Sie erstellen eine Lösung, die eine Azure Cosmos DB-Datenbank mit mehreren Partitionen und das neueste Cosmos DB SDK verwendet. Anforderungen: Sende Einfüge- und Aktualisierungsvorgänge an Azure Blob Storage, verarbeite Änderungen von allen Partitionen sofort und ermögliche die parallele Verarbeitung der Änderungsbehandlung. Welche zwei Ansätze ermöglichen Ihnen die Verarbeitung der Cosmos DB-Vorgänge? (Jede richtige Antwort ist eine vollständige Lösung.)

Die Erstellung einer Azure Function mit einem Azure Cosmos DB-Trigger ist eine gängige und effiziente Methode zur Verarbeitung von Cosmos DB-Änderungen. Der Trigger überwacht den Änderungsfeed und ruft die Funktion automatisch auf, wenn neue Änderungen auftreten, was eine sofortige Verarbeitung und Skalierbarkeit ermöglicht. Die Erstellung einer Azure Function, die den Änderungsfeed mithilfe eines FeedIterator abruft und FeedRange zur Parallelisierung verwendet, ist ebenfalls eine gültige Lösung. Der FeedIterator bietet eine detailliertere Kontrolle über die Verarbeitung des Änderungsfeeds, einschließlich der Möglichkeit, die Verarbeitung über mehrere Funktionsinstanzen hinweg zu parallelisieren, indem FeedRange-Partitionen zugewiesen werden. Dies erfüllt die Anforderung der parallelen Verarbeitung. Die Bereitstellung einer Azure App Service API mit dem Change Feed Estimator des SDK ist weniger ideal, da der Estimator hauptsächlich zur Überwachung des Änderungsfeed-Fortschritts dient und nicht direkt zur Verarbeitung der Änderungen selbst gedacht ist. Ein Hintergrundauftrag in einem Azure Kubernetes Service-Cluster wäre zwar technisch möglich, ist aber für diese Anforderung überdimensioniert und komplexer als die Azure Functions-Lösungen.