azure api 管理

在這篇文章中，我將研究一個非常簡單的用例。 在執(zhí)行部署管道時， FlexDeploy可能會產(chǎn)生一些應(yīng)被批準(zhǔn)或拒絕的人工任務(wù)。 例如，某人必須批準(zhǔn)對生產(chǎn)環(huán)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(zhǔn)/拒絕FlexDeploy人工任務(wù)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
• 我確實希望能夠在不接觸FlexDeploy的情況下輕松地將Slack更改為其他內(nèi)容或添加其他通信工具

基本上，我想使FlexDeploy與外部通信機制的細節(jié)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(wù)器范例是實現(xiàn)此API的一種非常有吸引力的方法。 今天，我將使用Azure Functions構(gòu)建它，因為……為什么不呢？

因此，從技術(shù)上講，該解決方案的Poc版本如下所示：

一旦出現(xiàn)新的人工任務(wù)，FlexDeploy會通知無服務(wù)器API有關(guān)提供內(nèi)部任務(wù)ID和任務(wù)描述的API。 有一個SaveTask函數(shù)，將提供的任務(wù)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(yīng)該在該時間之前使用它來批準(zhǔn)/拒絕任務(wù)。

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(diào)用PostToSlack函數(shù)，將消息發(fā)布到Slack通道。 SaveTask和PostTo Slack函數(shù)被編排到一個持久函數(shù) NotifyOnTask中 ，該函數(shù)實際上是由FlexDeploy調(diào)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(zhǔn)和拒絕任務(wù)。

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(diào)用GetTaskId函數(shù)，通過給定令牌從存儲中檢索任務(wù)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._ } } };

完成后，它可以通過調(diào)用任一方法來批準(zhǔn)或拒絕任務(wù)
ApproveTask或RejectTask函數(shù)。 這些功能依次調(diào)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,{ }); };

我可以直接在云端開始開發(fā)無服務(wù)器應(yīng)用程序
Azure Portal ，但是我決定實現(xiàn)所有功能并在本地使用它，然后再遷移到云中。 我可以做到這一點，在本地開發(fā)和測試我的功能這一事實實際上非常酷，并不是每個無服務(wù)器平臺都為您提供該功能。 我在云中配置的唯一內(nèi)容是
帶有表的Azure Table存儲帳戶，用于存儲我的令牌和任務(wù)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(fā)工具。 我在Mac上工作，因此我下載并安裝了Mac OS X版本。VS Code就是有關(guān)擴展的，對于您正在使用的每種技術(shù)，您都將安裝一個或幾個擴展。 關(guān)于Azure函數(shù)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(chuàng)建新的功能應(yīng)用程序并開始實現(xiàn)您的功能：

在配置新項目時，向?qū)竽x擇一種語言，您希望該語言用于實現(xiàn)以下功能：

盡管我喜歡Java，但仍選擇JavaScript是因為我想在常規(guī)函數(shù)之上實現(xiàn)持久函數(shù)，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(chuàng)建函數(shù)，編寫代碼，調(diào)試，測試，修復(fù)，然后重新進行所有操作。 您只需單擊F5，VS Code就可以在調(diào)試模式下啟動整個應(yīng)用程序：

首次啟動該應(yīng)用程序時，VS Code會建議您在計算機上安裝函數(shù)運行時（如果沒有）。 因此，基本上，假設(shè)您在筆記本電腦運行時中使用了首選語言（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(yīng)用程序啟動，我就可以通過調(diào)用啟動整個周期的NotifyOnTask函數(shù)對其進行測試：

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(yīng)用程序的源代碼可在GitHub上找到 。

好了，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（除了我犯了一些愚蠢的錯誤，因為我沒有仔細閱讀本手冊）。 我一定會繼續(xù)在Azure Functions上進行發(fā)布和發(fā)布，以豐富該解決方案并將其遷移到云中，并可能實現(xiàn)一些不同的東西。

而已！

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

azure api 管理

總結(jié)

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

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