero una vez ya se este usando no es como cualquier otro servicio). Tenemos tres tipos de plan:

  • Consumption Plan => El auténtico servicio Serverless, solo pagas por lo que consumes. Escalado más o menos infinito. Sin embargo, tiene una serie de inconvenientes el primero es que no lo puedes poner en una vNet y por lo tanto por temas de seguridad es posible que esta opción no sea la elegida en muchas entidades. También otro limite que cada ejecución de una función tiene un tiempo máximo de ejecución que no supera los 10 minutos por lo tanto dependiendo de la duración de nuestro proceso es posible que este plan tampoco lo podamos elegir. Y otro inconveniente que tiene es el arranque de la Function que cuando no se utiliza tiene un arranque "frio" es decir que puede tardar la primera respuesta más de lo normal al igual que una llamada en un IIS cuando el servicio no se utiliza.

  • Dedicated Plan => El usar este plan estas pagando una Maquina Virtual dedicada para ejecutar tus funciones. El escalado es algo que tu configuras de la misma forma que haces en un App Service. Por lo tanto, tiene los mismos pros y contras que un escalado de una App Service. Es decir, podemos escalar infinitamente pero este escalado es algo que no es inmediato como si es en caso de las Consumption Plan. Sin embargo, como aspecto más positivo, es que tiene el comportamiento de arranque en frio, tiene un tiempo de ejecución mucho mayor que las Consumption Plan y se pueden usar vNets para securizar tus functions.

  • Premium Plan => Este tipo son las mejores, las más rápidas, su tiempo de procesamiento es espectacular. Tiene un escalado mucho más rápido que las dedicadas, porque se puede disponer de tener nodos disponibles cuando sean requeridos. Por el contrario, lo peor que tiene esto es el precio que para una única función es posible que tenga un coste de 10 veces superior a tener un plan dedicado. Sin embargo, dependiendo del tipo de arquitectura que tengas es posible que sea mucho más rentable el usar estas que un servicio dedicado.

Si queréis algo más de detalle sobre el detalle de todo esto en el anterior Azure BootCamp mi amigo @Robert Bermejo y yo dimos una charla sobre todo estos detalles que podéis verla en el enlace https://www.youtube.com/watch?v=GscWL6DIN3k.

Arquitectura/Escenario de alto rendimiento

Una de los patrones que más se utilizan en las aplicaciones Cloud, es el uso de arquitecturas orientadas a mensajes donde seguro que a todos los lectores les viene a la mente CQRS. Sin embargo, muchas veces pecamos de sobre arquitecturar estas aplicaciones y darle complicaciones para escenarios muchos más sencillos. En este escenario de una arquitectura basada en mensajes, las Azure Functions son una pieza clave, ya que es la opción que escogemos en la mayoría de estos casos.

Seguro que en algún desarrollo hemos tenido que implementar la siguiente funcionalidad: se crea un evento en un mensaje de una Cola/topic de un Service Bus, y tenemos una Azure Function que desencadena una acción en el momento en el que se añade un evento. Ejemplos en los que nos podemos encontrar podemos tener muchos: Enviar un email cuando un usuario se registra, notificar una acción de nuestro servicio a otros servicios que necesitan saberlo, actualizar un valor de una cache... etc.

Ahora imaginaros que tenemos un servicio que deje unos 300 mensajes cada minuto. El procesamiento de estos mensajes no debe de tardar mas de 2 segundos la ejecución de cada uno de ellos. Poneros en el caso de que se produce un error de comunicación y la Function está durante 30 minutos sin poder leer los mensajes de la cola del Service Bus. En esta ocasión el plan de nuestra Function es una Premium Plan, pero también podría darse la casuística de que pudiera ser en un Dedicated Plan.

De estas dos opciones: ¿cómo se comportaría nuestro sistema una vez se restablezca la comunicación?

1.- Se van creando tantas Functions como mensajes tenemos pendientes de procesar, así hasta el momento en el que los mensajes se terminen de procesar y nuestro sistema ni se inmuta. El sistema escalará según lo hayamos configurado y en el momento que ya este con su carga normal volverá a su tamaño normal.

2.- La Azure Function se cae y no puede procesar ningún mensaje.

Respuesta: Pues la verdad es que las dos opciones se pueden producir y todo dependerá de la configuración que hayamos puesto en nuestra Azure Function. Cuando desplegamos una Function que tienen una vinculación con otro servicio siempre pensamos que existe una comunicación fluida y que las dos están siempre on-line. En el mundo real este escenario no siempre ocurre y es posible que alguna de nuestras piezas falle y por lo tanto entra en una prueba que nunca hemos realizado. Cuando desplegamos una Azure Function indicamos cual es el número máximo de Azure Functions que se pueden ejecutar en paralelo. Si este parámetro no lo establecemos, indicaremos que nuestra Function crezca todo lo que se necesite. ¿Pero que puede ocurrir? Que a la Azure Function no le dé tiempo a escalar lo que necesite y se ponga a ejecutar functions mientras haya elementos en la cola. En este escenario que hemos puesto tenemos muchos mensajes sin procesar y no tenemos ningún límite de Functions con lo cual con el nodo que tenemos va a ejecutar todas las functions que tenemos. Y como es un tipo Premium procesa muy rápido y le da mucho tiempo a coger muchos mensajes a la vez. En el momento que empieza a ejecutarlos ocurre que el App Service se ha quedado sin memoria. Al caer el único App Service que tenemos la Azure Functions se reinicia y no puede procesar nada. Desastre absoluto.

¿Cómo lo podemos solucionar? Cuando desplegamos la Azure Functions en el fichero Host.json que se sube se puede indicar esta configuración. Un ejemplo para cuando usamos una Function con un Service Bus puede ser esta configuración.

1"serviceBus": {
2 "prefetchCount": 4,
3 "messageHandlerOptions": {
4 "autoComplete": **true**,
5 "maxConcurrentCalls": 32,
6 "maxAutoRenewDuration": "00:05:00"
7 }
8

El número máximo de Concurrencias puede variar dependiendo del tipo de Plan y del tiempo de ejecución de nuestro proceso. Al final debemos de poner un número que sea lo suficientemente flexible para que si tenemos muchos elementos de la cola se puedan procesar estos elementos con mucha rapidez y se pueda escalar lo que necesite nuestro sistema.

Dependiendo del desencadenador de nuestra Function, estas configuraciones son distintas dependiendo del tipo de servicio que sea. Recomiendo mirar la documentación de Azure para cada caso y establecer unos valores mínimos que sepamos que no se caigan, antes de que en un entorno productivo se nos pueda caer.

Más preguntas que nos podemos hacer. ¿Si utilizáramos una Function del Tipo Consumption se hubiera producido esta casuística? Aunque pueda parecer mentira la respuesta es que NO se hubiera caído, en primer lugar, al no tener App Service hubiera ejecutado mientras los limites los hubiera permitido. Entonces porque en este caso elegimos un tipo Premium, si con un modo consumo nos lo podríamos permitir. Quitando de en medio la casuística del arranque en frío y la necesidad de conectarlo con una vnet. El tiempo de procesamiento es algo importantísimo, estos mensajes no se pueden permitir que estén mucho tiempo en la cola de procesamiento. Es decir, necesitamos que estos mensajes se ejecuten en un tiempo máximo de 2 minutos, con lo cual necesitamos de disponer de unas mejores máquinas para procesar.

Bonus Track

Aunque no por tema de desarrollo, muchas veces las Azure Functions usando un Tipo Premium las descartamos por su precio. Sin embargo, hay que analizar todos los escenarios de nuestra Aplicación: poner el caso que tenemos 10 Azure Functions alojadas en 10 Azure Functions en formato App Service. ¿Podemos alojar estas 10 Azure Functions dentro de una Azure Function de tipo Premium? La respuesta es que sí, pero hay que analizar el funcionamiento que tienen estos procesos si son procesos que requieren mucha CPU es posible que no podamos poner las 10 Azure Functions dentro de una única premium, sino que igual podríamos ponerlo en 2. Muchos pensareis que si la elección de un plan u otro es por tema económico va fuera de nuestro alcance, pero no es solo un tema económico las Azure Functions de tipo Premium van muchísimo mejor que el resto de los tipos por lo que si encima de ahorrar nos coste, nuestra aplicación tiene un mayor perfomance y rendimiento yo no dudaría en buscar esta opción. Para plantear hay que hacer pruebas, ver la carga de CPU y memoria que tienen estas Azure Functions y ver si podemos encajarlo. Una vez se utiliza unas Azure Functions Premium no querréis usar ninguna otra.

Conclusiones

Las Azure Functions son la joya de la corona dentro de los servicios serverless dentro de Azure. Por este motivo debemos tener claro sus características y el tipo de plan que mejor se adapta a nuestro desarrollo. Saber los pros y los contras de cada acción y con ello también poder elegir la mejor opción.

También es muy necesario tener claro cual es el comportamiento que tendrá nuestra aplicación en una situación de alto rendimiento. No es el mismo caso cuando nuestra aplicación tiene 100 usuarios que cuando tiene 60 millones de usuarios. En muchas ocasiones hacemos números de capacidades, pero esa casuística casi siempre es simulada, por lo que se debe de generar una gran batería de pruebas para poder saber cómo se comportaría nuestro desarrollo en cualquier escenario posible

Happy Codding.

Adrián Diaz Cervera Technical Lead at SCRM Lidl Hub International
MVP Office Development
http://theavenger.dev
@AdrianDiaz81

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