Azure Functionsとは？特徴や料金、他社クラウドとの違いを解説

クラウド時代の今、サーバーを準備・管理する手間から解放されるサーバーレスコンピューティングが注目されています。

その一つとして挙げられるのがMicrosoftのAzure Functionsです。Azure Functionsは、HTTPリクエストやファイル作成など、さまざまなイベントをきっかけにプログラムを自動実行できるサービスです。サーバーの管理は不要で、実行した分だけ料金を支払えばよいため、コストを最小限に抑えられます。

本記事では、そんなAzure Functionsの特徴やメリット、価格プランなどを初心者向けにわかりやすく解説します。

Azure Functionsとは

引用：Microsoft Azure

Azure Functionsは、Microsoftが提供するサーバーレスアプリケーションの実行環境です。従来の仮想マシンやコンテナとは異なり、コードの実行時間分だけリソースを消費するため、コストが抑えられます。

イベントドリブン型のアーキテクチャで、HTTP 要求、クラウドサービスからのイベント、定期実行などのさまざまなトリガーに応じて実行されます。

開発言語には、主に以下のものが挙げられます。

• C#
• Java
• JavaScript
• PowerShell
• Python

上記のように、ほとんどの開発言語が対応可能です。

サーバーのプロビジョニング（必要に応じてネットワークやコンピューターの設備などのリソースを提供できるよう予測し、準備しておくこと）やメンテナンスは不要で、機能を必要な分だけ利用できるので、コストを最適化できるというメリットがあります。また、金額も従量課金制のため、アプリケーションの使用量に応じてコストが変動します。

Azure Functionsは簡単に始められ、自動でリソースが拡張されるため、スケーラブルなシステム構築に適しているのです。

Azureに関して、より詳しくは以下のページでご確認いただけます。

また、サーバーレス開発について詳しくは以下のページをご覧ください。

Azure Functionsの特徴

次に、Azure Functionsの特徴を解説します。主に挙げられる特徴は以下の通りです。

• サーバーレスなプログラム実行環境
• 自動でスケーリング可能
• イベントをトリガーとしてプログラムを実行可能
• ステートフルでプログラムを実行可能
• マイクロサービスを作りやすい
• 実行時間や実行回数に応じた課金制度
• 連携できるサービスが多い

次の項目で一つひとつ確認していきましょう。

サーバーレスなプログラム実行環境

Azure Functionsの特徴として、サーバーレスなプログラム実行環境が挙げられます。

Azure Functions の「サーバーレスなプログラム実行環境」とは、プログラムの実行に必要なコンピューティングリソースを、開発者が自身で管理する必要がない点を指します。

従来のWebアプリケーションでは、アプリケーションを動作させるためのサーバーリソースを確保・管理する必要がありました。一方、Azure Functions ではこれらの面倒な作業を Microsoft が肩代わりしてくれます。

開発者はプログラムのコーディングに専念できるため、開発の生産性が大幅に向上します。さらに、プログラムの実行に応じて課金されるため、コストも最適化できます。

また、サーバーレスであれば、サーバーの台数を意識することなく需要の増減に対応が可能です。

自動でスケーリング可能

Azure Functionsでは、アプリケーションの利用者数が増えると自動で処理能力を増やし、利用者数が減れば処理能力を下げることができます。利用者数に合わせて自動的にリソース(コンピューター資源)を調整するので、開発者は利用者数の増減に合わせて手動で調整する必要がありません。

利用者数が多くなっても、自動でリソースを増やすので遅くならず、逆に利用者数が少ない時はリソースを減らすことで無駄なコストをかけずに済みます。開発者はアプリケーションの機能そのものに専念でき、リソース調整の手間がかかりません。このように、自動でリソースを調整できるのがAzure Functionsの大きな特徴の一つです。

イベントをトリガーとしてプログラムを実行可能

Azure Functionsの優れた点の一つに、外部の「イベント」をきっかけとしてプログラムを自動実行できることが挙げられます。

例えば、クラウドストレージにファイルが追加されたら、そのファイルを加工するプログラムを実行したり、特定の時間になったら決まった処理を実行したりできます。この機能により、人手を介さずに自動で必要な処理を行えるので、運用コストを抑えられるのです。

イベントのタイミングでプログラムが実行されるため、コンピューター資源を常に確保する必要がなく、効率的です。

ステートフルでプログラムを実行可能

Azure Functionsは、プログラムの実行状態を維持することができます。つまり、プログラムの実行中に生成したデータや変数の値などを、次の実行時にも引き継ぐことができるのです。

従来のクラウドサービスでは、プログラムを実行するたびに実行環境が初期化されるため、実行状態を維持することができませんでした。しかし、Azure Functionsではこの制限がなくなったため、プログラムを連続して実行する際に、前の実行結果を次の実行で利用できるのです。そのため、従来より柔軟な処理が可能になっています。

このように、Azure Functionsではステートフルなプログラムが実行ができるため、従来よりも幅広い用途に活用することができます。

マイクロサービスを作りやすい

Azure Functionsは、小さな機能単位のプログラム（関数）を作成できるため、マイクロサービスアーキテクチャの構築に適しています。

マイクロサービスとは、大規模なシステムを小さな機能単位に分割して構築する設計手法です。個々の機能を独立したサービス（プログラム）として実装することで、開発・運用の効率化や柔軟性の向上が期待できます。

Azure Functionsでは、必要な機能ごとに関数を作れば、自然とマイクロサービス化が進むため、このようなシステム設計がしやすくなるのです。

実行時間や実行回数に応じた課金制度

Azure Functionsは、実際に実行したプログラムの時間と回数に応じて課金されます。プログラムを実行していない間は料金がかかりません。また、同時に多くの実行要求があっても自動的にスケールアウトしてリソースを調達するため、使った分だけの料金を支払えばよいのが特徴です。

従来のサーバー運用と違い、固定費用をかけずに済むため、コストを抑えられます。しかし、プログラムの実行回数が多くなれば、それに応じて課金額も高くなるため、注意が必要です。

連携できるサービスが多い

Azure Functionsの特徴として、Microsoft製のさまざまなクラウドサービスと簡単に連携できることも挙げられます。例えば、ストレージアカウントにファイルがアップロードされると自動で処理を実行したり、Webアプリケーションからデータを受け取ったらデータベースに保存したりできます。

また、タイマーで定期的に実行する処理や、HTTP経由で外部から処理を呼び出すことも可能です。このように、Azure Functionsはクラウド内のさまざまなサービスやデータと連携しながら、柔軟な処理を行うことができるのです。

Azure Functionsでできること

Azure Functionsを活用すると、具体的にどのようなことができるようになるのでしょうか。主に以下のものが挙げられます。

• Web APIのビルド・デプロイ
• ファイルのアップロード処理
• タスクのスケジュール処理
• IoTデータストリーム処理
• データのリアルタイム処理

ここからは、Azure Functionsを活用して実現できることを紹介していきます。

Web APIのビルド・デプロイ

Azure Functionsを使えば、Webアプリケーションで使用するAPIをすばやく作成・公開できます。例えば、データベースからデータを取得するためのAPIや、複雑な計算をするためのAPIなどを、プログラミングコードを書くだけで簡単に作ることができます。さらに、APIの機能を拡張したり、パフォーマンスを向上させたりする際にも、コードを書き換えるだけで済みます。

このようにAzure Functionsを活用することで、開発者はAPIの作成・公開にかかる時間とコストを大幅に削減できるのです。

ファイルのアップロード処理

Azure Functionsでは、クラウドへのファイルアップロードを処理することが可能です。

例えば、Web画面からファイルを選択し、アップロードボタンを押すと、Azure Functionsが起動し、そのファイルをクラウドストレージに保存する処理を実行できます。

また、ファイルの種類は制限がなく、画像や動画、PDFなどさまざまなファイルをアップロード可能です。

アップロードされたファイルは、セキュリティを確保した上で、他のクラウドサービスと連携して、さらなる処理を行うことができます。

このように、ファイルアップロードの処理をサーバーレスで簡単に実現できることが、Azure Functionsの強みです。

タスクのスケジュール処理

Azure Functionsでは、定期的に実行したい処理をスケジューリングできます。

例えば、毎日午前9時にデータのバックアップを取る、毎週月曜日にレポートを作成する、といった処理を自動化することが可能です。これらの処理は、指定した時間になるとトリガーされ、自動的に実行されます。

スケジューリングは設定ファイルで簡単に行え、処理の内容はコードで記述することが可能です。このようにAzure Functionsでは、手間のかかるスケジューリング管理を自動化でき、開発者は本来の業務に集中できるメリットがあるでしょう。社内全体の業務効率化にもつながります。

IoTデータストリーム処理

Azure Functionsは、AzureのIoT向けサービスであるAzure IoT Hubと連携して、IoTデバイスからデータを収集して処理することが可能です。IoTデバイスからリアルタイムで送信されるデータなどを受け取り、必要に応じて定義したコードを実行することができます。例えば、温度センサーからのデータを収集し、一定の閾値を超えた場合にアラートを送信するような処理が可能です。IoTデバイスから送信されるデータを、クラウド上で自動的に処理することで、より効率的な運用やメンテナンスが実現できます。

データのリアルタイム処理

Azure Functionsは、リアルタイムWeb機能を提供するAzure SignalR Serviceと連携することで、サーバーレス環境でリアルタイム通信を実現することができます。

データのリアルタイム処理とは、センサーやデバイスから送られてくるデータを、すぐに処理することです。

Azure Functionsは、そのようなリアルタイムのデータ処理に適しています。なぜなら、データが送られてくるたびに自動的に関数が実行され、プログラムに従ってデータを処理することができるからです。リアルタイム処理は、IoTシステムや監視システムなどで重要な役割を果たします。

リアルタイムWeb機能を提供するAzure SignalR Serviceと連携することで、サーバーレス環境でリアルタイム通信を実現することができます。2つのサービスを連携することで、Webアプリケーションのコンテンツ更新などを接続している多くのクライアントに対して自動で通知することなどが可能です。

Azure Functionsの料金体系

次に、Azure Functionsの料金体系を紹介します。

Azure Functionsには、以下の料金体系があります。

• 従量課金プラン（無料枠あり）
• Premiumプラン
• App Serviceプラン

以下の項目で詳しく解説しますので、自社に合った料金体系を選んでください。

Azureのコスト最適化については、以下のページでより詳しく解説しております。

従量課金プラン（無料枠あり）

従量課金プランは、Azure Functionsの基本的な料金プランです。実際に関数を実行した時間と、使用したメモリ容量に応じて課金されます。

毎月100万GBセコンド(約230時間)までは無料で利用できるため、小規模な利用であれば無料で運用可能です。100万GBセコンドを超えると従量課金が発生しますが、利用量に合わせて柔軟に料金を支払えるのがメリットです。

大規模な利用を見込む場合は、月額固定料金のプランなどを検討するのがよいでしょう。

従量課金プランは、機能の試用や初期開発段階での利用におすすめのプランです。

Premiumプラン

Azure Functionsの Premiumプランは、より高度なパフォーマンスや機能が必要な場合におすすめするプランです。

従量課金プランと比べて、CPUやメモリなどのリソースが余裕を持って割り当てられるため、アプリケーションの応答性が向上します。また、VNETや負荷分散機能などのオプション機能が利用できます。そのため、従量課金よりも料金が高くなります。

大規模なトラフィックが想定されるアプリケーションや、セキュリティ要件が高い場合に Premiumプランを検討するのがよいでしょう。

App Serviceプラン

「App Serviceプラン」は、Azure Functionsを専用の仮想マシン(VM)上で実行するプランです。VMリソースを確保するため、処理速度が速く安定したパフォーマンスが期待できます。

ただし、VMを確保する分、毎月の基本料金がかかるため従量課金プランよりもコストが高くなります。

高速な処理が必要な場合や、安定したパフォーマンスが重要な場合は、「App Serviceプラン」を選択するとよいでしょう。一方、コストを抑えたい場合は、従量課金プランの方が適しています。

「App Serviceプラン」は速く安定していますが、従量課金プランよりも料金が高くなる可能性があります。

他社クラウドのサーバーレスサービスとの違い

最後に、Azure Functionsと他社クラウドのサーバーレスとの違いを解説します。

• AWS Lambda
• GCP Cloud functions
• Amazon EC2
• Amazon Aurora Serverless

代表的なサーバーレスサービスを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

AWS Lambda

AWS LambdaとAzure Functionsは、それぞれAWSとMicrosoftが提供するサーバーレスのプログラム実行環境です。

両者の大きな違いは、言語の対応範囲と料金体系です。

AWS Lambdaは、Node.js、Python、Java、C#、Go言語などに対応しています。

一方、Azure Functionsは、C#、Java、JavaScript、PowerShell、Pythonなどの言語に対応しています。

料金面では、AWS Lambdaは実行時間と使用メモリに応じた従量課金制です。Azure Functionsは従量課金プランのほか、固定料金のPremiumプランやApp Serviceプランがあります。

どちらもイベントをトリガーにプログラムを実行できるため、Web APIの構築やデータ処理などに活用できます。

AzureとAWSの比較について、より詳しくは以下のページをご覧ください。

また、AWS Lambdaについては以下のページで詳しく解説しております。

GCP Cloud functions

GCPのCloud Functionsは、Googleのサーバーレスプラットフォームです。Azureの関数と同様に、プログラムをクラウド上で実行でき、使った分だけ課金されます。

しかし、Azureの方がプログラミング言語の種類が多く、マネージド環境の選択肢も豊富です。また、Azureは他のMicrosoftサービスとの連携が強みと言えるでしょう。

一方、GCPはオープンソースに親和性が高く、マシンラーニングなどの先進的な機能が充実しています。自社に合ったサービスを選び、活用してみてください。

Amazon EC2

Amazon EC2は、仮想サーバーを使ってアプリケーションを実行するクラウドサービスです。一方、Azure Functionsはサーバーを用意する必要がなく、コードを直接実行できるサーバーレス環境です。

EC2は常に仮想サーバーが動作しているため、定額の料金がかかります。一方、Azure Functionsは実行時間に応じた従量課金制のため、アプリケーションが呼び出されない間は料金がかかりません。

EC2はサーバー管理が必要ですが、Azure Functionsは自動でスケーリングされるため、管理の手間がかかりません。また、EC2は柔軟な設定が可能ですが、Azure Functionsは設定できる項目が限られていることが両者の違いとして挙げられます。

Amazon Aurora Serverless

Amazon Aurora Serverlessは、AWSのマネージド型データベースサービスです。データベースの容量やパフォーマンスを自動で調整してくれるため、手動での設定が不要です。

Azure Functionsは、Microsoftのサーバーレスコンピューティングサービスです。イベントに反応してプログラムを実行することができ、リソースの使用量に応じた課金体系になっています。

Amazon Aurora ServerlessはデータベースのリソースをAWSが自動管理するのに対し、Azure Functionsはプログラムの実行をリソース使用量に応じて柔軟に行えるサービスです。用途が異なるため、システムの要件に応じて使い分ける必要があるでしょう。

Aurora Serverlessでは秒単位の利用数や、DBへのリクエスト数がメインとなり、Aurora Serverlessの方が大抵の場合コスト効率がよく、低い料金で利用できます。

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まとめ

Azure Functionsは、Microsoftが提供するサーバーレスのプログラム実行環境です。

サーバー管理が不要で、自動スケーリングでリソースを最適化することが可能です。さまざまなイベントをトリガーにプログラムを実行できるため、Web APIやデータ処理、スケジューリングなど幅広い用途に活用できます。料金は実行時間や実行回数に応じた従量課金プランと、専用リソースを確保するPremiumプランがあります。

AWS LambdaやGCP Cloud Functionsなど他社サービスと比べ、Azure製品との連携がスムーズなことが特徴です。

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※2024年4月時点の仕様です。現在は異なっている可能性があります。