SERVERLESS IMAGE PROCESS
Traitement d'images automatique (resize/convert) via Azure Functions.
Contexte
Redimensionnement auto images uploadées (thumbnail, medium, full). Tâche intermittente = pas besoin serveur dédié. Première exploration paradigme serverless (event-driven, pay-per-use).
Méthodologie d'Apprentissage
- 1
Étude modèle serverless (event-driven, stateless, pay-per-use)
- 2
Prototype local Azure Functions Core Tools
- 3
Trigger Blob Storage : upload image → fonction exec auto
- 4
Traitement Pillow Python : JPEG, PNG, WebP avec multiple sizes
- 5
Bindings Azure : chaînage input source → output 3 tailles (sans code d'intégration)
Défis Techniques
Cold start (8s première invocation)
Solution : plan Premium + warmup instances (vs Consumption cheaper mais slower).
Timeout sur grosses images (10MB > timeout 5min)
Solution : architecture async (queue trigger, traitement par lots).
Comportement différent local vs cloud
Solution : env staging cloud pour tests d'intégration.
Résultats
Pipeline serverless : 500 images/jour
Coût 0.50€/mois vs 15€/mois serveur dédié équivalent
Temps traitement 1.2s/image (3 formats générés)
Paradigme serverless maîtrisé : cas d'usage + limites
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