2.6. 在 Microsoft Azure 中创建功能

在 Microsoft Azure 帐户中 ：

1. 在搜索栏中输入 功能，然后选择 Function App。
2. 点 Create。
3. 为您的功能选择一个托管选项，然后单击 选择。

4. 在 Create Function App 页面中，添加您的资源组。

   1. 在 Instance Details 部分中，将功能命名为 app。
   2. 在 Runtime stack 中，选择 Python。
   3. 在 Version 中，选择 latest。

5. 点 Review + create:

   1. 点 Create。
   2. 等待资源创建，然后单击 Go to resource 以查看。

在 Visual Studio Code 中：

6. 点 Microsoft Azure 选项卡并登录到 Azure。

   1. 在 Workspaces 下拉菜单中，点显示为带有 orange lightning bolt 的图标的 Azure Functions。
   2. 单击 Create Function。
7. 按照提示设置本地位置，并为功能选择语言和版本。在这个示例中，选择 Python,Model 2 和最新版本。
8. 在 Select a template for your function 对话框中，选择 Timer trigger，命名函数，然后按 enter 键。

9. 设置 cron 表达式，以控制函数运行的时间。在本例中，使用 0 9 * * 代表 每天在 9 AM 运行该功能：

   1. 点 Create。
   2. 在当前窗口中单击 Open。

在 requirements.txt 文件中：

10. 在开发环境中创建功能后，打开 requirements.txt 文件，添加以下要求并保存文件：

在 init.py 中：

11. 复制 Python 脚本 并将其粘贴到init.py' 中。

12. 更改标记为 # Required vars 的部分中的值，以更新到与您的环境对应的值。

    • 示例脚本使用 Azure Key Vault 中的 secret 将服务帐户 client_id 和 client_secret 配置为环境变量。您也可以直接在脚本中输入凭证，但这不是最佳实践。

    • 默认脚本有用于过滤数据或 RHEL 订阅过滤的内置选项。您必须取消注释要使用的过滤类型，或者编写您自己的自定义过滤。从以下之一中删除注释：

      • filtered_data = hcs_filtering(df)
      • filtered_data = rhel_filtering(df)

    • 如果要编写自定义过滤，您必须包含以下所需的列：

      'additionalinfo', 'billingaccountid', 'billingaccountname', 'billingcurrencycode', 'billingperiodenddate', 'billingperiodstartdate', 'chargetype', 'consumedservice', 'costinbillingcurrency', 'date', 'effectiveprice', 'metercategory', 'meterid', 'metername', 'meterregion', 'metersubcategory', 'offerid', 'productname', 'publishername', 'publishertype', 'quantity', 'reservationid', 'reservationname', 'resourcegroup', 'resourceid', 'resourcelocation', 'resourcename', 'servicefamily', 'serviceinfo1', 'serviceinfo2', 'subscriptionid', 'tags', 'unitofmeasure', 'unitprice'

    • 其中一些列因报告类型而异。示例脚本会规范化这些列以及所有过滤的报告必须遵循本示例。

      column_translation = {"billingcurrency": "billingcurrencycode", "currency": "billingcurrencycode", "instanceid": "resourceid", "instancename": "resourceid", "pretaxcost": "costinbillingcurrency", "product": "productname", "resourcegroupname": "resourcegroup", "subscriptionguid": "subscriptionid", "servicename": "metercategory", "usage_quantity": "quantity"}

    • 要过滤数据，您必须添加 dataframe 过滤。例如：

      • 完全匹配： df.loc[(df["publishertype"] == "Marketplace")] 过滤掉没有 Marketplace 的 publisherType 的所有数据。
      • contains: df.loc[df["publishername"].astype (str).str.contains ("Red Hat")] Filters all data in the publisherName.
      • 您可以通过您的 df.loc 子句使用 & amp; (for AND)和 | (OR)来堆栈过滤。

      • 更有用的过滤器：

        subscriptionid

        过滤特定的订阅。

        resourcegroup

        过滤特定的资源组。

        资源位置

        过滤特定区域中的数据。

      • 您可以使用 servicename,servicetier,metercategory 和 metersubcategory 来过滤特定的服务类型。
13. 构建自定义查询后，在 # custom filtering basic example # 下方更新示例脚本中的自定义查询。
14. 保存该文件。

在 Visual Studio Code 中：

14. 右键单击 Function 窗口，再单击 Deploy to Function App。
15. 选择您在前面的步骤中创建的功能应用程序。