[F#] Free monad interpreter, DSL y DDD

Hace ya poco más de dos años leí éste post, pero, en aquel momento no le encontré tanta utilidad (más por ignorancia que por otra cosa) y dejé el tema ahí, como algo interesante que, por lo pronto, no usaría en F#. No fue si no hasta finales del año pasado, leyendo otro articulo o una pregunta en SO (no recuerdo) donde se mencionó el termino Free Monad Interpreter que vi relacionados varios conceptos y tuve uno de esos momentos mentales

happy excited shocked awesome surprised

He dudado en escribir esta entrada porque aún hay detalles que se escapan a mi entendimiento y experiencia, pero sé que al escribirlo lo entenderé, al menos, un poco mejor, así que aquí va.

Lenguaje Ubicuo

Siempre que se habla de DDD se habla del lenguaje ubicuo que, cómo Martin Fowler lo expone, “es el término que Eric Evans usa en DDD para la práctica de construir un lenguaje común y riguroso entre desarrolladores y usuarios.” (traducción propia). En mi experiencia personal, y hablando desde la perspectiva del código en lenguajes imperativos (C# en mi caso particular), la construcción de éste lenguaje se limita a la representación en clases y métodos bien nombrados, “nutriéndolo”, el modelo de dominio, para que no sea anémico y que, cuando el usuario diga algo en su lenguaje natural seamos capaces de mapearlo a ésta representación nuestra. Pero lo que veo ahora es que este lenguaje natural puede ser también el lenguaje en el que se representen los requerimientos en nuestro código. Podemos traducir este lenguaje ubicuo a un DSL o mini-lenguaje que nos permitirá no traducir si no casi transcribir los requerimientos en nuestro código.

Free Monads

De nuevo esa extraña palabra aparece, pero en esta ocasión, no está sola. Qué es un Free Monad, teóricamente hablando (teoría de categorías y demás), se escapa de mi conocimiento. Pero me he hecho una imagen practica basada, como raro, en blogs y respuestas en SO. “Un Free Foo pasa a ser la cosa más simple que satisface todas las leyes del ‘Foo‘. Es decir que satisface exactamente las leyes necesarias para ser un Foo y nada extra.”1 esto es, el Free Monad es un monad (cumple sus leyes), pero no realiza ningún calculo, definiendo así nada más los contextos a computar2  En esta parte de quien y cómo computa (con qué monad) estos contextos es, cómo yo lo veo, donde viene la parte de los interpretadores del titulo de esta entrada. Gabriel Gonzalez tiene un excelente articulo explicando precisamente por qué importan los Free Monads, inicia su entrada de manera triunfal (traducirlo, pienso, lo arruinaría):

Good programmers decompose data from the interpreter that processes that data. Compilers exemplify this approach, where they will typically represent the source code as an abstract syntax tree, and then pass that tree to one of many possible interpreters.

Entre las ventajas de esta separación está la posibilidad de crear varios interpretadores separando así las acciones puras de las impuras (IO) y facilitando así las pruebas a nuestro código.

Implementación en F#

Sabemos que en F# existe el concepto de computation expressions y hasta donde sé no hay un computation expression para los Free Monads. Mostrar aquí su implementación dese cero sería caer en el error de la mera traducción del articulo mencionado al inicio de esta entrada. Por lo que espero que el lector se tome su tiempo para entender lo que allí se expone pues ese mismo código será empleado para desarrollar mi ejemplo.

Supongamos ahora un caso de uso como el siguiente: En el registro de nuevos usuarios se debe validar que la contraseña tenga una longitud mayor a seis y que el usuario no exista. Si se cumplen estas condiciones se registra el usuario, de lo contrario se muestra un mensaje indicando el error.

Con esta información procedemos a crear los tipos correspondientes

type User = {
    username : string
    password : string
}

type Error = string

Ahora definimos las acciones que se detallan en el caso de uso, esto es, consultar si el usuario existe, crear un usuario y notificar al usuario:

type UseCase<'a> =
    | Notify of Error * 'a
    | UserExist of User * (bool ->  'a)
    | Register of User * 'a

let mapUseCase (f : 'a -> 'b) (useCase : UseCase<'a>) : UseCase<'b> =
    match useCase with        
        |  Register (user, value) -> Register (user, f value)
        |  UserExist (user, fn)  -> UserExist (user, f << fn) 
        | Notify (message, v) -> Notify (message, f v)

Puede surgir la inquietud de por qué la validación no hace parte de este conjunto de acciones. Si bien podemos agregarla y trabajar con ella esta validación no presentaría ningún cambio entre los interpretes que ya veremos. Esta validación puede hacer uso del Option o bien de una monad Result<success,error> pero no cambiará el cómo es interpretada (puro/IO).

En el código del Free Monad solo he renombrado el código del ejemplo del post mencionado:

type FreeUseCase<'a> =
    | Pure of 'a
    | Free of UseCase<FreeUseCase<'a>>

let rec bind (f : 'a -> FreeUseCase<'b>) (useCase : FreeUseCase<'a>) : FreeUseCase<'b> =
    match useCase with
        | Pure value -> f value
        | Free t -> Free (mapUseCase (bind f) t)

let liftF (useCase:UseCase<'a>) : FreeUseCase<'a> = Free (mapUseCase Pure useCase)

let (>>=) = fun useCase f -> bind f useCase

let (>>.) = fun t1 t2 -> t1 >>= fun _ -> t2

Las funciones “elevadas” que nos permitirán construir el DSL:

let register (user : User) : FreeUseCase<unit> = liftF (Register (user, ()))
let notify (message : Error) : FreeUseCase<unit> = liftF (Notify (message, ()))
let userExist (user : User) : FreeUseCase<bool> = liftF (UserExist (user, true |> (=)))

Con este código ya podemos traducir el requerimiento y quedaría algo como:

let createUser' user = 
    userExist user
    >>= fun exists -> 
        if exists then 
            validatePassword user.password 
            |> function
            | Some _ -> register user
            | None -> notify "invalid password"
        else
            notify "username already exists"

Aquí se hace notoria, en mi humilde opinión, una de las limitaciones de F# al no poder generalizar los monads (polimorfismo de orden superior) y poder aplicar el fmap entre estos.

Vemos que los nombres de las funciones se corresponden con las acciones indicadas por el usuario, pero puede resultar confuso tantos símbolos indicando el flujo del programa, para esto podemos crear un computation expression y expresarlo de manera imperativa, más similar al lenguaje ubicuo. El computation expression quedaría, de nuevo tomando el código del ejemplo anterior, algo como:

type UseCaseBuilder() =
    member x.Bind(term, f) = bind f term
    member x.Return(value) = Pure value
    member x.Combine(term1, term2) = term1 >>. term2
    member x.Zero() = Pure ()
    member x.Delay(f) = f()
let usecase = new UseCaseBuilder()

Y su uso:

let createUser user = usecase {
    let! exist = userExist user
    if (not exist) then   
        match (validatePassword user.password) with
        | Some _ -> do! register user
        | None -> do! notify "invalid password"
    else
        do! notify "username already exists"
}

Ahora bien, como decíamos en la definición de los free monad hace falta el monad que reduzca (compute) estas expresiones, para ello vienen los interpretadores. En nuestro caso usaremos dos, uno puro, usando la monad List y uno impuro, usando IO (printfn).

let rec interpretIO (useCase:FreeUseCase<'a>) : 'a =
    match useCase with
        | Free (Register (user, next)) -> 
            printfn "User: %s Pass: %s" user.username user.password
            interpretIO next
        | Free (UserExist (user, fn)) -> 
            // should be from DB, u know... 
            interpretIO (fn (pureExist user.username))
        | Free (Notify (error, next)) -> 
            printfn "Error: %s" error
            interpretIO next
        | Pure a -> a

let rec interpretPure (acc : string list) (useCase:FreeUseCase<'a>) : string list =    
    match useCase with
    | Free (Register (user, next)) -> 
         interpretPure ((sprintf "User: %s Pass: %s" user.username user.password) :: acc) next
        | Free (UserExist (user, fn)) -> 
            interpretPure acc (fn (pureExist user.username))
        | Free (Notify (error, next)) ->             
            interpretPure ((sprintf "Error: %s" error) :: acc) next
    | Pure a -> acc

Con esta flexibilidad podemos probar con el interprete puro, y hacer pruebas de integración con otro interprete…

> interpretPure [] (createUser {username = "nicolas"; password = "123456"});;
val it : string list = ["User: nicolas Pass: 123456"]
> interpretPure [] (createUser {username = "hugo"; password = "123456"});;
val it : string list = ["Error: username already exists"]
> interpretPure [] (createUser {username = "nicolas"; password = "123"});;
val it : string list = ["Error: invalid password"]

Haskell Bonus

En el mismo blog hay un ejemplo usando haskell, mucho más sencillo y limpio que el de F#. Yo hice un gist para mostrar su uso interactuando con otra monad.

Conclusiones y apuntes finales

  • Al ser F# un lenguaje funcional no puro, implementar técnicas como esta permite una separación que, si bien requiere atención por parte del programador, hace que se vea más clara la intención de dicha separación.
  • En esto de la construcción del DSL he intentado, sin mucho éxito, crear funciones y combinadores de la forma si – entonces – cuando que permitan una lectura del código como si fuera lenguaje natural. La mejor aproximación ha sido con el do notation/computation expression.
  • ¿Recuerdan CQS/CQRS? van bien de la mano. Aquí un post explicando cómo

El código completo de este post está en este gist

Referencias y enlaces de interés

1 Traducción de un fragmento de esta respuesta de Kmett en SO

2 Este hilo en general y esta respuesta en particular han sido usados para construir la definición que intenté presentar

What is the “Free Monad + Interpreter” pattern?

Puede ser que esto termine siendo una sobre ingeniería, claro esta. When would I want to use a Free Monad + Interpreter pattern?

Un post muy similar a este, con base de datos y todo

[F#] Free monad interpreter, DSL y DDD

[F#] ¿Y para qué me sirven los functors y las monads?

El sábado pasado tuve la oportunidad de asistir a un meetup de programación funcional donde hubo dos charlas muy entretenidas: En una se habló de elm y todas sus bondades en el desarrollo font-end, una introducción a su sintaxis, a sus herramientas y ecosistema. Y en la segunda una introducción a Monads y Functors pasando, claro, por algo de teoría de categorías e intentando aterrizar estos conceptos en Scala. Ha sido sin duda un espacio genial que se prestó para discusiones muy interesantes, muchas preguntas y varias ideas! Personalmente la pasé muy bien y me gustó el hecho que al final se terminó construyendo conocimiento entre todos.

Mientras discutíamos sobre esas dos extrañas palabras e intentábamos llegar a un consenso alguien levantó la mano y dijo algo como: “Y bueno, ¿eso a mi para qué me sirve?” Yo intenté explicar su utilidad cómo ahora la entiendo (antes lo entendía diferente y tal vez mañana lo vea con otros ojos) pero decidí que esta vez voy a escribirlo para que no se me olvide.

Antes de empezar

Antes de continuar quiero aclarar que este no será otro articulo más intentando explicar que son las monads, en serio, no estaría bien como primer post, dejémoslo en que son burritos, solo por ahora. Aquí solo quiero plasmar para qué sirven con un ejemplo de código en F#, y ese “para qué sirven” se limitará a ver un par de funciones que definen a los functores y a las monads. Ni más ni menos.

Empezando

Lo más interesante del asunto es que, si vienes de lenguajes como C#, probablemente ya hayas usado functores y monads sin saberlo, y de paso ya conozcas su utilidad. Es el caso del IEnumerable<T> que implementa el functor a través del método de extensión Select, si, el Select es el map que define a los functores y el método SelectMany, que es el bind, o una de las propiedades de las monads. Hablando así de seguro sonarás interesante y tengas éxito con l@s chic@s pero, para no enredarme con términos matemáticos (si, sé que son importantes, pero los dejaremos de lado por hoy) pienso en lo que muchos llaman el monad x, monad y, como amplificadores de tipos, si, las Listas, el Maybe, el Either los veo como amplificadores de tipos. Que si vienes de C# lucen como los genéricos, y si has visto algo de Haskell verás todas estas instancias son polimórficas. Estos amplificadores de tipos, en palabras más simples, pueden ser vistos como contextos, envoltorios o cajas, y como sé que algunos entendemos más con dibujos aquí hay una excelente explicación de manera grafica (también disponible en español).

Composición

De pronto el panorama esté un poco más claro con los dibujitos de la explicación grafica, pero, si aún no se le ve la utilidad, me atrevería a decir que está en la composición y en la eliminación de mucho ruido, que al final nos lleva a un código hermoso.

Veamos ahora un ejemplo, supongamos que tenemos las siguientes funciones:

    // From bd or http service... No IO monad here, plz 😛
    let findInvoice id =
        if id % 2 = 0 then Some {tax = 1.5; price = 200.0; date = DateTimeOffset.UtcNow}
        else None 

    // Based on invoice month, get a money value
    let calculateSomethingWithInvoice invoice =
        if invoice.date.Month > 9 then invoice.price * invoice.tax
        else 0.
    
    // Based on a money value, calculate yet another tax... you know, more TAXES!
    let calcOtherTax (finalValue : float) =
        if finalValue > 0.0 then Some (600. / finalValue)
        else None

El ejemplo es sencillo y hace uso de otro amplificador, el Option.

De manera breve: Una función obtiene de una BD una factura, la factura puede o no existir, por lo que se retorna un Option (Some o None). Hay una función que calcula algo con esa factura, ojo, con la factura NO con un Option<Factura> y retorna un valor monetario. Finalmente hay una función que, a partir de un valor moneda calcula algún impuesto, pero como el calculo de este impuesto implica una división sobre el valor de entrada somos muy cuidadosos y retornamos un valor moneda amplificado esto es, algo como un Option<moneda>, es decir, si el valor de entrada es cero la salida será None.

A la hora de usar estas funciones podemos hacerlo à la imperativa, algo como:

    let invoice = findInvoice 1

    let moneyValue = 
        if invoice = None then None 
        else Some (calculateSomethingWithInvoice (invoice.Value))

O a un estilo más à la F#:

    let moneyValue = 
        (findInvoice 1)
        |> function 
        | Some i -> Some  (calculateSomethingWithInvoice i)
        | None -> None

Pero ahora que sabemos que los functores nos permiten hacer este map, sacando el valor amplificado, aplicar la función y volviéndolo a poner dentro del envoltorio, podemos usar algo como:

    let moneyValue = findInvoice 1 |> Option.map calculateSomethingWithInvoice

O podemos crear un operador para que se vea à la Haskell (pero no se puede usar $)

    let (<%>) = Option.map
    let moneyValue = calculateSomethingWithInvoice <%> findInvoice 1 

Ahora nos falta calcular el valor del impuesto. Esta función recibe el valor monetario PERO retorna un valor amplificado (Option<Moneda>) por lo que al usar el map del functor obtendríamos el option de un option (Option<Option<Moneda>>). Aquí es donde nos es útil el bind de las monads! Esta es un poco más enredada y, para ahorrarme un párrafo entero, es mejor volver a ver los dibujitos.

    let moneyValue = calculateSomethingWithInvoice <%> findInvoice 1 
    let taxValue = moneyValue |> Option.bind calcOtherTax

Igual, podemos crear un operador à la Haskell y hacerlo todo en una línea

    let (>>=) = Option.bind
    let tax = calcOtherTax >>= (calculateSomethingWithInvoice <%> findInvoice 1)

O, por qué no, podemos crear una nueva función usando estas tres, algo como:

 
    let getTaxByInvoiceId id = calcOtherTax >>= (calculateSomethingWithInvoice <%> findInvoice id)

Conclusión

  • Si estás en Bogotá: pendiente de este meetup!. Si no estás en Bogotá: busca uno en tu ciudad, seguro hay uno!
  • Tal vez ya habías usado functores y monads pero no lo sabías.
  • No hace falta estar en la Nasa para usarlos en tu código día a día.
  • Cuando tengas un tiempo revisa teoría de categorías para no decirles ni amplificadores de tipos ni monads a los tipos a los que hoy les decimos monads

Espero les sea de utilidad

Hasta el próximo post

[F#] ¿Y para qué me sirven los functors y las monads?

[ASP.NET Web API] Autenticación basada en tokens y líos con el CORS

No era la primera vez que implementaba este tipo de autenticación en un proyecto de ASP.NET Web Api + ASP.NET MVC + OWIN y ya sabía (o al menos creo saber) los retos de trabajar con estos pipelines, digo, líneas como config.SuppressDefaultHostAuthentication(); en el  WebApiConfig hacen su magia, conocí la clase OAuthAuthorizationServerProvider y en su momento dejé en mis favoritos entradas como esta como fuente de consulta. Con el tema de CORS creí que todo estaba resuelto con el uso del atributo EnableCors que hizo esto más sencillo.

La semana pasada este requerimiento surgió de nuevo pero con un componente adicional: El token es solicitado en un cliente desde otro dominio. De entrada parece que nada cambia, pero si que lo hace, o al menos si hay que agregar unas cuantas líneas. Sabía que en mis favoritos aún estaban los enlaces a las fuentes que había usado como referencia en implementaciones anteriores, así que volví a consultar una serie de tutoriales muy, muy completos de este blog. Y por primera vez me percaté que existen dos “enable cors”! (o algo así) uno a nivel del pipeline de OWIN y el que siempre uso en Web API. El que siempre uso, el de Web API, viene en el paquete Microsoft.AspNet.WebApi.Cors y el que no conocía, el de Katana, viene en el paquete Microsoft.Owin.Cors.

¿Qué diferencia tienen WebApi.Cors y Owin.Cors?

No encontré nada en la documentación oficial, pero viendo el nombre, entendiendo algo de OWIN y habiendo usado Katana, se puede suponer que el primero es solo para el Framework Web API y lo que hay en el, es decir, los ApiControllers. El segundo es un middleware que agrega soporte para el resto del pipeline, como el middleware para generar los tokens! Igual apliqué un poco de GOD (google oriented development) y encontré una explicación similar en Stack Overflow.

¿Y cómo se usan los dos?

Lo primero que hice, desde el desconocimiento, fue agregar en el Startup la línea app.UseCors(CorsOptions.AllowAll); y en el momento de probar surgió el primer error, error que rompe la parte que ya funcionaba (mensaje en la consola de Chrome):
Control-Allow-Origin' header contains multiple values 'https://foo.com, https://foo.com', but only one is allowed. Origin 'https://foo.com' is therefore not allowed access. ¡Y tiene todo el sentido! pues en dos puntos del pipeline estamos agregando estas cabeceras.

Una solución puede ser quitar la configuración del CORS en el WebAPIConfig, es decir, la línea config.EnableCors(); y dejar que el OWIN se configure global con con Katana. ¡Pero no me gusta! no me gusta por el AllowAll (least privilage), aunque parece claro que se puede cambiar (más sobre esto a continuación), y porque se supone que la configuración del CORS de Web API es para el Framework! digo, por algo existe, no?

Como el único  lugar donde necesito el CORS es en el endpoint que genera el token, pensé que era más fácil y mejor quitar el UseCors() del Startup y agregar las cabeceras directamente en el response, sabía que no podía ser el primero que hacía esto y así fue, la segunda solución la encontré en Stack Overflow y pasa por sobrescribir el método MatchEndpoint del OAuthAuthorizationServerProvider, yo terminé con una implementación como la siguiente:

        private static void SetOriginHeaders(IOwinContext context)
        {
            if (!context.Response.Headers.Keys.Contains("Access-Control-Allow-Origin"))
                context.Response.Headers.AppendCommaSeparatedValues("Access-Control-Allow-Origin", "https://localhost:44369");
            if (!context.Response.Headers.Keys.Contains("Access-Control-Allow-Headers"))
                context.Response.Headers.AppendCommaSeparatedValues("Access-Control-Allow-Headers", "Accept", "Content-Type", "Authorization", "Cache-Control", "Pragma", "Origin");
            if (!context.Response.Headers.Keys.Contains("Access-Control-Allow-Methods"))
                context.Response.Headers.AppendCommaSeparatedValues("Access-Control-Allow-Methods", "GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS");
        }

        public override Task MatchEndpoint(OAuthMatchEndpointContext context)
        {
            if (context.IsTokenEndpoint &&
                (context.Request.Method.Equals("OPTIONS", StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase)
                || context.Request.Method.Equals("POST", StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase)))
            {
                SetOriginHeaders(context.OwinContext);
                context.MatchesTokenEndpoint();
                //context.RequestCompleted();
                return Task.CompletedTask;
            }

            return base.MatchEndpoint(context);
        }

        public override async Task ValidateClientAuthentication(OAuthValidateClientAuthenticationContext context)
        {
            context.Validated();
        }

        public override async Task GrantResourceOwnerCredentials(OAuthGrantResourceOwnerCredentialsContext context)
        {		
            //Se valida el usuario...

            SetOriginHeaders(context.OwinContext);
        }

Con el código anterior funciona sin problemas, pero nuevamente pensé: ¡Esto debe poderse hacer desde el middleware!

Configurar el Owin.Cors

Después de dar muchas vueltas llegué a esta solución, que ahora me parece muy sencilla y obvia. Se puede crear una instancia de CorsOptions y usar un PoliciResolver, que no es más que una función que permite tener acceso a la información del request (IOwinRequest) y retornar un objeto que encapsula los Headers HTTP en cómodas propiedades. El código del Startup se así (el orden de los middlewares SI altera el resultado):

    public partial class Startup
    {
        public void Configuration(IAppBuilder app)
        {
            app.UseCors(new CorsOptions
            {
                PolicyProvider = new CorsPolicyProvider
                {
                    PolicyResolver = PolicyResolver
                }
            });
            ConfigureAuth(app);
        }

        private static Task<CorsPolicy> PolicyResolver(IOwinRequest request)
        {
            if (request.Path.Value == "/api/token")
            {
                //Estos valores pueden ser recuperados de un archivo de configuracion
                var corsPolicy = new CorsPolicy
                {
                    Headers = { "Accept", "Content-Type", "Authorization", "Cache-Control", "Pragma", "Origin" },
                    Methods = { "POST", "OPTIONS" },
                    Origins = { "https://localhost:44369" }
                };
                return Task.FromResult(corsPolicy);
            }
            return Task.FromResult<CorsPolicy>(null);
        }
    }

Conclusiones

  • Existe un middleware de Katana que habilita CORS en todo el pipeline de OWIN, Microsoft.Owin.Cors
  • Owin.Cors y WebApi.Cors pueden existir en el mismo proyecto
  • El OAuthTokenProvider no hace parte de WebApi, por eso se necesita el Owin.Cors

Referencias y enlaces de interés

Espero les sea de utilidad.

Hasta el próximo post.

[ASP.NET Web API] Autenticación basada en tokens y líos con el CORS

[Evento] Dando un giro a nuestra arquitectura, de capas a verticales

En el tiempo que llevo desarrollando software para empresas he notado que, sin importar el negocio, todas las soluciones terminan siendo similares en su diseño, ¡sí! siempre se termina con algo en capas, con toneladas de abstracciones e indirecciones muchas veces innecesarias que terminan haciendo más complicado el desarrollo, evolución y mantenimiento de estas soluciones. Este ha sido el tema de conversaciones y cervezas con mi amigo Jhonnys, un loco con el que he trabajado implementando varios proyectos con este diseño “tradicional”, analizando las ventajas, desventajas y ahora cómo mejorar.

En una de esas conversaciones y con la pretensión de aportar algo a la comunidad, hemos decidido abrir un espacio para mostrar una forma diferente de trabajar, verticales en lugar de capas horizontales. No es algo de nuestra invención, pero hemos tenido la oportunidad de trabajar y aplicarlo en algunos proyectos con muy buenos resultados.

Nuestra idea es compartir, de manera practica, nuestras inconformidades y preocupaciones con estos diseños tradicionales (tradicionales al menos en el mundo de las empresas colombianas que usan .NET), escuchar opiniones al respecto y compararlas con el diseño en verticales.

El evento lo haremos de manera presencial y gratuita con la comunidad de C# Colombia, serán cuatro sesiones para compartir conocimiento y mejorar entre todos.

Toda la información de fechas y registro la podrán encontrar en el meetup de la comunidad.

Nos vemos.

[Evento] Dando un giro a nuestra arquitectura, de capas a verticales

Azure Functions y múltiples archivos de script en F#

Nota 1: Realmente no tiene nada que ver con los Azure Functions pero como aquí se usan Scripts de F# fue la excusa perfecta para aprenderlo.

La semana pasada se anunció un nuevo release de Azure Functions donde destacan el soporte mejorado para F#

image

Y esta misma semana un colega se tomó el tiempo para escribir un excelente tutorial (en inglés) con su respectivo ejemplo de código, donde muestra cómo crear una Azure Function con F# desde cero.

Ayer me animé a migrar el proyecto que había inspirado la anterior entrada a esta nueva versión con soporte mejorado para F# y esto fue lo que aprendí.

En la versión anterior, como había comentado, tenía un fsproj que ahora debía moverse a archivos de script de F# (aka .fsx). Mover los archivos a la nueva carpeta y cambiarles la extensión es la parte fácil. Ahora que hay archivos de Script en lugar de namespaces es necesario cargar los scripts a reutilizar con la directiva #load (como lo haríamos en los Scripts de C#) y abrir los módulos que se necesiten… pero esto solo es en teoría… porque me costó un poco más.

Trabajar con múltiples archivos de Script de F#

Nota 2: Esto no es solo para los fsx, es en general de F#, pero con los namespaces en  los fsproj y con las ayuda de VS no me era claro y lo desconocía.

Suponiendo una estructura de archivos como la siguiente:

operaciones.fsx
tiposOps.fsx (carga operaciones.fsx)

Si el código en operaciones.fsx quedara así

module Basicas =
    let sumar x y = x + y

El código en tiposOps.fsx genera el error

image

¿Por qué? Pues esto me pasa por obviar paginas de la documentación. Resulta que hay dos tipos de módulos, los top-level y los locales. Los top-level pueden aparecer únicamente como la primera declaración en un archivo1 y no llevan el signo igual, signo que si llevan los locales o anidados. Cuando no se usa un modulo top-level todo el código dentro del archivo se agrupa en un modulo creado automáticamente con el mismo nombre del archivo, sin extensión y con la primera letra en mayúscula.

Solo puede haber una función Run

Nota 3: Esto si tiene que ver con Azure Functions

Solo se puede nombrar una función run, de lo contrario recibiremos el mensaje de error error AF002: Multiple methods named 'Run'. Consider renaming methods.

Conclusiones

Con esta información podemos concluir que:

  • El código en el archivo operaciones.fsx usa un modulo local y al intentar usarlo se debería hacer de la forma open Operaciones.Basicas o mejor, cambiar la declaración del modulo para que sea un top-level. En lo personal no me gusta usar el modulo que se crea automáticamente y prefiero hacerlo explicito.
  • La documentación está para leerla :c

Referencias y enlaces de interés

1 Modules, Microsoft Docs

Defining Modules VS.NET vs F# Interactive, SO

Interactive Programming with F#, Microsoft Docs

Should F# functions be placed in modules, classes, or another structure?, SO

Espero les sea de utilidad.

Hasta el próximo post.

Azure Functions y múltiples archivos de script en F#

How To: Despliegue de Azure Function desde VSTS usando Kudu

En los Azure Functions existe la posibilidad de configurar integración continua desde alguno de los repositorios soportados, y funciona muy bien en el escenario normal (con la estructura de la función y los archivos de script). Sin embargo, puede darse el caso que se necesite compilar previamente un proyecto para usar sus ensamblados desde el script de la función. Suena un poco raro, pero este fue mi caso la semana pasada dado el estado actual de soporte para F# (en el que se está avanzando). La situación era un proyecto de consola (.exe) que será llamado desde una función (Powershell) con un TimerTrigger.

Al final es muy fácil, pero perdí algo de tiempo poniendo las piezas juntas, así que dejo aquí el procedimiento solo por si me vuelve a ocurrir o le es de utilidad a alguien más:

1- A la definición del Build de Visual Studio de VSTS agregar un paso de copia de archivos con las propiedades como se ven en la imagen. Esto copiará la función (el archivo run y el function.json) al lugar donde ha sido ubicado el binario previamente (en mi caso, la función no hace parte del proyecto)

image

 

2- Agregar un paso para crear el zip que será enviado al endpoint de Kudu. Las propiedades las he dejado como están en la imagen:

image

3- Al repositorio se le debe agregar un archivo de Powershell, en mi caso lo he nombrado deploy.ps1 con el siguiente código:

Param(
    [Parameter(Mandatory = $true)]
    [string]$websiteName,

    [Parameter(Mandatory = $true)]
    [string]$buildZip,

    [Parameter(Mandatory = $true)]
    [string]$username,

    [Parameter(Mandatory = $true)]
    [string]$password,

    [string]$destinationPath = "/site/wwwroot/{nombre de la funcion}",
    [int]$timeout = 600
)

$ErrorActionPreference = "Stop"

Function JoinParts {
    param ([string[]] $Parts, [string] $Separator = '/')

    $search = '(?<!:)' + [regex]::Escape($Separator) + '+'
    ($Parts | Where-Object {$_ -and $_.Trim().Length}) -join $Separator -replace $search, $Separator
}

#Select-AzureSubscription -SubscriptionId $subscriptionId

$website = Get-AzureWebsite -Name $websiteName

#$username = $website.PublishingUsername
#$password = $website.PublishingPassword

$base64Auth = [Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::ASCII.GetBytes(("{0}:{1}" -f $username, $password)))
$authHeader = @{Authorization=("Basic {0}" -f $base64Auth)}

$baseUri = ($website.SiteProperties.Properties | Where-Object { $_.Name -eq "RepositoryUri" } | Select-Object -First 1).Value

$commandApiUri = JoinParts ($baseUri, "/api/command")
$commandBody = @{
    command = "rmdir {nombre de la funcion} /q /s && mkdir {nombre de la funcion}"
    dir = "site\wwwroot"
}

Write-Output "Removing previous build..."
Invoke-RestMethod -Uri $commandApiUri -Headers $authHeader -Method POST -ContentType "application/json" -Body (ConvertTo-Json $commandBody) -TimeoutSec $timeout | Out-Null

Write-Output ("Publishing to URI '{0}'..." -f $deployApiUri)
$deployApiUri = JoinParts ($baseUri, "api/zip", $destinationPath) '/'
Invoke-RestMethod -Uri $deployApiUri -Headers $authHeader -Method PUT -InFile $buildZip -ContentType "multipart/form-data" -TimeoutSec $timeout | Out-Null

Este código no es mío, lo he adaptado de este articulo que me aclaró bastante el panorama.

Básicamente lo que hace es:

3.1- Usar algunos cmdlets del Azure PowerShell para recuperar un Azure WebSite a partir de su nombre (si, un Azure Website). Estos cmdlets los tenemos disponibles en VSTS.

3.2- A partir de sus propiedades recupera la url del scm

3.3- Hace una petición POST al endpoint command para eliminar el contenido de la función anterior

3.4- Hace un PUT al endpoint zip con el zip que creamos en el paso anterior.

Nota: Agregué el usuario y el password como parámetros del script porque, al parecer, ya no hacen parte de las propiedades del Website. Este usuario y contraseña son los deployment credentials del sitio.

4- Vincular el Azure con VSTS

5- Agregar un paso de Azure PowerShell con las propiedades como se ven en la imagen:

image

 

Referencias

Deploying to Azure Using Kudu

Deploy to azure functions using powershell

Espero les sea de utilidad.

Hasta el próximo post.

How To: Despliegue de Azure Function desde VSTS usando Kudu

Serverless Microservices con Azure Functions y Api Management

Hace ya un tiempo que Amazon liberó el servicio Lambda, en ese entonces no lo entendí muy bien, me pareció entender que respondía a eventos, lo comparé con los Azure WebSites + Azure Web Jobs y dejé el tema hasta ahí. En las ultimas semanas Microsoft anunció el servicio Azure Functions, y en la web ya se veían comparaciones con AWS Lambda, vi la documentación y la presentación en su momento, pero no entendí que plus había frente a los ya conocidos Azure WebSites + Azure Web Jobs. La semana pasada se llevó a cabo el Dev Days Latam en la ciudad de Lima, un evento sin presentes en la región al que tuve la oportunidad de asistir, y donde por primera vez escuché este concepto en una de las sesiones.

Decir que son los microservicios me resulta tan difícil como decir que es la programación funcional, si bien puedo decir algunas características no tengo una definición precisa y desconozco si la hay. En una ocasión un colega dijo “son Bounded Contexts as a Service” y es una definición que me gusta, pues de ahí se desprende lo de las pequeñas unidades de despliegue y la posibilidad de usar un lenguaje para cada necesidad y etc. etc. Imaginar que son los Serverless Microservices me hizo pensar en unidades de despliegue que no van a un “server” (?) ¿imágenes de Docker auto gestionadas en un host que yo no controlo? al googlear el termino para ver alguna definición o implementación veo que, para sorpresa mía, los primeros resultados son implementaciones hechas en AWS Lambda. ¿Pero no es lo mismo que un Azure WebSite + Web Job?

Desconozco mucho de la oferta de computo en la nube de Amazon así que traduzco la documentación de AWS Lambda a los Azure Web Sites y Web Jobs, pues me ofrece muchas de las características que allí se muestran. Pero si Azure ya tenía estos dos servicios ¿Para qué crear uno nuevo, si de hecho, lo Functions están basados en el Azure WebJob SDK?

Rescato algunos de los conceptos: Compute on-demand, que incluye un nuevo modelo de cobro y la posibilidad de responder a eventos de servicios de terceros (Http – WebHooks (?)). Y por último, pero no menos importante, el modelo de programación: Un Function App es una carpeta que contiene un archivo host.json y carpetas con las funciones. Estas funciones (carpetas) son archivos de código (en los lenguajes soportados) y un archivo function.json que define la función. La documentación completa está aquí.

Podemos entonces definir un Function App como el siguiente:

MyService
|host.json
|Membershib
|| node_modules
|| function.json
|| index.js
|SayHello
|| function.json
|| project.json
|| run.csx

En la estructura de este ejemplo he dejado dos funciones en lenguajes distintos dentro del mismo Function App (ahora mismo no sé si escala por función o por App), pero se puede mejorar esta implementación teniendo un servicio independiente de membership y uno “por cada necesidad”

Cómo cada Función tiene su propio endpoint… ¿Cómo hacemos para “unificarlo”? Azure tiene el servicio de Api Management que nos viene perfecto para exponerla como un Api, además de otros plus del servicio.

Así como los microservicios voy a dejar este post corto, solo con el concepto y sin más detalles de la implementación. Ya luego si me animo sigo con algo más parecido a un tutorial.

He dejado algo de código, con la estructura del proyecto que mostré aquí, en mi GitHub.

Serverless Microservices con Azure Functions y Api Management