1) Короткий ответ
Прямого опыта миграции с Azure Functions у меня нет, но я понимаю причины и типичный процесс такой миграции, который часто сводится к переходу на более управляемые оркестраторы, такие как Apache Airflow, или контейнерные решения (Kubernetes) для сложных пайплайнов данных.

2) Объяснение: почему мигрируют с Azure Functions (3 ключевые идеи + пример)

1. Сложность оркестрации: Functions отлично подходят для отдельных задач, но для multi-step ETL пайплайнов с зависимостями между шагами они становятся сложными в управлении (Durable Functions могут помочь, но это добавляет сложности).

2. Ограничения времени выполнения: У Functions есть максимальный таймаут выполнения (например, 10 минут для Consumption плана), что неприемлемо для длительных задач обработки данных.

3. Экономическая неэффективность для больших нагрузок: При постоянной и высокой нагрузке стоимость Functions может превысить стоимость выделенных виртуальных машин или кластеров.

Пример применения: Команда использовала цепочку из 5 Functions для ежедневной обработки 10 Гб данных. При росте объема до 50 Гб одна из функций начала превышать таймаут, а отладка всей цепочки заняла 2 дня. Миграция на Airflow позволила визуализировать весь пайплайн и централизованно управлять логикой повторных попыток.

4) Сравнение с альтернативами (плюсы/минусы)

• Azure Functions:

  • Плюсы: Serverless (нет инфраструктуры), мгновенное масштабирование, оплата по использованию.

  • Минусы: Ограничения по времени и памяти, сложная оркестрация, дорого на постоянных нагрузках.

• Apache Airflow (на VM/Kubernetes):

  • Плюсы: Визуализация пайплайнов, мощная оркестрация, гибкость, открытый код.

  • Минусы: Требует управления инфраструктурой, overhead для простых задач.

• Azure Batch / Kubernetes Jobs:

  • Плюсы: Отлично для массивных параллельных вычислений, контроль над окружением.

  • Минусы: Высокий порог входа, сложность настройки.

Рекомендация: Для простых, коротких задач — Functions. Для сложных, долгих ETL-пайплайнов — Airflow.

5) Пример кода (минимальная логика для миграции)
Логика в Azure Function (Python):

import azure.functions as func
def main(myblob: func.InputStream):
    # Обработка одного файла из Blob-триггера
    data = process_blob(myblob)
    upload_to_sql(data)

Та же логика как задача в Airflow (DAG):

def process_blob():
    # Код загрузки и обработки данных
    data = download_and_process(BLOB_PATH)
    upload_to_sql(data)

with DAG('data_pipeline', schedule_interval='@daily'):
    run_this = PythonOperator(
        task_id='process_data',
        python_callable=process_blob
    )

6) Follow-up (вопросы интервьюеров + короткие ответы):

• Какие ключевые метрики вы бы рассмотрели при оценке необходимости миграции?

  • Ответ: Стоимость выполнения, частота таймаутов, сложность отладки.

• Как бы вы перенесли состояния между шагами пайплайна?

  • Ответ: Внешнее хранилище (например, база данных или blob-хранилище).

7) Практический совет (2 шага на неделю):

1. Создайте простой пайплайн в Airflow: Разверните Airflow локально через Docker и напишите DAG, который копирует логику двух связанных Azure Functions.

2. Проанализируйте стоимость: Используя Azure Pricing Calculator, сравните ориентировочную стоимость выполнения вашей функции 1 млн раз в месяц со стоимостью виртуальной машины для Airflow.