Azure Functions est un service PaaS (Platform-as-a-Service) managé par Microsoft Azure qui permet d’exécuter du code en réponse à des événements ou de façon planifiée, sans avoir à gérer l’infrastructure sous-jacente. Ce service propose un modèle d’hébergement serverless, ce qui signifie que la plateforme gère automatiquement la montée en charge et la facturation se fait uniquement sur la durée d’exécution du code. Azure Functions prend en charge plusieurs langages de programmation (C#, Java, JavaScript, Python, PowerShell, etc.) et permet de créer des API web, de réagir à des modifications dans des bases de données, de traiter des flux IoT, de gérer des files d’attente de messages, et bien plus encore.

Le service s’appuie sur le concept de « fonctions » : de petits blocs de code autonomes, déclenchés par des événements variés (requêtes HTTP, messages dans une file, minuteur, etc.). L’utilisateur peut ainsi se concentrer sur la logique métier, tandis qu’Azure gère le déploiement, la disponibilité, la montée en charge et la gestion des ressources associées.

Exemple de mise en pratique

Cas d’usage illustratif : Création d’une API serverless pour analyser le sentiment d’un texte

Imaginons que vous souhaitiez exposer un service HTTP qui reçoit un texte et retourne si ce texte est positif ou négatif grâce à un modèle de machine learning. Azure Functions est parfaitement adapté à ce besoin.

Étapes de mise en œuvre :

• Créez une Azure Function avec un déclencheur HTTP (HTTP Trigger) en C#, Python ou JavaScript.

• Intégrez un modèle de machine learning pré-entraîné (par exemple, pour l’analyse de sentiment).

• À chaque appel HTTP, la fonction analyse le texte reçu et retourne le résultat (positif/négatif).

• Le service est automatiquement scalable et vous ne payez que pour le temps d’exécution réel de la fonction.
  
  

Exemple de scénario concret :

Un site web ou une application mobile envoie des commentaires utilisateurs à votre Azure Function via une requête HTTP POST. La fonction retourne instantanément l’analyse du sentiment, permettant d’afficher un indicateur ou de déclencher des actions spécifiques selon le résultat.

Exemple de code simplifié (C#) :

[FunctionName(« AnalyzeSentiment »)]
public static async Task<IActionResult> Run(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, « post », Route = null)] HttpRequest req,
ILogger log)
{
string requestBody = await new StreamReader(req.Body).ReadToEndAsync();
// Appel à un modèle ML ou API d’analyse de sentiment
var sentiment = AnalyzeText(requestBody); // Méthode fictive
return new OkObjectResult(new { sentiment = sentiment });
}

Avantages de cette approche :

• Pas de gestion de serveur ou d’infrastructure.

• Montée en charge automatique selon le trafic.

• Paiement uniquement à l’usage.

• Facilité d’intégration avec d’autres services Azure ou externes
  
  

Cet exemple illustre comment Azure Functions permet de créer rapidement des services web scalables, maintenables et économiques, adaptés à des besoins variés allant de l’API simple à l’automatisation de processus métiers complexes.