Azure Functions wurde bei Kaltstarts mit „HostServiceUnavailable 503“ gedrosselt und der Plan „Skalierung + Instanz vor dem Aufwärmen“ stabilisierte die Funktionen

Microsoft Azure Functions bietet eine leistungsstarke serverlose Rechenplattform, die es Entwicklern ermöglicht, ereignisgesteuerten Code auszuführen, ohne Infrastruktur bereitstellen oder verwalten zu müssen. Da jedoch immer mehr Benutzer dieses Modell übernehmen, treten zunehmend Leistungsinkonsistenzen bei Kaltstarts und Skalierungsereignissen auf. Ein besonders dringendes Problem ist das Auftreten vonHTTP 503 HostServiceUnavailable-Fehlern während der Kaltstarts von Funktions-Apps. Diese vorübergehenden Ausfälle wirken sich erheblich auf die Anwendungsverfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Benutzererfahrung aus, wenn sie nicht behoben werden.

TLDR

Bei Azure Functions kann es bei Kaltstarts zu Drosselungen undHTTP 503 HostServiceUnavailable-Fehlern kommen, insbesondere bei hochskalierten oder Burst-Workloads. Diese Fehler treten normalerweise auf, wenn die Plattform Funktions-App-Instanzen nicht rechtzeitig für eingehende Anforderungen vorgewärmt hat. Microsoft hat darauf mit Verbesserungen rund um die Planskalierung und das Vorwärmen von Instanzen reagiert. Die Anwendung dieser Änderungen hat dazu beigetragen, Azure-Funktions-Apps zu stabilisieren, insbesondere in den Premium- und Elastic-Premium-Stufen, und so Verzögerungen und Fehler beim Kaltstart reduziert.

Verständnis des 503 HostServiceUnavailable-Problems

Wenn Azure Functions nach einem Zeitraum der Inaktivität aufgerufen werden, muss die Umgebung einen „Kaltstart“ durchführen, d. h. die erforderliche Recheninstanz hochfahren, um eingehenden Code auszuführen. Wenn während dieses Kaltstartvorgangs zusätzliche Last schneller eintrifft, als das System skalieren kann, kann es einen HTTP-503-Fehler mit der UrsacheHostServiceUnavailablezurückgeben. Dieser Status zeigt an, dass derzeit keine Mitarbeiter zur Bearbeitung der Anfrage verfügbar sind.

Besonders problematisch sind diese Fehler bei:

• Echtzeitanwendungen, die Antworten mit geringer Latenz erwarten
• APIs für kundenorientierte Dienste
• Auf Systemen kommt es zu Verkehrsspitzen, beispielsweise bei Produkteinführungen oder Werbeveranstaltungen

Die Ursache liegt darin, wie Azure Funktions-Apps als Reaktion auf die Nachfrage skaliert. Der Standardverbrauchsplan weist Arbeitskräfte dynamisch zu, ist jedoch nicht immun gegen Startverzögerungen. Sogar der Premium-Plan, der die Startzeiten verkürzt, ist anfällig für plötzliche und unvorhersehbare Lastspitzen.

Technische Grundursache: Wie Skalierung und Kaltstarts zusammenwirken

Wenn eine Azure-Funktions-App einige Minuten lang im Leerlauf ist, gibt die Plattform ihre Arbeitsressourcen frei, um die Systemeffizienz zu wahren. Der nächste Aufruf löst einen Kaltstart aus, bei dem:

• Der Funktionshost muss den Inhalt und die Konfiguration der App laden
• Abhängigkeiten wie Datenbankverbindungen oder SDKs werden in den Speicher geladen
• Eine App mit inaktiver Funktion muss auf die Zuweisung eines Backend-Workers warten

Wenn die Nachfrage in Schüben eintrifft – beispielsweise wenn mehrere API-Aufrufe gleichzeitig landen –, muss die Plattform schnell skaliert und Arbeitskräfte zugewiesen werden. Es gibt jedoch keine garantierte Geschwindigkeit für die Arbeitszuteilung, insbesondere im Verbrauchsplan. Wenn die bereitgestellte Infrastruktur hinter der Nachfragegeschwindigkeit zurückbleibt, können die eingehenden Anforderungen nicht bedient werden und es wird der Fehler 503 HostServiceUnavailable ausgegeben.

Diese 503-Fehler sind keine Benutzercode-Ausnahmen. Sie stammen aus der Azure-Infrastrukturschicht. Anwendungsüberwachungsplattformen wie Application Insights protokollieren das Problem normalerweise als Anforderungsfehler ohne entsprechende Ausführungsinstanz.

Erste Abhilfemaßnahmen (und ihre Mängel)

Von diesen Kaltstartfehlern betroffene Unternehmen haben traditionell mehrere Problemumgehungen untersucht:

1. Verwendung des Premium- oder Elastic Premium-Plans:Diese Pläne bieten Funktionen wie Always Ready-Instanzen und VNET-Integration, die die Kaltstartlatenz reduzieren und eine bessere Vorhersagbarkeit ermöglichen. Sie verursachen jedoch unabhängig von der Nutzung immer noch Kosten.
2. Auslösen von Aufwärmanfragen:Alle paar Minuten werden HTTP-Pings gesendet, um Instanzen künstlich warm zu halten. Dies funktioniert zwar vorübergehend, wird jedoch als Anti-Pattern betrachtet und verursacht unnötigen Overhead.
3. Refactoring auf dauerhafte Funktionen oder Warteschlangen:Die Verwendung von asynchronem Messaging oder Orchestratoren reduziert die direkte HTTP-Abhängigkeit, erfordert jedoch Architekturänderungen und erhöht häufig die Komplexität.

Solche Strategien reduzieren das Auftreten von 503-Fehlern, beseitigen sie jedoch nicht vollständig. Darüber hinaus belasten unvorhersehbare Verkehrsmuster weiterhin die Skalierbarkeit der zugrunde liegenden Infrastruktur.

Die neue Strategie von Microsoft: Planskalierung und vorgewärmte Instanzen

Im Jahr 2023 begann Microsoft mit der Einführung intelligenter Skalierungs- und Vorwärmungsverbesserungen für die Azure Functions-Plattform. Ziel war es, das Kaltstartverhalten vorhersehbarer zu machen und 503-Fehler bei Lastspitzen durch proaktive Vorbereitung der Rechenressourcen zu reduzieren.

1. Intelligente Verbesserungen der automatischen Skalierung

Microsoft hat seinen Skalierungsalgorithmus aktualisiert, um Arbeitslastmuster effizienter vorherzusagen. Durch die Berücksichtigung des historischen Datenverkehrs und der Echtzeit-Telemetrie kann das System besser vorhersagen, wann weitere Instanzen vorab zugewiesen werden müssen.

Dieses Upgrade ist besonders relevant für Anwendungen, bei denen Bursts einem täglichen Zyklus folgen (z. B. morgendliche Login-Anstiege). Durch das verbesserte Lernen aus früheren Mustern kann Azure proaktiv skalieren, bevor der Anstieg eintritt, anstatt nach 503-Fehlern zu reagieren.

2. Vorwärm-Pooling von Instanzen

Die Premium- und Elastic Premium-Pläne verfügen jetzt über das Konzeptvorgewärmter Instanzen. Anstatt bei Bedarf reaktiv zu skalieren, stellt Azure vorab einen Pool inaktiver, aber betriebsbereiter Instanzen bereit, die Ihrer Funktions-App oder Ihrem Serviceplan gewidmet sind. Wenn die Arbeitslast eintrifft, absorbieren diese vorgewärmten Instanzen den Spitzenwert sofort.

Sie können die Anzahl der immer einsatzbereiten Instanzen in Ihrem Premium-Plan mithilfe der Vorlagen Azure Portal oder Infrastructure as Code (IaC) konfigurieren. Interne Auswertungen von Microsoft zeigen eine deutliche Abhilfe bei 503-Fehlern, wenn immer mindestens eine vorgewärmte Instanz aktiv ist.

3. Schnellere Planaktivierung und Container-Wiederverwendung

Azure Functions, die auf isolierten Containern oder Linux-Hostingplänen ausgeführt werden, verzeichneten aufgrund einer internen Verbesserung, die gegebenenfalls Ausführungsumgebungen wiederverwendet, erhebliche Latenzrückgänge. Dies bedeutet weniger Bootstrapping für neue Container und eine schnellere Verfügbarkeit von Ausführungshosts.

Feldergebnisse: Wie Teams Funktions-Apps stabilisiert haben

Nach diesen Änderungen berichteten mehrere Unternehmensanwender von Verbesserungen der Zuverlässigkeit, insbesondere bei APIs, die zuvor bei plötzlichen Anfragen für 503-Angriffe anfällig waren. Nach Angaben der Produktentwicklung von Microsoft konnten große Kundenmieter ihre 503-Tarife von 4,5 % auf weniger als 0,1 % innerhalb weniger Wochen nach der Optimierung der Planeinstellungen und der Aktivierung vorgewärmter Instanzen senken.

Zu den gängigen Stabilisierungsstrategien gehören mittlerweile:

• Wechseln Sie kritische Workloads zu Premium- oder Elastic Premium-Plänen
• Konfigurieren von„minimumInstanceCount“, um im Leerlauf arbeitende Mitarbeiter warm zu halten
• Überwachung der Kaltstartlatenz über Application Insights und Azure Monitor-KPIs
• Kombination proaktiver Skalierungsregeln mit Systemwarnungen für Kapazitätsschwellenwerte

Best Practices zur Vermeidung von 503-Fehlern

Wenn Sie Azure Functions in einer latenzempfindlichen Anwendung oder einer Anwendung mit hohem Durchsatz betreiben, beachten Sie die folgenden Betriebsrichtlinien:

• Bereitstellen von Always-Ready-Instanzen:Legen Sie in Premium-Plänen mit minimumInstanceCount mindestens eine Warm-Instanz fest.
• Verwenden Sie Application Gateway oder API Management Caching:Zwischenspeichern Sie Antworten für nicht personalisierte Anfragen, um die Backend-Abhängigkeit zu minimieren.
• Überwachen Sie Kaltstart und App-Verfügbarkeit:Verwenden SieVerfügbarkeitstestsund verfolgen Sie FunctionExecutionUnits und FunctionExecutionCount .
• Leiten Sie vorhersehbaren Datenverkehr weiter:Planen Sie Berichts- und Analysearbeitslasten außerhalb der Hauptverkehrszeiten des Kernsystems.
• Skalierungsregeln anpassen:Für Nicht-HTTP-Trigger wie Service Bus oder Event Hub verwenden Sie Batch- und Skalierungslogik auf Anwendungsebene.

Abschluss

Das Problem, dass Azure Functions unter Kaltstart-LastbedingungenHostServiceUnavailable-503-Fehler zurückgibt, hat bei vielen cloudnativen Diensten zu erheblichen Betriebsproblemen geführt. Während es sich bei keiner der Problemumgehungen um Allheilmittel handelt, schließen die Verbesserungen von Microsoft – insbesondere bei der intelligenten automatischen Skalierung und der Bereitstellung von Instanzen vor dem Warmstart – die grundlegende Lücke in der Infrastruktur.

Derzeit profitieren Teams, die von der reaktiven zur proaktiven Funktionsplanung wechseln (z. B. Premium-Bereitstellungen mit minimaler Instanzanzahl), von einer stabileren Rechenumgebung. Ein Auge auf Echtzeitmetriken zu haben, die erwartete Auslastung zu planen und die neuesten Skalierungsverbesserungen von Azure zu nutzen, sind alles wesentliche Strategien zur Minimierung zukünftiger Risiken.

Eine serverlose Infrastruktur kann ihr Versprechen von hoher Skalierbarkeit und minimalem Wartungsaufwand erfüllen, allerdings nur mit einem Verständnis ihrer betrieblichen Einschränkungen. Mit den richtigen Konfigurationen können Azure Functions jetzt nicht nur Agilität, sondern auch Konsistenz im großen Maßstab bieten.