Você está construindo uma solução que usa um banco de dados Azure Cosmos DB de múltiplas partições e o SDK mais recente do Cosmos DB. Requisitos: enviar operações de inserção e atualização para o Azure Blob Storage, processar alterações de todas as partições imediatamente e permitir o processamento paralelo do tratamento de alterações. Quais duas abordagens permitirão que você processe as operações do Cosmos DB? (Cada resposta correta é uma solução completa.)

A Azure Function com o gatilho do Azure Cosmos DB é a solução mais comum e gerenciada para processar o feed de alterações. Ela abstrai a complexidade do gerenciamento de leases e do paralelismo, escalando automaticamente para lidar com as alterações de todas as partições de forma imediata. A abordagem de usar uma Azure Function que extrai o feed de alterações com FeedIterator e FeedRange também é válida. FeedIterator permite iterar sobre as alterações, e FeedRange possibilita a divisão do trabalho entre várias instâncias da função, garantindo o processamento paralelo e imediato de todas as partições. As outras opções são menos adequadas. Implementar um estimador de feed de alterações em uma API do Azure App Service é uma abordagem mais complexa e manual, que exige gerenciar o escalonamento e a resiliência por conta própria, além de não ser a forma recomendada para processar o feed de alterações de forma imediata e paralela. Executar um trabalho em segundo plano em um cluster do Azure Kubernetes Service é uma solução mais pesada e complexa para este caso de uso específico, que pode ser alcançado de forma mais eficiente com Azure Functions.