Jaké možnosti hostování Azure Functions vybrat pro optimální výkon a náklady?

Azure Functions poskytují flexibilní možnosti hostování, které závisí na konkrétních požadavcích projektu. Při výběru správného modelu hostování je důležité zvážit několik faktorů, jako je požadovaný výkon, náklady na provoz, potřeba škálování a požadavky na trvání funkce. V tomto textu se zaměříme na detaily jednotlivých plánů hostování, jejich výhody a specifika, která je třeba brát v úvahu při nasazování aplikace na Azure.

Azure Functions fungují s různými verzemi .NET, a to jak pro in-process, tak pro izolovaný model hostování. Například pro Azure Functions v3 je nutné použít .NET Core 3.1 pro in-process model, zatímco pro Azure Functions v4 je vyžadováno použití .NET 6.0. Pokud se rozhodnete pro izolovaný model, můžete využít libovolnou verzi .NET. Pro optimální výkon a škálovatelnost je však doporučeno zůstat u in-process modelu, což zajišťuje lepší výkon a nižší latenci při provádění funkcí.

Po lokálním testování vašeho Azure Functions projektu je nutné ho nasadit na některý z hostitelských plánů Azure. Existují tři hlavní plány: Consumption, Premium a Dedicated.

Plán Premium podporuje elastické škálování, což znamená, že instance mohou být dynamicky škálovány podle potřeby. Tento plán také zajišťuje, že instance jsou trvale aktivní, což zabraňuje problému „cold start“. Kromě toho nabízí podporu pro vícejádrové instance a delší dobu běhu bez omezení. Náklady se odvíjejí od počtu sekund procesoru a alokované paměti. I když nikdy tento měsíc nespustíte žádnou funkci, budete mít vždy minimální měsíční náklady, protože alespoň jedna instance musí být stále alokována.

Plán Dedicated poskytuje hosting na serverové farmě Azure App Service, což znamená, že funkce běží v prostředí, které kontroluje alokované serverové prostředky. Tento plán může být zvlášť užitečný, pokud již používáte Azure App Service pro jiné projekty, například ASP.NET Core MVC aplikace, gRPC, OData nebo GraphQL služby. Cena se počítá pouze za použití plánu App Service, což znamená, že můžete hostovat více Azure Functions a dalších webových aplikací v jednom plánu.

Pokud jde o výběr mezi plány Premium a Dedicated, je důležité si uvědomit, že oba tyto plány využívají Azure App Service, což znamená, že musíte pečlivě vybírat správný plán App Service, který bude kompatibilní s vaším hostingovým plánem Azure Functions. Například pro plán Premium byste měli zvolit Elastic Premium plán jako EP1, jinak si zvolíte Dedicated plán, který nebude elasticky škálovat.

Pokud chcete testovat Azure Functions lokálně, můžete využít nástroj Azurite, který je open-source simulátorem pro Azure Storage. Azurite podporuje Blob, Queue a Table Storage a je kompatibilní s Windows, Linux a macOS. Tento nástroj je obzvlášť užitečný pro vývojáře, kteří chtějí simulovat prostředí Azure bez připojení k reálnému cloudu. Azurite nahradil starší Azure Storage Emulator a je ideální pro vývoj na lokálních strojích před nasazením do cloudu.

Další výhodou Azure Functions je podpora dependency injection. Tento mechanismus vám umožňuje snadno injektovat závislosti do vašich funkcí a tím zjednodušit správu komplexních aplikací. Dependency injection v Azure Functions se zakládá na standardních .NET funkcích, ale s určitými odlišnostmi podle zvoleného modelu hostování. Chcete-li zaregistrovat služby, musíte vytvořit třídu, která dědí od třídy FunctionsStartup, a přepsat metodu Configure, kde přidáte služby do instance IFunctionsHostBuilder.

Při vývoji Azure Functions je také možné využít Azure Functions Core Tools, což je sada nástrojů pro vývoj na lokálním počítači. Tato sada nástrojů zahrnuje runtime a šablony pro vytváření funkcí, což usnadňuje testování a vývoj na Windows, macOS a Linux. Azure Functions Core Tools je součástí Azure development workload v Visual Studio 2022, ale je možné jej nainstalovat samostatně prostřednictvím npm.

Pokud chcete vytvořit projekt Azure Functions, můžete využít různé nástroje a editory. Například ve Visual Studio 2022 můžete jednoduše vytvořit nový projekt pomocí šablony Azure Functions, kde si vyberete vhodnou verzi .NET, například .NET 6, a nakonfigurujete funkce podle potřeby. Pokud dáváte přednost Visual Studio Code, můžete využít rozšíření pro Azure Functions, které poskytuje všechny potřebné nástroje pro vývoj a nasazení funkcí.

Jak optimalizovat práci s lokálním úložištěm a Blazor WebAssembly aplikacemi?

V moderních webových aplikacích, které využívají Blazor WebAssembly, je efektivní správa dat a interakce s lokálním úložištěm klíčová pro zajištění rychlosti a stability aplikace. V tomto kontextu se často využívají různé techniky pro správu dat včetně serializace, ukládání do místního úložiště a využívání cache. Správná implementace těchto postupů může výrazně zlepšit uživatelský zážitek, zvláště pokud jde o aplikace, které pracují s většími objemy dat, jakým je například seznam zaměstnanců.

V tomto případě se aplikace Blazor WebAssembly propojuje s lokálním úložištěm pro ukládání informací o zaměstnancích, což umožňuje načítat data rychleji při každém následném spuštění aplikace. Tento přístup spočívá v uchovávání dat v prohlížeči uživatele, čímž se eliminuje potřeba opakovaných dotazů na server, pokud data již byla načtena a stále jsou aktuální.

V ukázkovém kódu je vidět, jak je ošetřeno načítání a ukládání dat pomocí localStorage a jak je použito serializace JSON pro správu dat. Když uživatel poprvé spustí aplikaci, data zaměstnanců jsou stažena z webového serveru a uložena do lokálního úložiště. Při každém dalším spuštění aplikace je nejprve zkontrolováno, zda data jsou stále platná, na základě časového razítka uloženého v localStorage. Pokud jsou data stará, aplikace je obnoví voláním API.

Po úspěšném načtení a deserializaci dat je aplikace schopna filtrovat seznam zaměstnanců podle specifických podmínek, jako je například země, což ukazuje na flexibilitu Blazor WebAssembly při práci s dynamickými daty.

Blazor WebAssembly rovněž umožňuje práci s Progressive Web Apps (PWA), což znamená, že aplikace může běžet nejen jako běžná webová stránka, ale i jako nativní aplikace na desktopu či mobilních zařízeních. PWA aplikace mají schopnost pracovat offline a automaticky se aktualizovat na pozadí, což poskytuje uživatelům vysoce integrovaný a plynulý zážitek. Když je Blazor WebAssembly aplikace nastavena jako PWA, uživatelé mohou aplikaci nainstalovat přímo na své zařízení a používat ji, i když nejsou připojeni k internetu.

Pro implementaci PWA v Blazor aplikaci je třeba upravit soubor manifest.json, který určuje základní nastavení aplikace, jako je její název, ikony, barvy a startovací URL. Tento soubor může být dále upravován pro přizpůsobení aplikace specifickým potřebám, například změnou názvu aplikace nebo definováním konkrétních ikon pro desktop nebo mobilní zařízení.

PWA v Blazor aplikacích nejen zlepšují uživatelský zážitek, ale také umožňují efektivní správu offline režimu, což je výhodné zejména pro aplikace, které mohou čelit problémům s dostupností internetového připojení.

Jak přidat a upravit stránky a ovládací prvky v aplikaci .NET MAUI

Vytváření aplikací pomocí .NET MAUI (Multi-platform App UI) přináší řadu výzev, ale zároveň i možností. Tento návod se zaměřuje na základní kroky potřebné k přidání a úpravám stránek v aplikaci, stejně jako na práci s ovládacími prvky a navigací mezi stránkami.

Začněme tím, že v souboru App.xaml.cs je nastavena vlastnost MainPage na instanci třídy AppShell. Tato vlastnost definuje hlavní stránku aplikace a umožňuje vytvoření základní struktury pro navigaci a ovládání zobrazeného obsahu. V našem případě je kód následující:

csharp
Copy code
namespace Northwind.Maui.Client;

public partial class App : Application

{
    public App()
    {
        InitializeComponent();
        MainPage = new AppShell();
    }
}

Dalším krokem je úprava souboru AppShell.xaml. Tento soubor umožňuje přizpůsobit rozhraní aplikace, konkrétně aktivovat režim flyout a přidat obsahové stránky. Když vytvoříte jednoduchý shell s jedinou stránkou, nezobrazí se žádná navigace. Pro navigaci je nutné mít minimálně dva obsahové prvky.

Pokud chcete povolit režim flyout, přidejte ikony pro položky menu a nastavte pozadí na světle modrou barvu, můžete použít následující kód:

xml
Copy code
<Shell xmlns="http://xamarin.com/schemas/2014/forms"

       xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
       FlyoutBackgroundColor="LightBlue">
    <ShellContent Title="MainPage" Icon="mainpage_icon.png">
        <MainPage />
    </ShellContent>
</Shell>

Po vytvoření stránky můžete začít definovat rozhraní. V souboru CategoriesPage.xaml můžete změnit titulek na "Categories" a přidat jednoduchý ovládací prvek, například tlačítko:

xml
Copy code
<Button Text="Hello!" />

V souboru CategoriesPage.xaml můžete přidat různé ovládací prvky podle potřeby. Pro manipulaci s těmito prvky slouží nástroj Toolbox, kde si můžete vybrat ovládací prvky jako tlačítka, textová pole nebo layouty.

Při použití funkce Hot Reload můžete změnit text tlačítka na "Click Me" a nastavit šířku tlačítka na 100. Jakmile se změny projeví v aplikaci, tlačítko se upraví a budete moci sledovat výsledky okamžitě.

Pokud chcete reagovat na kliknutí na tlačítko, můžete k tomu přidat událost. Příklad:

xml
Copy code
<Button x:Name="ClickMeButton" Text="Click Me" Clicked="ClickMeButton_Click" />

V kódu C# definujte metodu pro obsluhu události:

csharp
Copy code
private void ClickMeButton_Click(object sender, EventArgs e)

{
    ClickMeButton.Text = DateTime.Now.ToString("hh:mm:ss");
}

Po spuštění aplikace na emulátoru nebo fyzickém zařízení se změna projeví okamžitě po kliknutí na tlačítko, které změní svůj text na aktuální čas.

Při práci s aplikacemi .NET MAUI je dobrým zvykem počkat na dokončení nasazení aplikace na emulátor nebo simulátor, než začnete s interakcí. To zajišťuje, že všechny změny byly aplikovány správně a že aplikace běží v aktuální verzi.

Vytvoření dalších stránek, jako je například "EmployeesPage.xaml", je obdobným procesem. Zde můžete přidat nejen základní ovládací prvky, ale také složitější rozhraní, jako je kalkulačka nebo jiné interaktivní prvky.

Pokud budete přidávat další stránku, jako například stránku "ProductsPage.xaml", nezapomeňte na propojení mezi stránkami a správné nastavení navigace, která umožní přechody mezi jednotlivými stránkami v aplikaci. To lze provést pomocí navigačních metod jako NavigateAsync(), které umožní přecházet mezi stránkami v rámci Shell.

Jak navrhnout a implementovat nástroj pro tvorbu anket a průzkumů

Trh s nástroji pro tvorbu anket a průzkumů je dnes rozsáhlý a zahrnuje produkty od velkých hráčů, jako jsou Optimizely nebo Adobe, až po SaaS řešení, jako je SquareSpace, a open-source možnosti, například Piranha nebo Umbraco. K dispozici je také mnoho dalších nástrojů pro tvorbu průzkumů, které poskytují širokou škálu funkcí a možností. Například SurveyMonkey, Google Forms nebo Microsoft Forms jsou oblíbené nástroje, které umožňují nejen tvorbu dotazníků, ale i analýzu odpovědí, což může být velmi užitečné pro získávání zpětné vazby od uživatelů nebo studentů.

Při použití těchto nástrojů je však potřeba brát v úvahu určité limity, zejména u bezplatných verzí, které mají omezený počet otázek a odpovědí, a často nenabízejí pokročilé možnosti analýzy nebo exportu dat. Tyto limity mohou být příčinou motivace vytvořit vlastní řešení pro průzkumy, které bude přizpůsobeno konkrétním potřebám a možnostem uživatele.

Typy otázek a jejich implementace

V každém nástroji pro tvorbu anket je široká škála typů otázek, které mohou být použity podle potřeby. Od jednoduchých textových odpovědí přes výběr jedné možnosti až po komplexní matice nebo hodnocení na škále. Některé z těchto typů otázek je možné snadno implementovat, jako například jednorázový textový vstup nebo výběr jedné odpovědi. Avšak u složitějších typů otázek, například těch s hodnocením nebo vícenásobnými výběry, může být realizace náročnější a vyžaduje pečlivější promyšlení o možnostech interakce uživatele.

Analýza odpovědí

Jedním z klíčových aspektů každého nástroje pro tvorbu anket je schopnost analyzovat shromážděná data. Může se jednat o základní grafy a tabulky, nebo o složitější metody analýzy, jako jsou algoritmy strojového učení, které dokážou detekovat neobvyklé vzory v odpovědích. Schopnost analyzovat výsledky průzkumu je pro organizátory zásadní, protože umožňuje vyvodit závěry a rozhodnutí na základě získaných dat.

Pokud jde o implementaci analýzy, základními požadavky by měla být možnost zobrazit výsledky v grafické nebo tabulkové podobě, případně využít některé pokročilejší techniky analýzy pro hlubší pochopení odpovědí.

Minimální požadavky na produkt

Dalším důležitým aspektem je schopnost ukládat výsledky a poskytovat přehledy o průběhu a stavu jednotlivých anket, tedy kolik lidí je vyplnilo, jaké byly výsledky a podobně. Taková aplikace by měla být schopna pracovat s jednoduchými grafy a tabulkami, které uživateli umožní rychlý přehled o tom, co se v anketách děje.

Možnosti rozšíření produktu

Jedním z největších benefitů při vytváření vlastního nástroje pro tvorbu anket je možnost přidání mnoha rozšíření, které mohou zjednodušit práci s daty nebo nabídnout uživatelům lepší uživatelský zážitek. Může se jednat o přidání možnosti registrace návštěvníků, díky které budou mít přístup k historii svých anket a profilovým informacím, nebo o zavedení různých pokročilých typů otázek, například těch s bohatým formátováním textu nebo hodnocením s využitím obrázků.

Pokud jde o analýzu dat, rozšíření může zahrnovat sofistikovanější metody, jako je automatické generování přehledů nebo integrace s dalšími analytickými nástroji pro hlubší zpracování výsledků.

Důležitost jednoduchosti a flexibility

Zároveň je však potřeba dbát na uživatelskou přívětivost a intuitivní design, aby nástroj byl přístupný co nejširšímu okruhu uživatelů.

Jak správně používat GraphQL klienty a testovat dotazy na serveru

Vytváření klienta pro GraphQL službu zahrnuje několik kroků, od testování požadavků až po implementaci reálné aplikace. Tento proces je nezbytný pro pochopení, jak správně komunikovat s GraphQL API a jak testovat různé funkce služby.

Představme si scénář, kdy provádíme testování pomocí nástroje jako je REST Client v prostředí Visual Studio Code. Nejprve vytvoříme soubor, který bude obsahovat HTTP požadavek pro získání produktů ze specifické kategorie. Tento soubor může vypadat následovně:

http
Copy code
POST https://localhost:5111/graphql
Content-Type: application/json
Content-Length: 90
{ 
  "query" : "{productsInCategory(categoryId:8){productId productName unitsInStock}}"
}

Po odeslání požadavku server vrátí seznam produktů v požadované kategorii. Takový test nám dává možnost ověřit, že komunikace mezi klientem a serverem probíhá správně, a zároveň si ověřujeme, že API správně interpretuje naše dotazy.

Pokud bychom například změnili categoryId na hodnotu, která neexistuje, server by odpověděl chybou. Příklad takového odpovědního dokumentu vypadá takto:

json
Copy code
{

  "errors": [
    {
      "message": "The field `id` does not exist on the type `Category`.",
      "locations": [
        {
          "line": 1,
          "column": 13
        }
      ]
    }
  ]
}

Tento druh chyby nám ukazuje, že jsme udělali nesprávnou změnu v názvu pole nebo formátu dotazu, což znamená, že je třeba opravit požadavek.

Dalším krokem při práci s GraphQL může být testování složitějších dotazů, například získávání produktů na základě parametrizované kategorie. Tento dotaz bude vypadat takto:

http
Copy code
POST https://localhost:5111/graphql

Content-Type: application/json
Content-Length: 168
{ 
  "query": "query categoryAndItsProducts($id: Int!){category(categoryId: $id){categoryId categoryName products{productId productName}}}",
  "variables": {"id":1}
}

Tento dotaz ukazuje, jak využít proměnné k parametrizaci požadavků. Proměnné jsou výhodné, protože umožňují dynamické změny hodnoty přímo v dotazu, což zjednodušuje testování různých hodnot bez potřeby měnit samotný kód dotazu.

Jakmile je dotaz odeslán, obdržíme odpověď, která bude obsahovat informace o kategoriích a jejich produktech. Pokud změníme hodnotu id na jinou, server vrátí novou odpověď odpovídající zadanému ID, což zaručuje flexibilitu a jednoduchost použití.

Pokud chceme testovat GraphQL server na více úrovních, je dobré použít ASP.NET Core MVC projekt jako klienta. Tento přístup vyžaduje vytvoření modelů pro deserializaci odpovědí ze serveru. Modely musí správně mapovat odpovědi z JSON na objekty, které aplikace dále zpracuje.

Důležitým krokem při práci s .NET klienty je správné nastavení a konfigurace projektu, včetně úpravy souboru launchSettings.json pro správné směrování požadavků na HTTP a HTTPS porty. Tento krok je zásadní pro správnou integraci aplikace s GraphQL službou.

Pokud se rozhodnete pro vývoj vlastního GraphQL klienta, měli byste mít na paměti několik klíčových bodů:

• Formát požadavků: Použití formátu application/json pro požadavky je standardem, protože umožňuje nejen odesílání samotného dotazu, ale i proměnných a operací, což zvyšuje flexibilitu a dynamiku API.

• Odpovědi serveru: GraphQL server by měl vracet odpovědi v JSON formátu, přičemž klíčovým prvkem je struktura data, která obsahuje požadované údaje, a volitelně pole errors, pokud došlo k problémům při zpracování požadavku.

• Testování pomocí nástrojů: Před implementací skutečného klienta je doporučeno otestovat GraphQL API pomocí nástrojů, jako je REST Client v Visual Studio Code. To umožňuje ověřit správnost dotazů a odpovědí a identifikovat problémy před nasazením kódu do aplikace.

Tato příprava a testování jsou klíčovými kroky pro úspěšnou implementaci GraphQL klienta, ať už v prostředí .NET, nebo v jiném programovacím jazyce. Při práci s GraphQL je nutné si být vědom i specifik API, která se může lišit v závislosti na verzi nebo konkrétní implementaci.